Tech
Deep Search: novità di Microsoft Bing. Copilot GPT-4 Turbo
Microsoft Bing ha introdotto una nuova funzionalità chiamata Deep Search, progettata per fornire risposte più rilevanti e complete alle query di ricerca più complesse. Deep Search non sostituisce la ricerca web esistente di Bing, ma la arricchisce, offrendo l’opzione per un’esplorazione più profonda e ricca del web.
Comprensione dell’Intento di Ricerca
Deep Search si basa sull’indice web esistente di Bing e sul sistema di classificazione, potenziandoli con GPT-4, un modello di linguaggio generativo all’avanguardia che può creare testo in linguaggio naturale da qualsiasi input. In Deep Search, GPT-4 espande la query di ricerca in una descrizione più completa di ciò che dovrebbe includere un set ideale di risultati.
Esempio di Funzionamento
Ad esempio, per una ricerca sui sistemi di punti fedeltà in Giappone, Deep Search potrebbe generare una descrizione più completa che cattura l’intento e le aspettative dell’utente più accuratamente e chiaramente rispetto a poche parole chiave. Aiuta Bing a comprendere meglio il tipo di informazioni che l’utente sta cercando.
Gestione delle Query Ambigue
Per le query ambigue, Deep Search utilizza GPT-4 per trovare tutti gli intenti possibili e calcola una descrizione completa per ciascuno di essi. Offre un pannello di disambiguazione dove tutti questi intenti sono rappresentati, consentendo agli utenti di selezionare quello corretto se l’intento di ricerca è stato frainteso.
Ricerca di risultati più profondi
Bing va molto più a fondo nel web con questo approccio, recuperando risultati rilevanti che spesso non compaiono nei risultati di ricerca tipici. Deep Search utilizza una combinazione di tecniche di interrogazione per trovare pagine che potrebbero corrispondere alla query espansa.
Classificazione dei risultati
Una volta raccolta un’ampia collezione di pagine web, Deep Search le classifica in base a quanto bene corrispondono alla descrizione completa. Utilizza una varietà di segnali per determinare la rilevanza e la qualità di ciascun risultato.
Velocità
Andare più a fondo richiede tempo, e Microsoft Bing Deep Search può impiegare fino a trenta secondi per completare. Questo può sembrare molto rispetto alla ricerca normale, ma può valere la pena aspettare per risposte più specifiche o complete.
Uso di GPT-4 in Bing
GPT-4 è già utilizzato in molti luoghi su Bing, incluso Copilot, Image Creator da Designer e già nel ranking dei risultati web regolari, dove a gennaio ha alimentato uno dei più grandi miglioramenti di rilevanza nella storia di Bing.
Deep Search rappresenta un potenziale significativo per offrire un ulteriore miglioramento nella qualità dei risultati di ricerca. Attualmente è una funzionalità sperimentale disponibile per piccoli gruppi di utenti selezionati casualmente su Bing in tutto il mondo.
Un anno di Microsoft Copilot
Oggi, oltre a celebrare il primo anno di Microsoft Copilot, sono state annunciate diverse nuove funzionalità di Copilot che stanno iniziando a essere implementate. Ecco uno sguardo più dettagliato ad alcune di queste funzionalità.
GPT-4 Turbo
Presto, Copilot sarà in grado di generare risposte utilizzando l’ultimo modello di OpenAI, GPT-4 Turbo, consentendo di affrontare compiti più complessi e lunghi come la scrittura di codice e altro. Questo modello è attualmente in fase di test con utenti selezionati e sarà ampiamente integrato in Copilot nelle prossime settimane.
Nuovo Modello DALL-E 3
Ora puoi utilizzare Copilot per creare immagini di qualità ancora superiore e più accurate rispetto alla richiesta con un modello DALL-E 3 aggiornato. Queste capacità sono disponibili ora visitando bing.com/create o chiedendo a Copilot di creare un’immagine.
Multi-Modale con Grounding di Ricerca
Stiamo combinando la potenza di GPT-4 con la visione con la ricerca di immagini Bing e i dati di ricerca web per offrire una migliore comprensione delle immagini per le tue query. Questa nuova capacità sarà disponibile presto.
