Fullstack

Utilizzo di LLM per automatizzare le pipeline di pulizia e trasformazione dei dati

Un nuovo paradigma, non una sostituzione dell’ingegneria dei dati, ma un cambiamento fondamentale nel concentrare gli sforzi ingegneristici. Se chiedessi a un ingegnere dei dati della sua settimana, sono sicuro che non parlerebbe di nulla di entusiasmante. La maggior parte del loro tempo viene dedicato alla discussione dei dati, ai dati upstream disordinati, ai formati di data incoerenti, ai valori nulli che non sono realmente nulli e alle esportazioni dei fornitori che rinominano le colonne senza notare tali modifiche nella documentazione.

03/06/2026

Apprendimento di funzionalità multiscala nelle architetture CNN e U-Net

La variazione di scala è una fonte persistente di errore nei modelli di visione. Un concetto semantico può occupare una manciata di pixel o la maggior parte del fotogramma e compiti di previsione densi come la segmentazione semantica intensificano la difficoltà perché ciascuna posizione di output deve essere classificata correttamente e localizzata con precisione.

03/06/2026

7 ondate tecnologiche che ho visto in 30 anni di software: l'intelligenza artificiale sarà la prossima vera trasformazione?

Un piccolo programma e una stampante ad aghi All'inizio degli anni '90, una delle applicazioni su cui lavoravo veniva eseguita su un singolo PC in un piccolo ufficio. Il programma generava fatture e le stampava su una stampante ad aghi. L'interfaccia era basata su testo, l'hardware era limitato e il sistema serviva solo una manciata di utenti. L'applicazione è stata creata utilizzando Clipper e i primi strumenti di database basati su PC.

Microsoft scommette che la corsa all’intelligenza artificiale aziendale sarà vinta sul contesto dei dati, non sulla potenza del modello

Martedì Microsoft ha utilizzato la conferenza degli sviluppatori Build 2026 per sottolineare che la parte difficile dell'intelligenza artificiale aziendale non è. Il post Microsoft scommette che la corsa all'intelligenza artificiale aziendale sarà vinta sul contesto dei dati, non sulla potenza del modello, è apparso per primo su The New Stack.

“Un attacco riuscito potrebbe essere catastrofico”: Anthropic offre a più gruppi l’accesso a Claude Mythos

Martedì Anthropic ha espresso alcune parole che fanno riflettere. "Un attacco riuscito alla loro base di codice potrebbe essere catastrofico. Per la maggior parte dei partner, il post "Un attacco riuscito potrebbe essere catastrofico": Anthropic dà a più gruppi l'accesso a Claude Mythos è apparso per la prima volta su The New Stack.

Perché risposte RAG stabili possono ancora nascondere prove instabili

La maggior parte delle valutazioni RAG si concentra sulla risposta. La risposta è corretta? Sembra radicato? Le metriche di recupero sono migliorate dopo una modifica alla pipeline? Questi controlli sono utili. Ma non raccontano la storia completa.

Come GitHub intende riconquistare gli sviluppatori

Per gran parte dell'anno scorso, GitHub non è stata l'utilità stabile a cui gli sviluppatori si erano abituati da tempo. Interruzioni, il post Come GitHub intende riconquistare gli sviluppatori è apparso per la prima volta su The New Stack.

Microsoft vuole davvero, davvero, davvero che gli sviluppatori amino di nuovo Windows

Martedì, alla conferenza degli sviluppatori Build, Microsoft sta lanciando così tante nuove funzionalità per gli sviluppatori che è difficile mantenere Il post che Microsoft vuole davvero, davvero, davvero che gli sviluppatori amino di nuovo Windows è apparso per primo su The New Stack.

Con Intelligent Terminal, Microsoft reinventa il terminale Windows

Il buon vecchio terminale è tornato alla ribalta negli ultimi mesi, in gran parte grazie alla popolarità. Il post Con Intelligent Terminal, Microsoft reinventa il terminale Windows è apparso per la prima volta su The New Stack .

Microsoft debutta con “Scout” a Build, un nuovo agente personale per il lavoro

Martedì al Microsoft Build di San Francisco, la società ha presentato Microsoft Scout, un nuovo agente personale per il lavoro che Il post Microsoft debutta con "Scout" al Build, un nuovo agente personale per il lavoro apparso per la prima volta su The New Stack .

