Glossário de IA

Definições curtas e precisas dos termos da inteligência artificial, sem névoa acadêmica. Cada verbete começa com uma resposta de duas frases, seguida de uma explicação mais profunda, um exemplo concreto e conceitos relacionados. O glossário cresce à medida que novos termos entram no noticiário.

Modelos

Aprendizado de Máquina

Aprendizado de máquina é um ramo da inteligência artificial no qual algoritmos melhoram automaticamente seu desempenho em uma tarefa aprendendo padrões a partir de dados, sem serem explicitamente programados com regras e

Aprendizado Profundo

Aprendizado profundo é um subcampo do aprendizado de máquina que treina redes neurais com muitas camadas para aprender representações hierárquicas diretamente de dados brutos como pixels, formas de onda de áudio ou token

Convolutional Neural Network (CNN)

Uma Convolutional Neural Network (CNN) é uma arquitetura de aprendizado profundo que aplica filtros com compartilhamento de pesos aprendidos sobre patches locais de dados de entrada — mais comumente imagens — para detect

Decoder-Only Architecture

Uma arquitetura Decoder-Only é uma variante de transformer que usa uma única stack de self-attention com masking causal (esquerda-para-direita) para prever cada próximo token a partir de seu contexto anterior, sem um enc

Diffusion Model

Um diffusion model é um sistema de IA generativa que produz imagens, áudio ou vídeo ao aprender a reverter um processo iterativo de adição de ruído, começando de ruído aleatório e progressivamente removendo o ruído atrav

Encoder–Decoder Architecture

Uma arquitetura Encoder–Decoder é um design de rede neural em que um encoder mapeia uma entrada em uma representação latente e um decoder separado gera a sequência de saída a partir dessa representação, tornando-se adequ

Foundation Model

Um foundation model é um sistema de IA de grande escala pré-treinado em dados amplos e diversos—texto, imagens, código—para servir como uma base de propósito geral adaptável a muitas tarefas subsequentes. O termo foi int

Um frontier model é um sistema de IA operando nos limites atuais da capacidade de aprendizado de máquina, tipicamente treinado com os maiores orçamentos de computação conhecidos. O termo é usado em políticas de IA para i

Grande Modelo de Linguagem (LLM)

Um grande modelo de linguagem (LLM) é uma rede neural baseada em transformer com bilhões de parâmetros treinada em texto de escala da internet para modelar e gerar linguagem humana, capaz de executar tarefas diversas atr

IA Generativa se refere a sistemas de aprendizado de máquina que produzem novos conteúdos — texto, imagens, áudio, vídeo ou código — ao aprender padrões estatísticos de grandes conjuntos de dados de treinamento. Diferent

Mixture of Experts (MoE)

Mixture of Experts (MoE) é uma arquitetura de rede neural onde um mecanismo de roteamento aprendido ativa apenas um pequeno subconjunto de sub-redes especializadas (experts) para cada token de entrada, permitindo grandes

Modelo de Embedding

Um modelo de embedding converte texto, imagens ou outros dados em vetores numéricos de comprimento fixo em um espaço de alta dimensionalidade, onde itens semanticamente similares ficam geometricamente próximos um do outr

Modelo de Mundo

Um modelo de mundo é uma representação interna que um sistema de IA aprende da dinâmica de seu ambiente, permitindo-lhe prever as consequências de ações e simular estados futuros sem interagir diretamente com o mundo rea

Modelo de Pesos Abertos

Um modelo de pesos abertos é um sistema de IA cujos pesos de parâmetros treinados são divulgados publicamente, permitindo que qualquer pessoa baixe, execute e modifique o modelo sem acessar a infraestrutura do desenvolve

Modelo de Raciocínio

Um modelo de raciocínio é um sistema de IA projetado para resolver problemas complexos e multi-etapas gerando passos de raciocínio intermediários explícitos — frequentemente chamados de cadeia de pensamento — antes de pr

Modelo de Visão-Linguagem (VLM)

Um Modelo de Visão-Linguagem (VLM) é um modelo de IA que processa conjuntamente entradas visuais (imagens ou vídeo) e texto de linguagem natural, permitindo tarefas como legendagem de imagens, resposta a perguntas visuai

Modelo Multimodal

Um modelo multimodal é um sistema de IA que processa e gera dados em mais de uma modalidade — como texto, imagens, áudio ou vídeo — dentro de uma arquitetura unificada única.

