Introduction: Tracing the Roots of Modern AI Before ChatGPT amazed the world, before transformers revolutionized natural language processing, and before neural networks became household terms, there was a simple yet powerful mathematical concept that laid the foundation for all modern language models: the Markov Chain. This article exists to trace that evolutionary journey—from the humble beginnings of probabilistic text prediction to today’s sophisticated AI systems—while showing Delphi developers how understanding these fundamentals can make them better AI engineers and more effective problem solvers.

In the fast-paced world of web development, speed and efficiency aren’t just advantages—they’re necessities. While the industry often gravitates toward complex JavaScript frameworks and intricate toolchains, DMVCFramework stands as the most popular Delphi project on GitHub for a compelling reason: it delivers enterprise-grade web applications with unprecedented simplicity and speed.

A few weeks ago, during a consulting session where I was debugging a complex VCL application, I found myself needing to analyze the hierarchy of some Windows windows. It was then that I remembered a small tool I had written over 20 years ago: TDWinInfo. A simple program that allowed you to inspect Windows windows and get information about the underlying processes.

Il panorama dello sviluppo software sta vivendo una trasformazione epocale. La diffusione capillare dell’intelligenza artificiale generativa e dei Large Language Models (LLM) non è più un tema da ricerca accademica o hype mediatico: è realtà operativa. Ed è una realtà che riguarda da vicino ogni software house, ogni team tecnico, ogni azienda che gestisce dati e crea soluzioni.

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