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Titolo: controllo Ade oneri quadro P ai 2020

qua ne stanno arrivando piu del solito, anche voi notate sta cosa ? 
a

 a
 
Stesso numero di controlli su un nunero di contribuenti ridotto (quelli 
che hanno modificato il quadro P precompilato), credo sia per questo
 
-- 
scriveva
scriveva
 
 

 a
Sarà che siamo molto attenti e precisi, ma non è arrivato nulla.

 Sarà che siamo molto attenti e precisi, ma non è arrivato nulla.
 
mi sfugge cosa possa centrare la precisione... 
sino all'anno scorso, su 5/6 imprese familiari li mandavano random, per una, e neanche tutt gli anni 
quest'anno è arrivato praticamente a tutte...
a

 che hanno modificato il quadro P precompilato), credo sia per questo 
 
è arrivato praticamente a tutte le imprese familiari per i soliti contributi inps del collaboratore 
a memoria non era mai accaduto...
a

 Sarà che siamo molto attenti e precisi, ma non è arrivato nulla.
 
ma va a cacare
 
-- 
Hari Seldon
(il vostro ex catrame)

 ma va a cacare 
 
Severo ma giusto!


sn proprio un boomer ;)
a


Appena arrivato a un artigiano il controllo sulle ritenute bancarie 
quadro RG.
 
Avranno messo in moto l'AI chat gpt.

bt ?? ha detto questo mercoledì :

Chatgpt NON è AI!! (vedi post di carlo per chiarimenti)
 
-- 
scriveva
scriveva
 
 

Il giorno mercoledì 28 giugno 2023 alle 16:25:04 UTC+2 Hari Seldon ha scritto:

Impari l'educazione.

Scriveva reduce mercoledì, 28/06/2023:

 reduce dallo psichiatra cristodundio
 
-- 
scriveva
scriveva
 
 


Parli con educazione, se ne ha. Collega...

 Chatgpt NON è AI!! (vedi post di carlo per chiarimenti)
 
carlo E' chatgpt


 carlo E' chatgpt
 
 
L'ignoranza e la presunzione che viaggiano sempre nello stesso 
scompartimento.

 wrote in
news:u7hgqb$1psof$
1...@dont-email.me
: 

Capra, rileggiti il 3D, se poi la tua ignoranza non ti permette di 
comprendere ebbene prova, riprova e prova ancora.

carlo ha spiegato il 28/06/2023 :

stai dando dell'ignorante e presuntuoso a me (e ci stà) oppure anche a 
hari seldon????
 
-- 
scriveva
scriveva
 
 

carlo ha detto questo mercoledì :

me lo segno e quando ho tempo lo rileggo, e poi ancora finché non ho 
capito.  Un abstract sarebbe propedeutico alla comprensione, me lo 
scrivi?  Ma che sia abstract eh!
 
-- 
scriveva
scriveva
 
 


Invece di lavorare, pensate a ste cose...mamma mia

reduce ha pensato forte :

tu pensi solo a scrivere pirlate, pensa un po'....
 
-- 
scriveva
scriveva
 
 

 wrote in news:u7jd6d$23kie$1@dont-
email.me
:

Ancora insisti a 'tirare le giacche' altrui, comunque ti sei dato la 
risposta, punto.

 wrote in news:u7jdab$23l49$1@dont-
email.me
:

Provo, in breve, l'intelligenza e' una capacita' cognitiva che permette di 
comprendere, apprendere, ragionare, risolvere problemi e adattarsi alle 
situazioni, e' la capacita' di elaborare informazioni in modo efficace e di 
utilizzare il pensiero logico per prendere decisioni.
 
GPT invece e' un MODELLO definito ossia citato come intelligenza 
artificiale ed e' un tipo di rete neurale che utilizza l'apprendimento 
automatico per generare testo coerente e comprensibile e GPT e' stato 
ADDESTRATO su grandi quantità di dati testuali per essere in grado di 
generare risposte e testo simile a quello prodotto da un essere umano.
 
La differenza principale tra intelligenza e GPT e' che l'intelligenza e' 
una caratteristica umana che coinvolge una vasta gamma di abilita' 
cognitive mentre GPT è un MODELLO di intelligenza artificiale 
specificamente ADDESTRATO, sviluppato, per generare testo.
 
