L'avanguardia dell' AI

Un sistema innovativo per migliorare significativamente lโ€™interazione quotidiana degli utenti con la tecnologia.

L'avanguardia dell' AI

Un sistema innovativo per migliorare significativamente lโ€™interazione quotidiana degli utenti con la tecnologia.

Hub cognitivo

Alla base della tecnologia di MAIA cโ€™รจ un hub cognitivo che coordina diversi modelli di intelligenza artificiale. Questo hub funge da regista, integrando i vari modelli per lavorare in modo armonico e ottimizzato. Permette di combinare le capacitร  di ogni modello individuale, creando una soluzione AI complessiva piรน potente e versatile. Utilizza algoritmi avanzati per gestire e distribuire il carico di lavoro tra i vari modelli AI, assicurando che ogni componente sia utilizzato nel modo piรน ottimale in base al contesto specifico. In questo modo MAIA si adatta dinamicamente a unโ€™ampia gamma di scenari e compiti, dalla comprensione del linguaggio naturale allโ€™analisi di immagini, mantenendo un alto livello di prestazione e affidabilitร .

Hub cognitivo

Alla base della tecnologia di MAIA c’รจ un hub cognitivo che coordina diversi modelli di intelligenza artificiale. Questo hub funge da regista, integrando i vari modelli per lavorare in modo armonico e ottimizzato. Permette di combinare le capacitร  di ogni modello individuale, creando una soluzione AI complessiva piรน potente e versatile. Utilizza algoritmi avanzati per gestire e distribuire il carico di lavoro tra i vari modelli AI, assicurando che ogni componente sia utilizzato nel modo piรน ottimale in base al contesto specifico. In questo modo MAIA si adatta dinamicamente a un’ampia gamma di scenari e compiti, dalla comprensione del linguaggio naturale all’analisi di immagini, mantenendo un alto livello di prestazione e affidabilitร .

MoE

(Mixture of Experts)

Una delle nostre innovazioni piรน rilevanti รจ l’adozione dell’architettura Mixture of Experts (MoE). Tradizionalmente, i modelli neurali utilizzano una rete unica per elaborare tutti i tipi di dati. Tuttavia, MoE rompe questo schema adottando un approccio modulare e specializzato.

Questo sistema รจ costituito da una serie di “esperti”, ognuno dei quali รจ progettato per gestire specifici tipi di dati o compiti. Una rete di accesso sovrintende e indirizza i dati di input verso l’esperto piรน qualificato. Questo non solo aumenta significativamente la precisione e la qualitร  delle risposte, ma ottimizza anche i tempi di elaborazione e l’utilizzo delle risorse computazionali.

MoE

(Mixture of Experts)

Una delle nostre innovazioni piรน rilevanti รจ l’adozione dell’architettura Mixture of Experts (MoE). Tradizionalmente, i modelli neurali utilizzano una rete unica per elaborare tutti i tipi di dati. Tuttavia, MoE rompe questo schema adottando un approccio modulare e specializzato.

Questo sistema รจ costituito da una serie di “esperti”, ognuno dei quali รจ progettato per gestire specifici tipi di dati o compiti. Una rete di accesso sovrintende e indirizza i dati di input verso l’esperto piรน qualificato. Questo non solo aumenta significativamente la precisione e la qualitร  delle risposte, ma ottimizza anche i tempi di elaborazione e l’utilizzo delle risorse computazionali.

Tecniche RAG

(Retrieval-Augmented Generation)

Le elaborate tecniche RAG adottate da MAIA permettono un raffinato processo di ottimizzazione degli output che prevedono il ricorso a sorgenti di dati esterne. Questa tecnica consente, ad esempio nellโ€™applicazione Ufind, di accedere a fonti di informazioni utilizzando degli strumenti denominati ‘bricks’, sofisticati strumenti di raccolta dati che scavano nelle profonditร  del web, e altre fonti personalizzate, come basi di dati private o semplici file privati.

La stessa tecnica si avvale di una preziosa rete neurale, la neural ID, che raccoglie e mette in relazione tutte le preferenze e i comportamenti degli utenti.