Modelo Text-to-Image

Um modelo text-to-image é um sistema de IA generativa que produz imagens raster a partir de prompts em linguagem natural, sintetizando conteúdo visual que corresponde à cena, estilo ou assunto descrito.

Modelo Text-to-Video

Um modelo text-to-video é um sistema de IA generativa que sintetiza clipes de vídeo a partir de prompts em linguagem natural, produzindo sequências de quadros temporalmente coerentes que correspondem ao movimento, cena o

Pequeno Modelo de Linguagem (SLM)

Um pequeno modelo de linguagem (SLM) é um modelo de linguagem com uma contagem de parâmetros compacta—tipicamente 1 a 13 bilhões de parâmetros—otimizado para inferência eficiente em dispositivos de consumidor, hardware d

Reconhecimento de Fala (ASR)

Reconhecimento de fala (ASR) é uma tecnologia que converte áudio falado em texto escrito, usando modelos de aprendizado de máquina treinados em grandes corpora de fala para transcrever com precisão palavras e sentenças e

Recurrent Neural Network (RNN)

Uma Recurrent Neural Network (RNN) é uma rede neural que processa dados sequenciais mantendo um vetor de estado oculto atualizado em cada passo de tempo, permitindo que informações de entradas anteriores influenciem pred

Uma rede neural é um modelo computacional composto por camadas interconectadas de unidades numéricas (neurônios) que aprendem a mapear entradas para saídas ajustando os pesos das conexões através da exposição aos dados d

Rede Neural Adversária Generativa (GAN)

Uma Rede Neural Adversária Generativa (GAN) é uma arquitetura de rede dual na qual um gerador produz dados sintéticos e um discriminador tenta classificá-los como reais ou falsos; o treinamento adversário entre os dois i

State Space Model (SSM)

State Space Model (SSM) é uma classe de arquiteturas de processamento de sequências derivadas da teoria de controle que representam fluxos de dados através de um vetor de estado latente atualizado por recorrências linear

Síntese de Fala (TTS)

Síntese de fala (TTS) é uma tecnologia que converte texto escrito em áudio falado sintetizado, usando modelos de IA treinados em gravações de fala humana para produzir saída de voz soando natural.

Um Transformer é uma arquitetura de rede neural centrada em self-attention, que permite que cada posição em uma sequência atenda diretamente a cada outra posição simultaneamente, habilitando treinamento totalmente parale

Treinamento

Aprendizado auto-supervisionado

Aprendizado auto-supervisionado é um paradigma de treinamento no qual um modelo gera seu próprio sinal supervisório a partir de dados não rotulados resolvendo tarefas de pretexto, eliminando a necessidade de anotações ca

Aprendizado Contínuo

Aprendizado contínuo é um paradigma de machine learning no qual um modelo aprende de um fluxo contínuo de tarefas ou dados ao longo do tempo enquanto mantém desempenho no conhecimento previamente adquirido, sem retreinar

Aprendizado Federado

Aprendizado federado é uma técnica de machine learning que treina um modelo compartilhado entre muitos dispositivos ou servidores descentralizados sem centralizar dados brutos, transmitindo apenas atualizações de parâmet

Aprendizado não supervisionado

Aprendizado não supervisionado é um paradigma de aprendizado de máquina no qual modelos encontram padrões, estrutura ou representações compactas em dados sem exemplos rotulados, usando técnicas como clustering, redução d

Aprendizado por Reforço

Aprendizado por reforço é um paradigma de aprendizado de máquina no qual um agente aprende uma política de tomada de decisão ao interagir com um ambiente e receber sinais de recompensa escalar, otimizando para recompensa

Aprendizado por Reforço com Feedback de IA (RLAIF)

Aprendizado por Reforço com Feedback de IA (RLAIF) é uma variante de RLHF na qual um modelo de IA gera os rótulos de preferência usados para treinar o modelo de recompensa, reduzindo a dependência de anotação humana cust

Aprendizado por Reforço com Recompensas Verificáveis (RLVR)

Aprendizado por Reforço com Recompensas Verificáveis (RLVR) é uma abordagem de treinamento na qual sinais de recompensa de RL vêm de critérios objetivos, verificáveis programaticamente—como correção numérica de uma respo

Aprendizado por transferência

Aprendizado por transferência é uma técnica na qual um modelo pré-treinado em um grande conjunto de dados ou tarefa é adaptado para uma tarefa diferente mas relacionada, reduzindo substancialmente a necessidade de dados