Interprete di Codice
Stiamo sviluppando una nuova capacità che ti consentirà di eseguire compiti complessi come calcoli più accurati, codifica, analisi dei dati, visualizzazione, matematica e altro. Stiamo raccogliendo feedback su queste capacità da un gruppo selezionato di utenti e prevediamo di renderle ampiamente disponibili presto.
Comprensione dei Video e Q&A
Copilot in Edge. Ora puoi riassumere o fare domande su un video che stai guardando in Edge. Ad esempio, se stai guardando il video su YouTube dell’ultimo keynote di Ignite di Satya, puoi chiedere a Copilot di riassumerlo per te.
Le nuove funzionalità di Copilot rappresentano un passo avanti significativo nell’innovazione dell’intelligenza artificiale di Microsoft, offrendo agli utenti strumenti più potenti e versatili per affrontare una vasta gamma di compiti.
Smartphone
Xiaomi Redmi Note 13 Pro+ vs Redmi Note 13 Pro: quale scegliere?
Tempo di lettura: 3 minuti. Questa recensione approfondisce le sottili differenze tra i due modelli, offrendo agli utenti le informazioni necessarie per scegliere il dispositivo che meglio si adatta alle loro esigenze.
La scelta tra Xiaomi Redmi Note 13 Pro+ e il Redmi Note 13 Pro può non essere semplice per i consumatori, data la loro somiglianza in termini di hardware e il piccolo divario di prezzo. Questa recensione dettagliata mira a esplorare le differenze sottili per aiutare gli utenti a fare una scelta informata.
Design e Maneggevolezza
Redmi Note 13 Pro+ vanta un design più vicino a quello di un flagship, con pannelli frontali e posteriori curvi che non solo migliorano l’estetica ma anche la presa. Questo modello utilizza un telaio laterale in alluminio, a differenza del Redmi Pro che si accontenta di plastica. Inoltre, il Pro+ offre anche una variante in pelle vegana e una migliore protezione all’ingresso (IP68 contro IP54 del modello base).
Display
Entrambi i modelli dispongono di un display OLED da 6.67 pollici con refresh rate di 120Hz e supporto Dolby Vision e HDR10+, mostrando prestazioni quasi identiche nei test. L’unica differenza visibile è la curvatura del pannello frontale del Pro+, che rende i bordi visivamente più sottili.
Prestazioni della Batteria
Sorprendentemente, entrambi i dispositivi registrano punteggi simili nei test di uso attivo, nonostante l’uso di chipset diversi—Snapdragon 7s Gen 2 per il Pro e Dimensity 7200 per il Pro+. Entrambi hanno una capacità di batteria simile (5,000 mAh per il Pro e 5,100 mAh per il Pro+), con il Pro+ che mostra una leggera superiorità in termini di durata di gioco e riproduzione video.
Ricarica
Il Pro+ si distingue nettamente per la sua capacità di ricarica, utilizzando la tecnologia proprietaria di Xiaomi 120W HyperCharge che completa un ciclo di ricarica completo in soli 30 minuti, rispetto ai 47 minuti necessari per il Pro con una soluzione di ricarica da 67W.
Qualità dell’Audio
Nonostante l’audio sia in gran parte soggettivo, il Redmi Note 13 Pro è considerato superiore in termini di qualità del suono. Mentre entrambi i modelli hanno una potenza simile, il Pro offre un suono più pieno e bilanciato.