Tecniche RAG

(Retrieval-Augmented Generation)

Le elaborate tecniche RAG adottate da MAIA permettono un raffinato processo di ottimizzazione degli output che prevedono il ricorso a sorgenti di dati esterne. Questa tecnica consente, ad esempio nellโ€™applicazione Ufind, di accedere a fonti di informazioni utilizzando degli strumenti denominati ‘bricks’, sofisticati strumenti di raccolta dati che scavano nelle profonditร  del web, e altre fonti personalizzate, come basi di dati private o semplici file privati.

La stessa tecnica si avvale di una preziosa rete neurale, la neural ID, che raccoglie e mette in relazione tutte le preferenze e i comportamenti degli utenti.

Approccio multimodale

MAIA adotta un approccio multimodale che consente ai suoi sistemi di elaborare e interpretare una varietร  di tipi di dati testuali, visivi, vocali e oltre. Questo approccio assicura che il sistema possa comprendere e interagire con una gamma piรน ampia di informazioni, migliorando la sua capacitร  di operare in scenari complessi e variabili. La sintesi della multimodalitร  รจ il suo modello MAGIQ, che racchiude modelli โ€˜espertiโ€™ specializzati in diversi compiti
MAGIQ
L’architettura MoE di MAGIQ combina le capacitร  specializzate dei suoi modelli LLM, TTS, voce e immagini. Questa struttura consente a MAIA una profonda comprensione, flessibilitร  linguistica e ragionamento logico. Il design del MoE di MAGIQ, non solo ottimizza le prestazioni tra i diversi compiti, ma garantisce anche che le interazioni di MAIA, siano il piรน possibile simili a quelle umane, soddisfacendo un’ampia gamma di esigenze e preferenze degli utenti. Il modello LLM di Magiq rappresenta un lavoro pionieristico, poichรฉ รจ stato addestrato con set di dati interni, derivati dai primi 12 mesi di interazioni su MAIA da parte degli alpha tester, avendo come scopo principale , quello di migliorare le interazioni in inglese, francese e italiano, ognuna con peculiaritร  e sfumature linguistiche uniche.

Caratteristiche

Specificitร  linguistica

Una delle caratteristiche peculiari di Magiq รจ l’attenzione alle specificitร  delle lingue inglese, francese e italiana e alle rispettive culture nazionali dei paesi in cui vengono parlate. Questo aspetto รจ cruciale perchรฉ la maggior parte dei modelli AI esistenti si basa su dataset derivanti dalla lingua inglese. Lโ€™inglese, pur essendo ricco e complesso, presenta una struttura grammaticale e un vocabolario diversi rispetto al francese e allโ€™italiano. Ad esempio, queste lingue romanze possono avere una maggiore varietร  di forme verbali e una struttura sintattica piรน articolata. Addestrare i modelli specificamente per le diverse lingue permette di catturare meglio le loro peculiaritร , anzichรฉ affidarsi a traduzioni automatiche che possono non renderne appieno le sfumature.

Unione di LLM e AI cognitiva

La direzione tecnologica di MAIA mira a unire i modelli di linguaggio a larga scala (LLM) con altri sistemi AI cognitivi. In pratica, MAIA mira a creare unโ€™integrazione fluida tra la capacitร  dei LLM di processare e interpretare grandi quantitร  di testo in linguaggio naturale e lโ€™abilitร  dei sistemi AI cognitivi di eseguire compiti che richiedono un elevato livello di intelligenza e ragionamento, per fornire soluzioni capaci di deduzione. Dallโ€™unione di LLM e sistemi AI cognitivi nasce lโ€™obiettivo a medio-lungo termine di MAIA, che รจ quello di avanzare verso lo sviluppo di unโ€™intelligenza artificiale generale (AGI). Ciรฒ significa creare sistemi AI che non solo eccellono in compiti specifici, ma possiedono la capacitร  di apprendere, adattarsi e generalizzare attraverso una varietร  di compiti e ambienti in modo simile allโ€™intelligenza umana.

