Ricerca
Ricerca applicata a problemi reali. Non per altri ricercatori: per chi deve capire, investire e agire.
Retrieval Is Not Enough: Why Organizational AI Needs Epistemic Infrastructure
Il paper di OIDA: un framework che assegna uno stato epistemico computabile alla conoscenza organizzativa, con corpora di valutazione pubblici.
Leggi la fonteSummary Is Not Enough: Source-Blind LLM Judges Mistake Faithful Citation for Hallucination
I giudici LLM senza accesso alle fonti scambiano citazioni fedeli per errori del modello.
Leggi la fonteAssessing AI Act Compliance: An LLM Tool for Enterprises
Uno strumento che mappa la superficie di conformità a AI Act, GDPR, DSA e DMA.
Leggi la fonteA Multi-Layer AI Framework for Information Landscape Analysis
Un’architettura che integra ragionamento strategico, automazione e collaborazione fra persone e AI.
Leggi la fonteBeyond Sentiment: Why Traditional NLP Fails Political News, and How LLMs Can Bridge the Gap
Uno studio sul «neutral collapse» nella sentiment analysis del discorso politico.
Leggi la fonteBloc-Conditional Event States: Measuring Cross-Coverage Divergence for Threat-Intelligence Analysis
Un metodo open source di threat intelligence basato sulla divergenza di copertura mediatica.
Leggi la fonteMAGELLAN: Autonomous Cross-Disciplinary Scientific Discovery via Multi-Agent Adversarial Scrutiny
Un sistema a quindici agenti che collega conoscenza fra domini scientifici con validazione avversariale.
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Ricerca condotta in Kakashi Venture Accelerator, il venture studio che ha accelerato OIDA.