Questa volta la parola "polo" attraversa tre significati distinti muovendo il cursore:
Nella prima metà del cursore il globo terrestre con i poli marcati in rosso si dissolve lasciando spazio al campo da polo: erba verde, due cavalli con cavalieri in divisa (rosso e blu), mazza e porta centrale. Nella seconda metà il campo sportivo sfuma e appare una maglietta polo classica con colletto, bottoni, texture del tessuto e logo ricamato.
Il vettore di embedding nella barra in basso interpola tra tre configurazioni diverse, mostrando come le dimensioni si attivano e disattivano a seconda del contesto semantico attivo.
Note sul funzionamento:
L'Immagine (Morfing Semantico): Ho utilizzato tre icone principali la cui opacità viene incrociata via JavaScript. Quando sei a metà strada (valore 25 o 75), le icone si sovrappongono, simulando quel momento di incertezza semantica dove l'IA vede "un po' di entrambi" i concetti.
Il Vettore (Embedding): Sotto la figura vedi 16 celle colorate. Questi sono i "neuroni" del termine Polo.
Noterai che alcuni valori sono alti (colore acceso) quando ti trovi sul Polo Nord e calano drasticamente mentre ti sposti verso la Maglia.
Questo accade perché alcune dimensioni dello spazio vettoriale codificano la "temperatura", altre la "morbidezza del tessuto" e altre ancora l'"attività fisica".
L'Interpolazione: Il codice calcola matematicamente il valore intermedio di ogni singola dimensione del vettore ad ogni movimento del mouse. È esattamente ciò che accade durante una transizione nel Latent Space.