Conhecimento de IA

O Claude Code é um dos fluxos de trabalho do AI Agent mais agradáveis até hoje. Ele não apenas torna a edição dirigida de código e o desenvolvimento de ferramentas improvisadas menos incômodos, mas a experiência de usá-lo é até descrita como um prazer em si. Ele tem autonomia suficiente para realizar tarefas interessantes sem dar aos desenvolvedores a repentina...

Ao criar aplicativos de base de conhecimento com base no Retrieval Augmented Generation (RAG), o pré-processamento e o fatiamento de documentos (Chunking) são uma etapa fundamental para determinar os resultados finais da recuperação. O mecanismo RAG de código aberto RAGFlow oferece várias estratégias de fatiamento, mas sua documentação oficial carece de explicações claras sobre os detalhes do método e casos específicos, o que gera muita confusão para os desenvolvedores...

Ao criar sistemas Retrieval Augmented Generation (RAG), os desenvolvedores geralmente se deparam com os seguintes cenários desconcertantes: os cabeçalhos das tabelas entre páginas são deixados na página anterior, fazendo com que os dados percam a relevância. Os modelos fornecem com confiança conteúdo completamente incorreto diante de varreduras ambíguas. O símbolo de soma “Σ” em uma fórmula matemática é reconhecido incorretamente como a letra “E”. Marcas d'água em documentos...

Vamos começar com uma tarefa simples: agendar uma reunião. Quando um usuário diz: “Ei, vamos ver se podemos fazer uma sincronização rápida amanhã?” Uma IA que se baseia apenas no Prompt Engineering pode responder: “Sim, amanhã está bom. A que horas você gostaria de agendar, por favor?”. Essa resposta, embora correta, é mecânica e...

Resumo O surgimento de modelos de linguagem em larga escala (LLMs) abriu um novo paradigma de mecanismos de pesquisa que usam modelos generativos para reunir e resumir informações para responder às consultas dos usuários. Unificamos essa tecnologia emergente sob a estrutura dos Generative Engines (GEs), que geram respostas precisas e personalizadas, substituindo rapidamente os mecanismos de pesquisa tradicionais, como o Google e ...

Nos primeiros dias do projeto Manus, a equipe se deparou com uma decisão crítica: eles deveriam treinar um modelo de agente de ponta a ponta com base em modelos de código aberto ou deveriam aproveitar os poderosos recursos de “aprendizado de contexto” dos modelos de ponta para criar agentes? Voltando dez anos atrás, os desenvolvedores nem sequer tinham escolha no campo do processamento de linguagem natural. Na era do BERT, qualquer modelo...

Ao criar sistemas de IA, como RAGs ou agentes de IA, a qualidade da recuperação é fundamental para determinar o limite superior do sistema. Em geral, os desenvolvedores contam com duas técnicas principais de recuperação: pesquisa por palavra-chave e pesquisa semântica. Pesquisa de palavras-chave (por exemplo, BM25): rápida e boa em correspondência exata. No entanto, quando o texto da pergunta de um usuário muda, a taxa de recuperação cai. ...

A experiência de se comunicar com um amigo que sempre esquece o conteúdo da conversa e precisa começar do início todas as vezes é, sem dúvida, ineficiente e exaustiva. Entretanto, essa é exatamente a norma para a maioria dos sistemas de IA atuais. Eles são poderosos, mas geralmente não têm um ingrediente fundamental: a memória. Para criar inteligências (agentes) de IA que possam realmente aprender, evoluir e colaborar, a memória não é...

De chamadas de API para modelos de linguagem grandes (LLMs) a fluxos de trabalho agênticos autônomos e orientados por metas, há uma mudança fundamental no paradigma dos aplicativos de IA. A comunidade de código aberto desempenhou um papel fundamental nessa onda, gerando uma infinidade de ferramentas de IA voltadas para tarefas de pesquisa específicas. Essas ferramentas ...

Saiba tudo sobre o aprendizado por reforço (RL) e como treinar seu próprio modelo de inferência do DeepSeek-R1 usando Unsloth e GRPO. Um guia completo do iniciante ao mestre. O que você aprenderá O que é RL? RLVR? PPO? GRPO? RLHF? RFT?...