Mentre l'intelligenza umana e' basata su una comprensione approfondita del 
mondo e delle esperienze GPT invece si basa SU DATI PRECEDENTEMENTE 
ADDESTRATI per generare risposte coerenti.
 
Semplicando si potrebbe dire che GPT funziona come un DB di dati in cui e' 
possibile inserire delle query, delle domande o delle richieste, e ottenere 
delle risposte coerenti.
 
GPT puo' essere considerato simile a un sistema esperto, entrambi sono 
strumenti ossia modelli citati come intelligenza artificiale che cercano di 
fornire risposte o soluzioni a determinate domande o problemi, tuttavia e' 
da dire che ci sono alcune differenze tra i due.
 
Un sistema esperto e' basato su una serie di regole e conoscenze 
SPECIFICHE, che vengono programmate in anticipo da esperti umani, queste 
regole guidano il sistema nella analisi delle informazioni e nella 
generazione di risposte o soluzioni, un sistema esperto e' altamente 
specializzato in un determinato dominio di conoscenza.
 
GPT e' un modello, citato nell'ambito della c.d. intelligenza artificiale, 
ma basato sull'apprendimento automatico, non venendo programmato con regole 
specifiche ma addestrato su grandi quantita' di dati testuali per 
apprendere modelli di linguaggio e generare testo e 'coerente', per modo di 
dire, ovverosia il fine dovrebbe essere che piu' apprende piu' possa 
generare risposte piu' 'coerenti'. 
 
GPT inoltre puo' essere applicato a una vasta gamma di argomenti ma la sua 
risposta dipende, per ora, sempre dai dati di addestramento e non da una 
conoscenza specifica 'pre-programmata'.
 
Quindi, mentre entrambi possono fornire risposte o soluzioni, i sistemi 
esperti si basano su regole predefinite, mentre GPT utilizza 
l'apprendimento automatico per generare risposte BASATE SUI DATI di 
addestramento.
 
Qui semplificando, utilizzando un linguaggio che presumo sia a te 
conosciuto, mostro un breve agoritmo GPT e a seguire un breve algoritmo per 
un Sistema Esperto:
 
 
GTP
 
INPUT "Inserisci una domanda: ", domanda$
REM Utilizza il sistema esperto per generare una risposta
risposta$ = Sistema_Esperto(domanda$)
PRINT "Risposta: " + risposta$
END 
 
 
SISTEMA ESPERTO
 
FUNCTION Sistema_Esperto(domanda$)
  REM Implementazione del sistema esperto per generare una risposta
  REM In questo esempio semplificato, noterai che utilizza regole 
predefinite per determinare la risposta in base alla domanda
 
  IF domanda$ = "Qual e' la capitale dell'Italia?" THEN
    Sistema_Esperto = "La capitale dell'Italia e' Roma."
  ELSEIF domanda$ = "Quanto fa 2 + 2?" THEN
    Sistema_Esperto = "2 + 2 fa 4."
  ELSEIF domanda$ = "Qual e' il colore del cielo?" THEN
    Sistema_Esperto = "Il colore del cielo e' azzurro."
  ELSE
    Sistema_Esperto = "Mi dispiace, non ho una risposta per questa 
domanda."
  END IF
END FUNCTION
 
A quasto punto suppongo che tua logica domanda dovrebbe essere quella di 
analizzare nel dettaglio il primo algoritmo, proviamo.
 
il primo algoritmo che rappresenta un esempio semplificato di come potrebbe 
essere implementato un algoritmo GPT in BASIC.
 
INPUT "Inserisci una domanda: ", domanda$
REM Utilizza il modello GPT per generare una risposta
risposta$ = GPT_Model(domanda$)
PRINT "Risposta: " + risposta$
END
 
FUNCTION GPT_Model(domanda$)
  REM Implementazione del modello GPT per generare una risposta
  REM Questo potrebbe coinvolgere l'elaborazione del linguaggio naturale, 
  l'analisi del contesto e la generazione di testo coerente, si spera,
  REM In questo esempio semplificato, restituisce una risposta casuale
 
  DIM risposte$(5)
  risposte$(1) = "Penso che la risposta sia A."
  risposte$(2) = "Potrebbe essere B."
  risposte$(3) = "La risposta w' C, secondo me."
  risposte$(4) = "Dovresti considerare la risposta D."
  risposte$(5) = "Sono indeciso, non sono sicuro della risposta."
 
