Conhecimento de IA

INTRODUÇÃO Nos últimos anos, os sistemas multiinteligentes (MAS) têm atraído muita atenção no campo da inteligência artificial. Esses sistemas tentam resolver tarefas complexas e de várias etapas por meio da colaboração de várias inteligências de Modelo de Linguagem Grande (LLM). Entretanto, apesar das grandes expectativas em relação aos MAS, seu desempenho em aplicações reais tem sido insatisfatório. Em comparação com as estruturas de corpo único inteligente, o MA ...

Os modelos de linguagem grande (LLMs), como o Claude, não são criados por humanos que escrevem código de programação direto, mas são treinados com base em grandes quantidades de dados. No processo, os modelos aprendem suas próprias estratégias para resolver problemas. Essas estratégias estão ocultas nos bilhões de cálculos que o modelo realiza para gerar cada palavra e, para os desenvolvedores, o funcionamento interno desses modelos...

Recentemente, a Anthropic lançou uma nova ferramenta chamada "think", projetada para aprimorar os recursos do modelo Claude para a solução de problemas complexos. Neste artigo, examinaremos mais de perto a filosofia de design, o desempenho e a aplicação prática da ferramenta "think"...

Resumo Os sistemas de recuperação de informações são essenciais para o acesso eficiente a grandes coleções de documentos. Abordagens recentes usam modelos de linguagem grande (LLMs) para melhorar o desempenho da recuperação por meio do aumento da consulta, mas geralmente dependem de técnicas caras de aprendizado supervisionado ou destilação que exigem recursos computacionais significativos e dados rotulados manualmente. Neste artigo, apresentamos o DeepRetrie ...

Os modelos de raciocínio de grande porte (LLMs) exploram vulnerabilidades quando têm a oportunidade. Pesquisas demonstraram que essas explorações podem ser detectadas com o uso de modelos de linguagem ampla (LLMs) para monitorar suas cadeias de pensamento (CoT). Punir os modelos por “pensamentos ruins” não impede a maioria dos comportamentos incorretos, mas permite que eles ocultem suas intenções. Leia o artigo (aberto...

Histórico Um artigo recente intitulado Search-R1: Training LLMs to Reason and Leverage Search Engines with Reinforcement Learning (arxiv.org/pdf...

O projeto GraphRAG tem como objetivo ampliar a gama de perguntas que os sistemas de IA podem responder em conjuntos de dados privados, explorando relacionamentos implícitos em textos não estruturados. Uma das principais vantagens do GraphRAG em relação ao RAG vetorial tradicional (ou “pesquisa semântica”) é sua capacidade de responder a consultas globais em todo o conjunto de dados, como “quais são os principais ...

Se você já leu o último artigo clássico de Jina, "Design and Implementation of DeepSearch/DeepResearch", talvez queira se aprofundar em alguns detalhes que podem melhorar significativamente a qualidade das respostas. Desta vez, vamos nos concentrar em dois detalhes: extração de segmentos de texto ideais de páginas da Web longas: como usar...

Resumo das principais informações do Gemma 3 I. Principais métricas Parâmetros Detalhes Tamanho do modelo 100 milhões a 27 bilhões de parâmetros em quatro versões: 1B, 4B, 12B, 27B Arquitetura Arquitetura específica do decodificador baseada em transformador herdada do Gemma 2 com vários aprimoramentos Recursos multimodais Suporte...

1. histórico e problemas Com o rápido desenvolvimento das tecnologias de inteligência artificial (IA), especialmente o avanço dos modelos de difusão, a IA conseguiu gerar imagens de retrato muito realistas. Por exemplo, tecnologias como o InstantID exigem apenas uma foto para gerar várias imagens novas com os mesmos recursos de identidade. No entanto, essa técnica tem muitos cenários de aplicação, como a criação de...

O NoLiMA, lançado em fevereiro de 2025, é um método de Modelo de Linguagem Grande (LLM) para avaliar a compreensão de textos longos. Diferentemente dos testes tradicionais Needle-in-a-Haystack (NIAH), que se baseiam na correspondência de palavras-chave, o recurso mais importante do NoLiMA é que, ao elaborar cuidadosamente as perguntas e as informações-chave,...

Atualmente, o campo da IA generativa está evoluindo rapidamente, com o surgimento de novas estruturas e tecnologias. Portanto, os leitores devem estar cientes de que o conteúdo apresentado neste artigo pode ser atual. Neste artigo, vamos nos aprofundar nas duas estruturas dominantes para a criação de aplicativos LLM, LangChain e LangGraph, e analisar seus pontos fortes e fracos para ajudá-lo a escolher a mais adequada...

Compreender os três conceitos principais de Servidor MCP, Chamada de Função e Agente é essencial no campo crescente da Inteligência Artificial (IA), especialmente os Modelos de Linguagem Grande (LLMs). Eles são os pilares de um sistema de IA, e cada um tem uma função exclusiva e inter-relacionada a desempenhar. Em profundidade...

Introdução Você já se perguntou como os chatbots que usamos hoje em dia, como os modelos da OpenAI, determinam se uma pergunta é segura e deve ser respondida? Na verdade, esses modelos de raciocínio amplo (LRMs) já têm a capacidade de realizar verificações de segurança, que...

Recentemente, encontrei um projeto de código aberto que oferece boas ideias para RAGs. Ele combina a capacidade de raciocínio do DeepSeek-R1 com o fluxo de trabalho agêntico aplicado ao endereço do projeto de recuperação de RAGs https://github.com/deansaco/r1-reas...

Nos últimos anos, o campo da Inteligência Artificial fez avanços significativos em seus recursos de raciocínio. Depois que a OpenAI demonstrou o poderoso potencial de inferência dos modelos de linguagem grande (LLMs) no ano passado, organizações como Google DeepMind, Alibaba, DeepSeek e Anthropic rapidamente seguiram o exemplo, usando o aprendizado por reforço (RL...

Nos últimos anos, com o rápido desenvolvimento de modelos de linguagem grandes (LLMs), os recursos dos sistemas multiagentes (MAS) foram significativamente aprimorados. Esses sistemas não são apenas capazes de automatizar tarefas, mas também apresentam recursos de raciocínio quase humanos. No entanto, as arquiteturas tradicionais de MAS geralmente são acompanhadas de códigos complexos reais ...

Os modelos de linguagem em grande escala (LLMs) estão desempenhando uma função cada vez mais importante no campo da inteligência artificial. Para entender e aplicar melhor os LLMs, precisamos entender melhor seus conceitos principais. Neste artigo, nos concentramos em três conceitos-chave, a saber, Token, Comprimento Máximo de Saída e Comprimento do Contexto, para ajudar os leitores a eliminar as barreiras de compreensão, de modo que possam fazer uso mais eficaz da tecnologia LLM...

Recentemente, os termos IA (IA) autônoma, agentes de IA e agentes têm aparecido com frequência aos olhos do público. Sinceramente, mesmo como analistas e cientistas de dados, o setor ficou um pouco confuso com essas tendências e chavões relacionados à IA no passado...