Performance e Capacità di Memoria
Specifiche | Xiaomi Redmi Note 13 Pro+ | Xiaomi Redmi Note 13 Pro |
---|---|---|
Dimensioni e Peso | 199 g, 161.4 x 74.2 x 8.9 mm | 187 g, 161.2 x 74.2 x 8.0 mm |
Display | 6.67″ AMOLED, 120Hz, 1220×2712 pixel, 446 ppi | 6.67″ AMOLED, 120Hz, 1220×2712 pixel, 446 ppi |
Batteria | 5000 mAh Durata: 10:38h, 25:16h, 8:58h, 12:22h, 7:02h | 5100 mAh Durata: 10:16h, 26:31h, 9:24h, 11:50h, 6:09h |
Velocità di Ricarica | 120W (15min 67%, 30min 100%, Totale 25min) | 67W (15min 49%, 30min 83%, Totale 42min) |
Test degli Altoparlanti | -26.3 LUFS (Buono) | -26.0 LUFS (Molto Buono) |
Prestazioni | Mediatek Dimensity 7200 Ultra, 4 nm, 256GB 8GB RAM | Snapdragon 7s Gen 2, 4 nm, 128GB 8GB RAM |
Prestazioni Benchmark | AnTuTu 10: 779,812 Geekbench 6: 2,597 3D Mark: 4,341 | AnTuTu 10: 581,979 Geekbench 6: 2,751 3D Mark: 3,107 |
Confronto Fotocamere | 200MP principale, f/1.7, OIS, 8MP ultra-wide f/2.2, 2MP macro dedicata Selfie: 16MP, f/2.4 |
Il Pro+ è equipaggiato con il MediaTek Dimensity 7200 e offre 256GB di storage di base, superiori ai 128GB del Pro. Nonostante le aspettative, il chipset del Pro+ supera il Pro di solo il 6% nei test multi-core, ma ha un vantaggio significativo nei benchmark GPU-intensive.
Fotocamera
Entrambi i telefoni hanno hardware di fotocamera identico, ma differiscono leggermente nella qualità delle immagini a causa delle unità di elaborazione del segnale di immagine (ISP). Il Pro tende a produrre immagini con toni più naturali e meno esposti, mentre il Pro+ opta per una saturazione e una esposizione maggiori.
Mentre il Redmi 13 Pro+, consultalo su Amazon, offre alcune caratteristiche superiori come il chipset più potente e una migliore capacità di ricarica, il Pro si distingue per il suo miglior rapporto qualità-prezzo, con prestazioni di fotocamera superiori e un’esperienza audio più gradevole. Per gli utenti che cercano un dispositivo che offre un’esperienza simile a un costo inferiore, il Redmi Note 13 Pro, scoprilo su Amazon, rappresenta una scelta eccellente.
Smartphone
Vivo X Fold 3 Pro: punteggio impressionante su Geekbench
Tempo di lettura: 2 minuti. I benchmark delle prestazioni e le specifiche hardware del Vivo X Fold 3 Pro suggeriscono che offrirà prestazioni e affidabilità eccezionali, soddisfacendo le esigenze dei clienti.
Vivo X Fold 3 Pro, una variante globale molto attesa, ha lasciato il segno su Geekbench, segnalando la sua preparazione al lancio globale. Con punteggi notevoli sia nei test single-core che in quelli multi-core, questo dispositivo si prepara a diventare un potente concorrente nel mercato degli smartphone pieghevoli.
Prestazioni Geekbench
Nel test di benchmark Geekbench 6, il Vivo X Fold 3 Pro ha ottenuto un punteggio single-core di 2146 punti e un punteggio multi-core di 6304 punti. Queste cifre impressionanti evidenziano le solide capacità prestazionali del dispositivo, essenziali per gestire con facilità diverse applicazioni ad alta richiesta e il multitasking. Prestazioni che confermano i dati di Antutu
Processore e configurazione
L’elenco di Geekbench per il Vivo X Fold 3 Pro rivela un processore octa-core con una configurazione a 1 + 3 + 2 + 2 core, che raggiunge una frequenza di picco di 3,30 GHz. In particolare, il processore, il cui nome in codice è “pineapple”, è abbinato a una GPU Adreno 750, il che indica che lo smartphone è alimentato dal processore all’avanguardia Qualcomm Snapdragon 8 Gen 3. Questa configurazione promette non solo un livello superiore di prestazioni, ma anche un’ottima qualità di vita. Questa configurazione promette non solo velocità di alto livello ma anche efficienza, rendendo il Vivo X Fold 3 Pro un dispositivo potente per il gioco e l’uso professionale.
RAM e sistema operativo
Il Vivo X Fold 3 Pro sarà dotato di 16 GB di RAM, che offrirà un’ampia memoria per il multitasking continuo e il funzionamento fluido di applicazioni e giochi impegnativi. Il dispositivo sarà dotato di sistema operativo Android 14 e di FuntouchOS, un’applicazione proprietaria di Vivo che dovrebbe aggiungere diverse opzioni di personalizzazione e funzioni di interfaccia utente migliorate.