  RANDOMIZE TIMER
  indice = INT(RND * 5) + 1
  GPT_Model = risposte$(indice)
END FUNCTION
 
1) l'algoritmo inizia chiedendo all'utente di inserire una domanda tramite 
l'istruzione `INPUT`. La domanda viene memorizzata nella variabile 
`domanda$`.
 
2) Successivamente, l'algoritmo chiama la funzione 'GPT_Model(domanda$)' 
per ottenere una risposta utilizzando il modello GPT.
 
3) All'interno della funzione 'GPT_Model', viene inizializzato un array di 
stringhe 'risposte$'` con 5 possibili risposte.
 
4) L'algoritmo utilizza la funzione 'RANDOMIZE TIMER' per inizializzare il 
generatore di numeri casuali, in modo che le risposte generate siano 
casuali.
 
5) Viene generato un numero casuale compreso tra 1 e 5 utilizzando 
l'istruzione 'INT(RND * 5) + 1' e viene assegnato alla variabile 'indice'.
 
6) Infine, la funzione 'GPT_Model' restituisce la risposta corrispondente 
all'indice generato CASUALMENTE dall'array 'risposte$'.
 
7) La risposta viene quindi assegnata alla variabile 'risposta$' 
nell'algoritmo principale e viene 'stampata a schermo' utilizzando 
l'istruzione `PRINT`.
 
8) L'algoritmo termina con l'istruzione 'END'.
 
Chiaro che questo e' solo un esempio semplificato, tra l'altro con un 
linguaggio non propriamente adatto (basic) per illustrare il concetto di 
come potrebbe funzionare un algoritmo GPT. 
 
Nella realta', di la del linguaggo, l'implementazione di un modello GPT 
richiederebbe una complessita' maggiore, come l'utilizzo di reti neurali 
per la elaborazione del linguaggio naturale, la analisi del contesto e la 
elaborazione delle risposte in base alla domanda specifica.
 
A questo punto pero' per logica dovresti porti la domanda di come sia un 
algoritmo inerente ad una rete neurale, proviamo sempre con basic.
 
REM Definizione dei dati di input e output
DIM input(4, 2)
input(1, 1) = 0
input(1, 2) = 0
input(2, 1) = 0
input(2, 2) = 1
input(3, 1) = 1
input(3, 2) = 0
input(4, 1) = 1
input(4, 2) = 1
 
DIM output(4)
output(1) = 0
output(2) = 1
output(3) = 1
output(4) = 0
 
REM Inizializzazione dei pesi casuali
DIM peso(2)
RANDOMIZE TIMER
peso(1) = RND - 0.5
peso(2) = RND - 0.5
 
REM Definizione del numero di epoche di addestramento
DIM epoche
epoche = 1000
 
REM Addestramento della rete neurale
FOR epoca = 1 TO epoche
  FOR i = 1 TO 4
    REM Calcolo del output previsto
    output_previsto = input(i, 1) * peso(1) + input(i, 2) * peso(2)
 
    REM Calcolo dell'errore
    errore = output(i) - output_previsto
 
    REM Aggiornamento dei pesi
    peso(1) = peso(1) + errore * input(i, 1)
    peso(2) = peso(2) + errore * input(i, 2)
  NEXT i
NEXT epoca
 
REM Test della rete neurale
FOR i = 1 TO 4
  output_previsto = input(i, 1) * peso(1) + input(i, 2) * peso(2)
  PRINT "Input: " + STR$(input(i, 1)) + ", " + STR$(input(i, 2)) + " - 
Output previsto: " + STR$(output_previsto)
NEXT i 
 
In questo esempio, l'algoritmo implementa una rete neurale semplice per il 
problema logico del XOR. La rete neurale ha due input e un output.
 
