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?...

随着大型语言模型技术的飞速发展和广泛应用，其潜在的安全风险日益成为业界关注的焦点。为了应对这些挑战，全球众多顶尖科技公司、标准化组织及研究机构纷纷构建并发布了各自的安全框架。本文将梳理并剖析其中九个具有代表性的大模型安全框架，旨在为相关领域...

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...

GPT-4.1 系列模型相较于 GPT-4o，在编码、指令遵循和长上下文处理能力上有了显著进步。具体来说，它在代码生成和修复任务上表现更优，能更精确地理解并执行复杂指令，并且可以有效处理更长的输入文本。这份提示工程指南汇集了 OpenAI ...

1. 引言 在当今信息爆炸的时代，大量知识以表格形式存储于网页、维基百科和关系型数据库中。然而，传统的问答系统往往难以处理跨多个表格的复杂查询，这成为人工智能领域的一大挑战。为了应对这一难题，研究人员提出了 GTR (Graph-Table...

随着大型语言模型 (LLM) 能力的飞速发展，传统的基准测试，如 MMLU，在区分顶尖模型方面逐渐显现出局限性。仅仅依靠知识问答或标准化测试，已难以全面衡量模型在真实世界交互中至关重要的细微能力，例如情商、创造力、判断力和沟通技巧。正是在这...

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...

引言 近年来，大型语言模型（LLMs）在人工智能领域取得了令人瞩目的进展，其强大的语言理解和生成能力使其在多个领域得到了广泛应用。然而，LLMs 在处理需要调用外部工具的复杂任务时，仍然面临诸多挑战。例如，当用户询问“明天我目的地的天气如何...

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, ...