Aprendizado Supervisionado

Aprendizado supervisionado é um paradigma de aprendizado de máquina no qual um modelo é treinado em um conjunto de dados rotulado de pares entrada-saída para aprender uma função de mapeamento, então aplicado para prever

Aumento de Dados

Aumento de dados é a prática de artificialmente expandir um conjunto de dados de treinamento aplicando transformações que preservam rótulos a exemplos existentes—como inversão de imagem, corte ou injeção de ruído—para me

Backpropagation

Backpropagation é um algoritmo para computar o gradiente da perda de uma rede neural em relação aos seus pesos propagando sinais de erro retroativamente através das camadas de rede, possibilitando otimização baseada em g

Checkpoint do Modelo

Um checkpoint do modelo é um snapshot salvo dos pesos de uma rede neural e do estado do otimizador em um ponto específico durante o treinamento, permitindo retomada após falhas de hardware e seleção da versão com melhor

Dados de Treinamento

Dados de treinamento é o conjunto de dados rotulado ou não rotulado alimentado a um modelo de machine learning durante o processo de otimização, permitindo que ele ajuste parâmetros internos minimizando erro de predição;

Dados Sintéticos

Dados sintéticos são dados gerados artificialmente—produzidos por algoritmos, simulações ou modelos generativos em vez de coletados de eventos do mundo real—usados para treinar, validar ou testar sistemas de machine lear

Destilação de Conhecimento

A destilação de conhecimento é uma técnica de compressão em que um modelo estudante pequeno é treinado para corresponder à distribuição de saída de um modelo professor maior, produzindo um modelo compacto que retém muito

Esquecimento Catastrófico

Esquecimento catastrófico é a tendência de uma rede neural de abruptamente perder desempenho em tarefas previamente aprendidas quando treinada sequencialmente em novos dados, porque atualizações de peso para a nova taref

Fine-tuning é o processo de treinar adicionalmente um modelo de IA pré-treinado em um dataset menor e específico da tarefa para que ele tenha melhor desempenho nessa tarefa. Em vez de construir um modelo do zero, você ad

Função de Perda

Uma função de perda é uma função matemática que mede a discrepância entre as predições de um modelo e os valores alvo verdadeiros, produzindo uma pontuação escalar que algoritmos de otimização minimizam durante o treinam

Gradient Descent

Gradient descent é um algoritmo de otimização iterativo que treina modelos de aprendizado de máquina ajustando repetidamente parâmetros na direção que mais reduz uma função de perda, usando derivadas parciais computadas

Grokking é um fenômeno de generalização atrasada no treinamento de rede neural onde um modelo primeiro memoriza dados de treinamento, depois — após treinamento prolongado bem além de overfitting aparente — subitamente ap

Instruction Tuning

Instruction tuning é uma técnica de fine-tuning supervisionado que adapta um modelo de linguagem pré-treinado em pares instrução-resposta, ensinando-o a seguir diretivas em linguagem natural em vez de apenas prever o pró

Leis de Scaling

Leis de scaling são relações de lei de potência empíricas mostrando que desempenho de modelo de linguagem melhora previsivelmente conforme parâmetros de modelo, volume de dados de treinamento e orçamento de compute aumen

LoRA (Low-Rank Adaptation)

LoRA é uma técnica de fine-tuning parameter-efficient que adiciona pares de matriz low-rank treináveis a camadas de modelos pré-treinados congeladas, permitindo adaptação de modelos grandes com uma fração da contagem de

Otimização de Preferência Direta (DPO)

Otimização de Preferência Direta (DPO) é um algoritmo de treinamento que aperfeiçoa modelos de linguagem para alinhar com preferências humanas ao reformular o objetivo de RLHF como uma perda de classificação binária sobr

Pré-treinamento

Pré-treinamento é a fase inicial de treinamento em larga escala na qual uma rede neural aprende representações gerais de um corpus massivo usando objetivos auto-supervisionados, antes de qualquer fine-tuning específico d

QLoRA é um método de fine-tuning que quantiza um modelo base congelado para precisão de 4-bit enquanto treina adaptadores LoRA em precisão maior, permitindo grandes modelos de linguagem serem fine-tuned em um único GPU d

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF)

Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF) é um pipeline de treinamento que coleta julgamentos de preferência humana entre saídas de modelos, treina um modelo de recompensa nesses julgamentos e usa aprendizado por