1) Vengono definiti i dati di input e output. In questo caso, abbiamo 4 
combinazioni di input e il corrispondente output desiderato per il problema 
XOR.
 
2) Vengono inizializzati casualmente i pesi della rete neurale.
 
3) Viene definito il numero di 'epoche di addestramento' che determina 
quante volte l'algoritmo eseguira' l'aggiornamento dei 'pesi'.
 
4) Inizia il ciclo di addestramento della rete neurale. Per ogni epoca, 
l'algoritmo cicla attraverso i dati di input e calcola l'output previsto 
utilizzando i pesi correnti.
 
5) Calcola l'errore tra l'output previsto e l'output desiderato.
 
6) Aggiorna i pesi della rete neurale utilizzando l'algoritmo di 
retropropagazione dell'errore.
 
7) Dopo l'addestramento, l'algoritmo testa la rete neurale utilizzando 
nuovamente i dati di input. Calcola l?output previsto e lo 'stampa a 
schermo'.
 
Chiaro che questo esempio rappresenta una rete neurale molto semplice e non 
tiene conto di molti aspetti complessi che si trovano nelle reti neurali 
piu' avanzate, come la scelta della 'architettura della rete', l'uso di 
funzioni di attivazione, l'ottimizzazione dei pesi etc., tuttavia da cio' 
puo' servirti come punto di partenza per comprendere i concetti 
fondamentali delle reti neurali e del loro addestramento.
 
A questo punto per logica sorgerebbero altre domande specifiche ma in 
questo contesto per ora tralasciamo.

carlo ci ha detto :

Hai ragione, da oggi in poi NON dirò più che "chatgtp è intelligenza 
artificiale" ma dirò che "è un chatbot basato sull'intelligenza 
artificiale" (traduzione di  "AI-powered chatbot").
Corretto?
 
-- 
scriveva
scriveva
 
 


Permettimi la domanda...ma a volte tu fai sesso?

 wrote in
news:u7k3go$2648g$
1...@dont-email.me
: 

Per me puoi pure citarlo pippo o come ti pare ;)
 
GPT, che sta per Generative Pre-trained Transformer, e' uno dei tanti 
modelli basati sull'intelligenza artificiale, ad esempio ci sono GPT-4, 
GPT-3, CodexLimited, Content filter, text-davinci, text-curie, text-
babbage, text-ada, code-cushman, DALL-E, Transformer, DQN, Roboschool e 
altri sviluppati da OpenAI. 
 
Tuttavia, questi modelli applicati con OpenAI sono eticamente moderati e 
hanno accesso solo a database fino al 2021, quindi, se provi a fare 
affermazioni come la morte di Berlusconi, rischi di passare molto tempo a 
discutere con il modello senza ottenere risultati essendo pure limitati 
nell'apprendimeno.
 
Ma OpenAI non e' l'unica opzione, ci sono altre alternative come 
fredoomgtp, che utilizza l'estensione Alpaca Modelli da Stanford e non e' 
moderato eticamente essendo libero.
 
Un modello interessante da provare e' quello applicato da Nextcloud con il 
modello smart picker, che sembra essere libero di utilizzo e offre quattro 
livelli di limitazioni, da verificare se lasciato libeo di apprendere.
 
Inoltre, ci sono anche i browser, come Opera Open Browser, che includono 
già tali modelli o con plug-in, questa è l'attuale tendenza, con molti 
produttori che li stanno integrando nelle suite office e altri.
 
Personalmente preferisco i modelli liberi anche se richiedono esperienza 
nell'addestramento e preferndo che possano attingere a fonti online come 
altre, sebbene esistono problemi come il copyright che e' da considerare.
 
Se i modelli non sono liberi o se sono bloccati al 2021, li trovo limitati 
o addirittura ridicoli.
 
L'alternativa e' sviluppare i propri applicativi, modelli e altre tecniche 
basate sull'IA, il mio unico problema, almeno per ora, è il tempo, vedremo.
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 

 
 
haha Ce l'hai fissa ... dipende da quali giorni della settimana ti 
riferisci!


Non è una fissa, è che scrivi troppo da ingegnere...