+1 for "context engineering" over "prompt engineering"

Sintesi

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WHAT - Il tweet di Andrej Karpathy promuove il concetto di “context engineering” rispetto a “prompt engineering”. Sostiene che, mentre i prompt sono brevi descrizioni di compiti per LLMs, il context engineering è cruciale per applicazioni industriali, poiché si occupa di riempire efficacemente la finestra di contesto dei modelli.

WHY - È rilevante per il business AI perché evidenzia l’importanza di una gestione avanzata del contesto per migliorare le prestazioni dei modelli di linguaggio in applicazioni industriali. Questo può portare a interazioni più accurate e contestualizzate con gli utenti.

WHO - Andrej Karpathy, un influente ricercatore e leader nel campo dell’AI, è l’autore del tweet. La community AI e gli sviluppatori di applicazioni LLM sono gli attori principali.

WHERE - Si posiziona nel contesto delle discussioni avanzate sull’ottimizzazione delle applicazioni LLM, focalizzandosi su tecniche di ingegneria del contesto per migliorare le prestazioni dei modelli.

WHEN - Il tweet è stato pubblicato il 2024-01-05, indicando un trend attuale e rilevante nel dibattito sull’ottimizzazione dei modelli di linguaggio.

BUSINESS IMPACT:

• Opportunità: Implementare tecniche di context engineering può migliorare significativamente le prestazioni delle applicazioni LLM, rendendole più accurate e contestualizzate.
• Rischi: Ignorare l’importanza del context engineering potrebbe portare a soluzioni LLM meno efficaci e meno competitive sul mercato.
• Integrazione: Le tecniche di context engineering possono essere integrate nello stack esistente per ottimizzare le interazioni con i modelli di linguaggio.

TECHNICAL SUMMARY:

• Core technology stack: Non specificato nel tweet, ma implica l’uso di modelli di linguaggio avanzati e tecniche di gestione del contesto.
• Scalabilità e limiti architetturali: La gestione efficace del contesto può migliorare la scalabilità delle applicazioni LLM, ma richiede una comprensione approfondita delle limitazioni della finestra di contesto dei modelli.
• Differenziatori tecnici chiave: L’attenzione al context engineering può differenziare le applicazioni LLM, rendendole più robuste e adatte a compiti complessi.

Casi d’uso

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• Private AI Stack: Integrazione in pipeline proprietarie
• Client Solutions: Implementazione per progetti clienti
• Strategic Intelligence: Input per roadmap tecnologica
• Competitive Analysis: Monitoring ecosystem AI

Risorse

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Link Originali

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• +1 for “context engineering” over “prompt engineering” - Link originale

Articolo segnalato e selezionato dal team Human Technology eXcellence elaborato tramite intelligenza artificiale (in questo caso con LLM HTX-EU-Mistral3.1Small) il 2025-09-23 17:17 Fonte originale: https://x.com/karpathy/status/1937902205765607626?s=43&t=ANuJI-IuN5rdsaLueycEbA

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