Lancio e disponibilità previsti
Sebbene Vivo non abbia ancora annunciato il debutto della serie X Fold 3 a livello mondiale, la comparsa del Vivo X Fold 3 Pro nel database del Bureau of Indian Standard la scorsa settimana fa pensare a un imminente lancio in India. Grazie alle numerose certificazioni già ottenute, il lancio globale del dispositivo sembra essere all’orizzonte.
Vivo X Fold 3 Pro sta diventando un giocatore formidabile nel mercato globale dei telefoni pieghevoli, grazie al suo processore avanzato, all’ampia RAM e ai benchmark ad alte prestazioni. Con l’aumentare dell’attesa, la comunità tecnologica e i potenziali acquirenti attendono con impazienza il rilascio ufficiale e la disponibilità globale di questo innovativo dispositivo.
Tech
Qualcomm Snapdragon 8 Gen 4: benchmark del Prototipo
Tempo di lettura: 2 minuti. Qualcomm svela il prototipo del Snapdragon 8 Gen 4, mostrando potenziali prestazioni con nuove funzionalità AI e tecnologia 3nm.
Qualcomm si appresta a rilasciare il suo atteso processore Snapdragon 8 Gen 4 questo autunno, e i recenti rapporti sullo sviluppo di questo chipset all’avanguardia offrono dettagli intriganti sulle sue prestazioni e caratteristiche attraverso il suo prototipo. Grazie all’uso di strumenti di intelligenza artificiale (AI) per il design, il nuovo processore promette di rivoluzionare ulteriormente il panorama dei dispositivi mobili.
Progresso nello Sviluppo e Test
Il Snapdragon 8 Gen 4 è attualmente nelle fasi finali di sviluppo, con i produttori OEM che hanno già in mano prototipi di ingegneria per la verifica e il testing. Il proprietario di Station B, @Nonx_, ha recentemente condiviso un video del test di performance del prototipo di ingegneria del Snapdragon 8 Gen 4, evidenziando le capacità avanzate di questo chipset.
Dettagli sulle Prestazioni
Nonostante le alte aspettative, i primi test benchmark del campione di ingegneria del Snapdragon 8 Gen 4 hanno sollevato alcune preoccupazioni a causa di una significativa discrepanza nella frequenza operativa del suo core P rispetto alle anticipazioni. Questa discrepanza suggerisce un potenziale problema di riduzione della frequenza in questo campione di ingegneria.
Punteggi Benchmark
I punteggi AnTuTu per la macchina di test iniziale del Snapdragon 8 Gen 4 variavano tra 1,7 e 1,9 milioni, notevolmente alti considerando che i test sono stati condotti a frequenze molto basse. @Nonx_ ha evidenziato che le prestazioni a media e bassa frequenza di questo chipset hanno già superato le prestazioni di punta del precedente Snapdragon 8 Gen 2, indicando notevoli avanzamenti nella potenza di elaborazione.
Caratteristiche Chiave
Snapdragon 8 Gen 4, costruito sul processo all’avanguardia di 3nm, è destinato a fare un significativo salto in avanti in termini di prestazioni ed efficienza. Tra le caratteristiche distintive del prototipo di Snapdragon 8 Gen 4 ci sono l’integrazione del nuovo core Oryon di Qualcomm, progettato per offrire eccezionale potenza di elaborazione mantenendo l’efficienza energetica, e un sottosistema AI a basso consumo che include un DSP dedicato e un acceleratore AI (eNPU).
Questo sviluppo rappresenta un passo significativo avanti per Qualcomm e per l’industria dei semiconduttori nel suo complesso. Dimostra il potenziale dell’AI per accelerare i processi di progettazione dei chip complessi, specialmente per tecnologie avanzate come la fabbricazione GAAFET a 3nm. Mentre i dettagli specifici sulla tecnologia 3nm utilizzata rimangono non divulgati, si specula che potrebbe trattarsi di un nodo SF3 di seconda generazione.
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