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 Doe

Produttori 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 Wikipedia
• Retrieval-Augmented Generation (RAG) — voce Wikipedia
• Cos'è il RAG — spiegazione AWS
• SPARQL Query Language for RDF — specifica W3C
• SPARQL — voce Wikipedia
• Knowledge Graphs Generation from Cultural Heritage Texts — paper arXiv (metodologia ATR4CH)
• Knowledge Graphs vs. Large Language Models: Competitors or Partners in Supporting Virtual Museums — ACM JOCCH
• Knowledge Graphs for Cultural Heritage and Digital Humanities — Proceedings ACM
• DocStoLab — Università degli Studi di Salerno
• LangGraph — pagina ufficiale LangChain
• LangGraph — repository GitHub
• Google Agent Development Kit (ADK) — documentazione ufficiale
• ADK — annuncio Google Developers Blog
• n8n — piattaforma di workflow automation con AI
• Introducing the Model Context Protocol — annuncio Anthropic
• MCP — specifica ufficiale
• Model Context Protocol — voce Wikipedia
• Introducing gpt-oss — annuncio OpenAI
• gpt-oss-120b — model card su Hugging Face
• gpt-oss — repository GitHub
• Claude Code — pagina ufficiale Anthropic
• Claude Code — repository GitHub
• Vibe Coding — voce Wikipedia
• Spec-Driven Development with AI — GitHub Blog
• How to write a good spec for AI agents — Addy Osmani
• AI Agent Orchestration Patterns — Microsoft Azure Architecture Center
• LangGraph Multi-Agent Workflows — blog LangChain

Gingilli del giorno:

Supporta Digitalia, diventa produttore esecutivo.