Sobreajuste ocorre quando um modelo de aprendizado de máquina aprende os dados de treinamento muito proximamente — incluindo seu ruído e idiossincrasias — resultando em alta acurácia em exemplos de treinamento mas pobre

Uma época é uma passagem completa de todo o conjunto de dados de treinamento através de um modelo de machine learning. Modelos são tipicamente treinados por múltiplas épocas, cada passagem refinando os pesos do modelo at

Inferência

Amostragem Top-p (Nucleus)

Amostragem top-p (nucleus) é uma estratégia de decodificação que restringe a seleção de tokens ao menor conjunto de tokens cuja probabilidade cumulativa atinge um limiar p, adaptando dinamicamente o tamanho do conjunto d

Batching na inferência de modelo é a prática de agrupar múltiplas solicitações de entrada e processá-las juntas em uma única passagem direta através do modelo, melhorando utilização de GPU e vazão. Batching contínuo este

Cache de Prompt

Cache de prompt é uma técnica de API e serving que armazena o estado KV-cache computado para um prefixo de prompt compartilhado — como um prompt do sistema ou um documento grande — e o reutiliza através de múltiplas requ

Cadeia de Pensamento (CoT)

Cadeia de Pensamento (CoT) é uma técnica de prompting na qual um modelo de linguagem gera passos de raciocínio intermediários explícitos antes de produzir uma resposta final, melhorando substancialmente a precisão em pro

Computação em Tempo de Teste

Computação em tempo de teste (TTC) é o orçamento computacional—ciclos de processamento, memória e tempo—que um modelo gasta durante inferência em vez de treinamento, permitindo que gaste mais esforço em problemas mais di

Disponibilização de Modelo

Disponibilização de modelo é a camada de infraestrutura que implanta um modelo ML treinado para manipular solicitações de predição em tempo real ou em lote, gerenciando escalação, balanceamento de carga, versionamento e

IA no Dispositivo

IA no dispositivo é a execução de inferência de modelo de aprendizado de máquina diretamente no hardware local de um usuário—smartphone, laptop ou chip embarcado—sem transmitir dados para um servidor em nuvem remoto, per

Inferência é o processo de aplicar um modelo de machine learning treinado a novos dados de entrada para produzir previsões ou saídas. É a operação em tempo de implantação, distinta do treinamento, na qual nenhum parâmetr

Janela de Contexto

Uma janela de contexto é o número máximo de tokens que um modelo de linguagem pode processar em uma única chamada de inferência, cobrindo tanto o prompt de entrada quanto a saída gerada. Excedê-la causa truncamento de en

KV-Cache (Cache de Chave-Valor) é um buffer de memória que armazena os tensores de chave (key) e valor (value) produzidos pelas camadas de atenção de um transformer para tokens já processados, eliminando recomputação red

Latência em inferência de IA é o tempo decorrido entre submeter uma solicitação a um modelo e receber sua resposta, tipicamente medido em milissegundos. Em modelos de linguagem grande, ela é subdividida em tempo até prim

Logits são os scores brutos, não-normalizados com valores reais produzidos pela camada linear final de uma rede neural antes da normalização softmax; em modelos de linguagem, um logit por token de vocabulário representa

Perplexidade é uma métrica de avaliação de modelos de linguagem definida como a média exponencial da log-verossimilhança negativa por token em um corpus de texto; uma perplexidade menor significa que o modelo atribui pro

Quantização é a técnica de representar os pesos de uma rede neural — e opcionalmente suas ativações — em formatos numéricos de menor precisão, como INT8 ou INT4, em vez do padrão FP16 ou BF16, reduzindo o footprint de me

Speculative Decoding

Speculative decoding é uma técnica de inferência que usa um modelo draft pequeno para propor múltiplos tokens em paralelo, então os verifica com o modelo alvo grande em um único passe forward, reduzindo a latência por 2–

Streaming em inferência de IA é a entrega de tokens de saída do modelo um a um ao cliente conforme cada token é gerado, em vez de aguardar a resposta completa antes de transmitir qualquer coisa. Reduz a latência percebid

Temperature é um hiperparâmetro escalar que divide os logits de um modelo de linguagem antes do passo softmax, controlando a aleatoriedade da saída: valores abaixo de 1,0 aguçam a distribuição em direção a tokens de alta