Personalizzazione e scalabilitร 

La tecnologia di MAIA รจ progettata per apprendere continuamente dallโ€™interazione con lโ€™ambiente e gli utenti, consentendo una personalizzazione e un adattamento progressivi. Questo apprendimento continuo assicura che i sistemi AI rimangano efficaci e in linea con lโ€™evoluzione delle esigenze e delle aspettative degli utenti. La struttura modulare e lโ€™interoperabilitร  tra i vari modelli, garantiscono che la piattaforma sia scalabile e possa essere adattata a diversi contesti e requisiti. Ciรฒ รจ particolarmente importante per affrontare sfide complesse e in continuo cambiamento nel mondo reale.

Sicurezza e codice etico

MAIA enfatizza la sicurezza e l’affidabilitร  dei suoi modelli, gestendo responsabilmente i dati, garantendo trasparenza nelle decisioni AI e mitigando i bias per assicurare equitร  e sicurezza. Il codice etico di MAIA comprende sei regole per l’addestramento dei modelli LLM: garantire l’imparzialitร  dei dati, proteggere la privacy e anonimizzare i dati personali, fornire trasparenza e documentazione completa, rispettare le normative e l’etica, assicurare l’affidabilitร  e la chiarezza dei risultati e effettuare revisioni continue e iterative dei dataset per mantenerne la rilevanza e l’accuratezza.

Output differenziato

MAIA offre un’esperienza utente ottimizzata per ogni dispositivo riconoscendo il tipo di dispositivo e le sue caratteristiche specifiche. Adatta dinamicamente l’interfaccia per garantire la migliore visualizzazione e interattivitร , come un’interfaccia touch-friendly per i tablet o un layout visivo per le smart TV. Oltre all’aspetto visivo, MAIA fornisce funzionalitร  specifiche per il dispositivo in uso, come comandi vocali su dispositivi mobili o suggerimenti di contenuti video sulle TV. MAIA comprende anche il contesto d’uso, attivando modalitร  appropriate come la modalitร  guida con comandi vocali o suggerendo contenuti rilassanti quando sei davanti alla TV. L’interfaccia e le funzionalitร  si ottimizzano continuamente, apprendendo dalle preferenze e abitudini dell’utente per migliorare l’esperienza nel tempo.

Un ecosistema in continua evoluzione

MAIA รจ progettata per evolversi continuamente e rimanere sempre al passo con le innovazioni tecnologiche. Questo ecosistema dinamico si distingue per i suoi aggiornamenti regolari che non solo correggono bug, ma introducono nuove funzionalitร  e miglioramenti basati sul feedback degli utenti. MAIA apprende costantemente dalle interazioni degli utenti, migliorando la sua efficacia sia a livello individuale che collettivo. รˆ progettata per integrarsi facilmente con nuove piattaforme e tecnologie emergenti, assicurando una compatibilitร  continua. Il team di sviluppatori e partner tecnologici dietro MAIA lavora incessantemente per espandere le sue capacitร  e offrirti integrazioni con una vasta gamma di servizi e applicazioni.

Strategia Opensource e qualitร  dei dati

MAIA pone un’enfasi particolare sulla qualitร  dei dataset utilizzati per l’addestramento dei suoi modelli da questo impegno deriva la โ€˜Qโ€™ dello nome stesso di MAGIQ, che sottolinea l’importanza della qualitร  nella costruzione di modelli AI piรน avanzati e affidabili Il rilascio di MAGIQ in open-source รจ parte di una strategia piรน ampia volta a promuovere l’innovazione e la collaborazione nel settore dell’intelligenza artificiale. Rendendo MAGIQ disponibile in open-source, MAIA contribuisce alla comunitร  globale di sviluppatori e ricercatori, favorendo l’innovazione collaborativa e consentendo a MAIA di ricevere input e miglioramenti dal pubblico, arricchendo ulteriormente il suo lavoro in laboratorio, salvaguardando il suo asset principale: il dataset.

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