Quando Snowflake ti mente: comprendere i falsi fallimenti nelle pipeline dbt

Il problema che la maggior parte dei team sbaglia Ogni ingegnere dei dati ha vissuto questo momento. Un modello dbt fallisce alle 3 del mattino. Apri i log, vedi un errore di conversione del tipo e inizi a scavare in SQL. Controlli i commit recenti. Niente è cambiato. Ispezioni i dati a monte. Niente sembra fuori posto. Riesegui il lavoro. Passa. Alzi le spalle, lo etichetti come un problema transitorio e torni a dormire.

Migra un agente LangGraph hardcoded per avviare le configurazioni Darkly AI in 20 minuti

In questo tutorial, eseguirai un piccolo agente LangGraph localmente, quindi migrerai i suoi prompt hardcoded, la scelta del modello e gli strumenti in LaunchDarkly AI Configs. Dopo la migrazione, ogni modifica richiesta, scambio di modello o modifica di strumento viene fornita come aggiornamento LaunchDarkly anziché come distribuzione del codice. La migrazione dura circa 20 minuti. Al termine, la codebase:

Interrompere il debug manuale dei processi di collegamento: creazione di un livello di osservabilità agentica per le pipeline di dati

La pipeline non ha fallito in modo pulito La maggior parte dei fallimenti della pipeline non sembrano "il lavoro è fallito". Considera uno scenario comune. Un lavoro Glue legge i file degli eventi notturni, applica le regole aziendali e scrive su una tabella curata da Iceberg. Il lavoro viene eseguito all'orario pianificato e si verificano errori durante il processo. La tabella di controllo mostra SUCCESSO per il batch precedente e FALLITO per quello corrente, che è ciò che ti aspetteresti.

Concorrenza strutturata alternativa

La concorrenza strutturata Java è in fase di sviluppo da 5 anni, attraversando 8 (!) JEP distinti (JEP 428, JEP 437, JEP 453, JEP 462, JEP 480, JEP 499, JEP 505, JEP 525). Per me, questo sembra piuttosto eccessivo per quella che potrebbe essere considerata una caratteristica abbastanza concisa. Il mio obiettivo qui è sperimentare un approccio alternativo che sfrutti le funzionalità robuste e collaudate di Java disponibili a partire da JDK 1.5.

Quando un MVP è davvero composto da quattro sistemi: un modo migliore per pianificare app multiruolo

I team spesso affermano che stanno creando un'app. La maggior parte delle volte non è vero. L'ho visto durante la revisione di un MVP di telemedicina. Inizialmente, il piano sembrava abbastanza semplice: visite video, messaggistica, pianificazione e registrazioni di base.

5 incidenti legati alla sicurezza dell'intelligenza artificiale che hanno danneggiato la produzione (e cosa hanno in comune)

Lo strumento di codifica interno di Amazon ha eliminato un ambiente AWS attivo. Il chatbot interno di una società di consulenza è stato completamente compromesso in due ore senza credenziali. Un invito del calendario era sufficiente per estrarre i file dal computer di uno sviluppatore senza un solo clic da parte dell'utente.

OpenAI, Anthropic, Google, Amazon e xAI falliscono tutti in base al tipo di attacco, secondo lo studio

I parametri di sicurezza su cui gli acquirenti aziendali fanno affidamento per valutare i modelli di intelligenza artificiale misurano la cosa sbagliata. Questo è quanto emerge dal post OpenAI, Anthropic, Google, Amazon e xAI falliscono tutti in termini di tipo di attacco, i risultati dello studio sono apparsi per primi su The New Stack.

L'implementazione di GenAI non è magica: è un ciclo di vita

Se hai intenzione di creare un'applicazione utilizzando GenAI, potrebbe sembrare qualcosa di completamente nuovo e complicato, ma onestamente non è molto diverso dalla creazione di qualsiasi altra applicazione. Proprio come qualsiasi progetto, hai ancora bisogno di un ciclo di vita chiaro e di una struttura adeguata per progettare, costruire e distribuire con successo la tua soluzione in produzione. Pensatelo come costruire una casa. Non inizi semplicemente a mettere insieme i mattoni: prima pianifichi, progetti, raccogli materiali e poi costruisci passo dopo passo.

Ottimizzazione delle pipeline Spark di Databricks utilizzando modelli dichiarativi

Se hai mai ereditato un lavoro Spark che viene eseguito in 35 minuti e qualcuno ti chiede di renderlo più veloce, conosci la routine. Si inizia controllando il conteggio delle partizioni, quindi le dimensioni dei file, quindi mescolando le fasi e infine trasmettendo i suggerimenti. Trovi un programma OPTIMIZE scritto a mano dal 2022, un Z-ORDER sulla colonna sbagliata e un cluster dimensionato per il volume di dati dell'anno scorso. Quando hai svolto il lavoro velocemente, hai assorbito tre nuove cose da mantenere. La prossima persona che lo erediterà ne assorbirà quattro.

