La puntata analizza i "circuiti della conoscenza AI" nei modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM), mostrando come questi modelli codifichino e gestiscano le informazioni internamente attraverso connessioni tra diverse componenti, come gli strati MLP e gli attention head. Lo studio evidenzia la possibilità di modificare selettivamente questi circuiti (knowledge editing) per correggere errori o aggiornare informazioni, offrendo un approccio più efficiente rispetto al riaddestramento completo del modello. La comprensione di questi meccanismi aiuta a spiegare fenomeni come le allucinazioni e l'apprendimento in-context, offrendo spunti per migliorare l'accuratezza e l'efficienza degli LLM. Le implicazioni pratiche sono significative per le aziende, consentendo una gestione più mirata e sostenibile dei modelli. Infine, la puntata propone un paradigma di "manutenzione consapevole" al posto del tradizionale addestramento intensivo.