Um token é a unidade básica de texto que um modelo de linguagem processa, tipicamente uma palavra, fragmento de subpalavra ou marca de pontuação. Em prosa inglesa comum, uma palavra corresponde aproximadamente a 1,3 toke

Tokenização é o processo de dividir texto bruto em unidades discretas chamadas tokens — tipicamente fragmentos de subpalavra — que um modelo de linguagem codifica numericamente e processa. Um token representa aproximadam

Vazão em inferência de IA é o volume de trabalho que um sistema de disponibilização de modelo processa por unidade de tempo, comumente expressa como tokens de saída por segundo ou solicitações completas por segundo entre

Agentes

Agent memory refere-se aos mecanismos que um agente de IA usa para armazenar, recuperar e atualizar informações através de etapas, sessões ou tarefas — abrangendo memória de trabalho em contexto, bancos de dados de vetor

Agente Autônomo

Um agente autônomo é um sistema de IA que percebe seu ambiente, toma decisões, executa ações e itera em direção a um objetivo definido com intervenção humana mínima ou nenhuma entre os passos, operando ao longo de horizo

Agente de Codificação

Um Agente de Codificação é um sistema de IA que autonomamente escreve, edita, testa e faz debug de software em múltiplos arquivos e ambientes de execução, traduzindo descrições de tarefas em alto nível em mudanças de cód

Um agente de IA é um sistema onde um modelo de linguagem não apenas responde, mas planeja e executa tarefas multi-passo: chama ferramentas e APIs, lê os resultados e decide a próxima ação em direção a um objetivo. Ao con

Agente de Navegador

Um Agente de Navegador é um sistema de IA que controla autonomamente um navegador web — navegando entre páginas, clicando em links, preenchendo formulários e extraindo informações — para completar tarefas baseadas na web

Chamada de Funções

Chamada de Funções é um recurso de API de modelo de linguagem, formalizado pela primeira vez pelo OpenAI em junho de 2023, que permite a um modelo produzir JSON estruturado especificando qual função pré-definida invocar

Human-in-the-Loop (HITL)

Human-in-the-Loop (HITL) é um padrão de design de sistema no qual a supervisão humana é estruturalmente incorporada em um ou mais pontos de decisão em um pipeline de IA automatizado, exigindo que uma pessoa aprove, corri

Orquestração de Agentes

Orquestração de agentes é a coordenação de múltiplos agentes de IA por um sistema supervisório que roteia tarefas, gerencia dependências e fluxo de informações e agrega resultados para realizar um objetivo multi-etapa co

ReAct (Reasoning + Acting) é um framework de prompting para agentes de IA que intercala passos de raciocínio chain-of-thought com ações de uso de ferramenta discreta, permitindo que o modelo observe o resultado de cada a

Planejamento de Agente

Planejamento de agente é o processo pelo qual um agente de IA decompõe um objetivo complexo em uma sequência ordenada de subtarefas ou ações, selecionando e agendando passos para atingir um objetivo que não pode ser comp

Protocolo Agente2Agente (A2A)

Protocolo Agente2Agente (A2A) é uma especificação aberta publicada pelo Google em abril de 2025 que define como agentes de IA autônomos se descobrem mutuamente, trocam tarefas e se coordenam entre diferentes frameworks e

Protocolo de Contexto de Modelo (MCP)

Protocolo de Contexto de Modelo (MCP) é um padrão aberto publicado pela Anthropic em novembro de 2024 que define uma interface universal para conectar assistentes de IA a ferramentas externas, bancos de dados e serviços,

Um sandbox é um ambiente de execução isolado que restringe o acesso de um agente de IA a sistemas reais, redes ou dados, permitindo que ele execute código não confiável ou potencialmente prejudicial sem afetar o ambiente

Sistema Multi-Agente

Um sistema multi-agente (MAS) é uma arquitetura na qual múltiplos agentes de IA autônomos colaboram, cada um com papéis e capacidades distintos, para resolver tarefas muito complexas ou grandes para um único agente lidar

Um subagente é um agente de IA invocado por um agente pai ou orquestrador para executar uma subtarefa específica limitada autonomamente e retornar resultados, sem interação direta com o usuário final durante sua execução

Uso de Computador

Uso de Computador é uma capacidade de IA, lançada publicamente pela Anthropic em outubro de 2024, que permite a um modelo de linguagem controlar a interface gráfica de um computador—movendo o cursor, clicando botões, dig