Com o rápido desenvolvimento e a ampla aplicação de tecnologias de modelagem de linguagem em larga escala, seus possíveis riscos de segurança estão se tornando cada vez mais o foco da atenção do setor. Para enfrentar esses desafios, muitas das principais empresas de tecnologia, organizações de padronização e institutos de pesquisa do mundo criaram e lançaram suas próprias estruturas de segurança. Neste documento, analisaremos nove estruturas de segurança representativas para modelos grandes, com o objetivo de fornecer uma visão geral abrangente dos campos relacionados...

No campo de pesquisa de Modelagem de Linguagem Ampla (LLM), a capacidade de Leap-of-Thought do modelo, ou seja, a criatividade, não é menos importante do que a capacidade de raciocínio lógico representada pela Chain-of-Thought. No entanto, ainda há uma relativa falta de discussões aprofundadas e métodos de avaliação válidos para a criatividade do LLM, o que, em ...

Mastering Claude Code: Hands-on Agentic Coding Tips from the Front Lines O Claude Code é uma ferramenta de linha de comando para Agentic Coding. Por Codificação Agêntica, queremos dizer dar à IA um certo grau de autonomia, a capacidade de entender tarefas, planejar etapas e executar ações (como...

A família de modelos GPT-4.1 oferece melhorias significativas em codificação, aderência de instruções e recursos de processamento de contexto longo em relação ao GPT-4o. Especificamente, ela apresenta melhor desempenho nas tarefas de geração e reparo de código, compreende e executa instruções complexas com mais precisão e pode lidar eficientemente com textos de entrada mais longos. Este guia de engenharia de dicas reúne a OpenAI ...

1. INTRODUÇÃO Na atual explosão de informações, uma grande quantidade de conhecimento é armazenada na forma de tabelas em páginas da Web, na Wikipédia e em bancos de dados relacionais. No entanto, os sistemas tradicionais de perguntas e respostas geralmente têm dificuldades para lidar com consultas complexas em várias tabelas, o que se tornou um grande desafio no campo da inteligência artificial. Para lidar com esse desafio, os pesquisadores propuseram o GTR (Graph-Table ...

Como os recursos dos modelos de linguagem ampla (LLMs) estão evoluindo rapidamente, os testes de referência tradicionais, como o MMLU, estão mostrando limitações na distinção dos melhores modelos. Não é mais possível confiar apenas em questionários de conhecimento ou testes padronizados para medir de forma abrangente as habilidades diferenciadas que são essenciais para os modelos nas interações do mundo real, como inteligência emocional, criatividade, julgamento e habilidades de comunicação. É nesse ...

O desenvolvimento de modelos de linguagem grande (LLMs) está mudando rapidamente, e sua capacidade de raciocínio se tornou um indicador importante do nível de inteligência. Em particular, os modelos com recursos de raciocínio longos, como o o1 da OpenAI, DeepSeek-R1, QwQ-32B e Kimi K1.5, que simulam o processo de raciocínio profundo humano ao resolver problemas compostos...

INTRODUÇÃO Nos últimos anos, os Modelos de Linguagem Grande (LLMs) fizeram um progresso impressionante no campo da Inteligência Artificial (IA), e seus poderosos recursos de compreensão e geração de linguagem levaram a uma ampla gama de aplicações em vários domínios. No entanto, os LLMs ainda enfrentam muitos desafios ao lidar com tarefas complexas que exigem a invocação de ferramentas externas. Por exemplo, quando um usuário pergunta “Qual é o clima no meu destino amanhã...

O ecossistema Python sempre teve uma escassez de ferramentas de gerenciamento de pacotes e de ambiente, desde o clássico pip e virtualenv, passando pelo pip-tools e conda, até o moderno Poetry e PDM. Cada ferramenta tem sua própria área de especialização, mas elas geralmente tornam a cadeia de ferramentas de um desenvolvedor fragmentada e complexa. Agora, ...