Digitalia #838 - Agentic coding e beni culturali

Modelli di linguaggio di grandi dimensioni e programmazione agentica nel mondo dei beni culturali. AI generativa, ontologie e archeologia aumentata: come si insegna a una macchina a capire la cultura.Dallo studio distribuito di digitalia:Franco Solerio, Francesco Facconi, John DoeProduttori esecutivi:Sponsor:Squarespace.com - utilizzate il codice coupon "DIGITALIA" per avere il 10% di sconto sul costo del primo acquisto.Links:On the Dangers of Stochastic Parrots — Bender, Gebru, McMillan-Major, Mitchell (2021)Stochastic Parrots — voce WikipediaRetrieval-Augmented Generation (RAG) — voce WikipediaCos'è il RAG — spiegazione AWSSPARQL Query Language for RDF — specifica W3CSPARQL — voce WikipediaKnowledge Graphs Generation from Cultural Heritage Texts — paper arXiv (metodologia ATR4CH)Knowledge Graphs vs. Large Language Models: Competitors or Partners in Supporting Virtual Museums — ACM JOCCHKnowledge Graphs for Cultural Heritage and Digital Humanities — Proceedings ACMDocStoLab — Università degli Studi di SalernoLangGraph — pagina ufficiale LangChainLangGraph — repository GitHubGoogle Agent Development Kit (ADK) — documentazione ufficialeADK — annuncio Google Developers Blogn8n — piattaforma di workflow automation con AIIntroducing the Model Context Protocol — annuncio AnthropicMCP — specifica ufficialeModel Context Protocol — voce WikipediaIntroducing gpt-oss — annuncio OpenAIgpt-oss-120b — model card su Hugging Facegpt-oss — repository GitHubClaude Code — pagina ufficiale AnthropicClaude Code — repository GitHubVibe Coding — voce WikipediaSpec-Driven Development with AI — GitHub BlogHow to write a good spec for AI agents — Addy OsmaniAI Agent Orchestration Patterns — Microsoft Azure Architecture CenterLangGraph Multi-Agent Workflows — blog LangChainGingilli del giorno:Supporta Digitalia, diventa produttore esecutivo.