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.