Aurelio Capriello AI Conductor ENIT
Ricerca & esperimenti

Oltre al lavoro coi clienti, faccio esperimenti tecnici profondi — e pubblico quelli che falliscono, non solo quelli che funzionano. Un metodo che riporta solo le vittorie è marketing, non ingegneria.

Kernel di un OS AI-native

Un kernel di sistema operativo scritto da zero in Rust senza crate esterne — booter via UEFI fino a una shell grafica in ~195 KB, con un esperimento di inferenza AI dentro il kernel. Ricerca su cosa potrebbe essere un OS nativo per l'AI.

⚠ Boota in emulazione e su hardware iniziale; il bring-up hardware completo (PCI, USB-HID) è incompiuto. Ricerca, non un OS spedito.

Modelli di frontiera su hardware consumer

Inferenza LLM locale su scala: 7B esatto in 2,2 GB di VRAM, e caricamento JIT degli esperti per i Mixture-of-Experts che sfrutta la località temporale — la strada per far girare modelli grandi sulla macchina che hai già.

⚠ Risultato onesto: la località è reale ma moderata — il mio stesso criterio PASS pre-registrato è FALLITO su un MoE load-balanced. Pubblicato lo stesso; il risultato negativo è la scoperta.

Cosa fa generalizzare un modello

~140 esperimenti GPU sulla domanda vera: un modello capisce o interpola? Scoperta: la struttura batte i parametri grezzi fuori distribuzione — coi confini esatti misurati, e diverse mie previsioni falsificate lungo la strada.

⚠ Ricerca esplorativa. Note e script riproducibili disponibili su richiesta.

Il cimitero delle idee falsificate è documentato, di proposito. È esattamente la disciplina che porto nel sistema di un cliente.

Contatti

Hai un problema AI che deve funzionare davvero?

Da una consulenza di un'ora a una build completa: adozione AI, software su misura, assistenti, automazione, reliability engineering, security audit. Tutto il verificabile è su GitHub; il resto te lo mostro dal vivo. Remoto worldwide, base vicino Milano.