Contratti dati come "interruttore automatico" per l'affidabilità del modello

Introduzione: quando i buoni modelli vanno male Alcuni anni fa, ho trascorso mesi a lavorare su un sistema di elaborazione dell'assunzione di clienti basato su microservizi per la nostra applicazione. Il codice era buono, i test stavano superando e lo avevamo testato con un TPS incredibilmente alto.

MuleSoft IDP: miglioramento dell'efficienza e della precisione nell'estrazione dei dati

Questo articolo aiuterà sviluppatori, architetti e lettori a comprendere le capacità e le funzionalità di elaborazione intelligente dei documenti di MuleSoft. Dopo aver letto questo articolo, il lettore capirà come utilizzare MuleSoft Intelligent Document Processing e i diversi casi d'uso in cui può essere utilizzato. MuleSoft Intelligent Document Processing (IDP) ti aiuta a leggere e comprendere documenti come fatture, ordini di acquisto e altri file strutturati e non strutturati.

Jakarta EE 12: Entrare nell'era dei dati di Enterprise Java

Per decenni, Jakarta EE ha affrontato la sfida di costruire sistemi aziendali in grado di resistere al cambiamento tecnologico. La piattaforma si è evoluta dai monoliti ai microservizi, dai server applicativi a Kubernetes e dai database relazionali alle piattaforme dati distribuite, il tutto mantenendo il suo punto di forza principale: la compatibilità. Jakarta EE 12 segna un’altra transizione significativa, spostando l’attenzione oltre l’infrastruttura e le API native del cloud per dare priorità ai dati.

In Sapphire, SAP sostiene che l’intelligenza artificiale aziendale è un problema di contesto

Al SAP Sapphire 2026 di Orlando a maggio, SAP ha sostenuto che la corsa all'intelligenza artificiale aziendale non sarà Il post In Sapphire, SAP sostiene che l'intelligenza artificiale aziendale è un problema di contesto apparso per la prima volta su The New Stack.

Gavriel Cohen ha trovato il suo codice all'interno di OpenClaw, quindi se ne è andato

Quando Gavriel Cohen ha visto per la prima volta OpenClaw, sapeva di volerlo. All'epoca, Cohen (che presto sarebbe diventato il fondatore del post Gavriel Cohen trovò il proprio codice all'interno di OpenClaw, quindi se ne andò) apparve per primo su The New Stack .

Il recupero dell’intelligenza artificiale su larga scala sta diventando un problema di sistema, non un problema di strumenti

Il recupero dell'intelligenza artificiale è andato ben oltre gli incorporamenti e la ricerca vettoriale. Le prime architetture di recupero si concentravano principalmente sulla somiglianza semantica. Tuttavia, la produzione. Il recupero post-intelligenza artificiale su larga scala sta diventando un problema di sistema, non un problema di strumenti, come è apparso per la prima volta su The New Stack.

La trappola della piattaforma fai-da-te che sta bruciando i team di ingegneri

Gli ingegneri di piattaforma sono alcune delle persone più intraprendenti nel settore IT. Date loro un problema e automatizzeranno il loro percorso Il post La trappola della piattaforma fai-da-te che sta bruciando i team di ingegneri è apparso per la prima volta su The New Stack.

Ho testato la nuova integrazione Jira di Cursor ed è 5 stelle, senza note. Ecco perché.

Cursor ha lanciato la sua integrazione con Jira la scorsa settimana. L'integrazione è stata commercializzata come semplice: assegnare un ticket in Jira e Cursor Il post Ho testato la nuova integrazione Jira di Cursor ed è 5 stelle, senza note. Ecco perché. è apparso per la prima volta su The New Stack.

Perché GPT-5.4, Claude e Gemini non riescono a mettersi d'accordo su fatti basilari del mondo reale

Mentre la corsa al modello di frontiera accelera, i devoti dell'intelligenza artificiale stanno dividendo la loro fedeltà tra i principali fornitori sia a livello dell'utente. Il post Perché GPT-5.4, Claude e Gemini non riescono a concordare sui fatti di base del mondo reale è apparso per primo su The New Stack.

30/05/2026

L'Opus 4.8 ha reso Claude più intelligente. La disciplina dei token è diventata urgente.

Sono Matt Burns, Chief Content Officer di Insight Media Group. Ogni settimana raccolgo gli sviluppi più importanti dell'intelligenza artificiale, The post Opus 4.8 Made Claude Smarter. La disciplina dei token è diventata urgente. è apparso per la prima volta su The New Stack.

30/05/2026