Uso de Ferramentas

Uso de Ferramentas é a capacidade de um modelo de linguagem de IA invocar funções externas, APIs ou serviços—como busca na web, execução de código ou consultas a banco de dados—durante a inferência, permitindo que recupe

Vibe coding é uma abordagem de programação assistida por IA onde um desenvolvedor descreve comportamento desejado em linguagem natural e um modelo de IA gera o código correspondente, com o humano focando em intenção em v

Workflow Agêntico

Um workflow agêntico é um pipeline estruturado no qual um ou mais agentes de IA executam tarefas multi-etapas autonomamente—usando ferramentas, memória e lógica de decisão—para completar um objetivo que requer mais de um

Segurança

AI alignment é o campo de pesquisa e engenharia preocupado em garantir que sistemas de IA persigam objetivos e exibam comportamentos consistentes com intenções, valores e interesses humanos, particularmente conforme os s

AI safety é o campo interdisciplinar voltado para garantir que sistemas de inteligência artificial funcionem de maneira confiável, previsível e sem causar danos não intencionais, abrangendo pesquisa técnica, política e g

Uma alucinação é uma saída confiante e fluida de um modelo de linguagem de IA que é factualmente incorreta, fabricada ou não fundamentada em sua entrada ou conhecimento, produzida sem qualquer indicação de incerteza.

Autoencoder Esparso

Um autoencoder esparso (SAE) é uma rede neural treinada para reconstruir entradas através de uma grande camada oculta supercompleta — a maioria dos neurônios inativos para qualquer entrada — usado em interpretabilidade m

Avaliação de Modelo (Evals)

A avaliação de modelo (evals) é o processo sistemático de medir o desempenho, capacidades e modos de falha de um sistema de IA usando testes estruturados. Evals guiam decisões de desenvolvimento e são cada vez mais exigi

Um benchmark é um conjunto de teste padronizado usado para medir e comparar o desempenho de modelos de IA em tarefas definidas. Pontuações de benchmark fornecem uma escala comum para rastrear progresso entre modelos e co

Context rot é a degradação da precisão de raciocínio e recuperação efetiva de um modelo de linguagem conforme sua janela de contexto se enche de texto, causando que ele diminua ou perca o rastreamento de informações — es

Um deepfake é mídia gerada ou manipulada por IA — vídeo, áudio ou imagens — na qual a aparência de uma pessoa ou voz é fabricada ou substituída para criar representações realistas mas falsas, tipicamente usando modelos g

Exploração de Recompensa

Exploração de recompensa é um modo de falha em aprendizagem por reforço onde um agente descobre estratégias não intencionais que maximizam seu sinal de recompensa numérico sem cumprir a tarefa que os designers realmente

Guardrails são mecanismos de segurança — regras, filtros, classificadores ou restrições de políticas — aplicados a sistemas de IA para evitar que produzam saídas prejudiciais, inapropriadas ou violadoras de políticas.

IA Constitucional

IA Constitucional é um método de treinamento desenvolvido pela Anthropic no qual um modelo de IA critica e revisa suas próprias saídas de acordo com um conjunto de princípios escritos, reduzindo a dependência de anotação

Injeção de Prompt

Injeção de prompt é um ataque em que instruções maliciosas incorporadas na entrada de um modelo de IA anulam as diretrizes originais do sistema, causando que ele produza saídas não pretendidas ou prejudiciais.

Interpretabilidade

Interpretabilidade é um campo de pesquisa em IA voltado para compreender as computações internas de redes neurais — como elas representam conhecimento, formam decisões e produzem saídas — para verificar sua segurança e c

Interpretabilidade Mecanística

Interpretabilidade mecanística é um subcampo da pesquisa em IA que tenta reverter engenharia de computações internas de redes neurais — identificando circuitos específicos, características e algoritmos que produzem compo

Um jailbreak é uma técnica usada para contornar as diretrizes de segurança incorporadas de um modelo de IA, causando que ele produza conteúdo ou execute ações que seus desenvolvedores explicitamente projetaram para recus

Marca d'água de IA

A marca d'água de IA é uma técnica para incorporar sinais imperceptíveis em conteúdo gerado por IA — texto, imagens, áudio ou vídeo — para permitir posterior identificação de sua origem feita por máquina. Ela apoia a ver

Moderação de Conteúdo

A moderação de conteúdo é o processo de revisar, filtrar e atuar sobre conteúdo gerado por usuários em plataformas digitais para implementar diretrizes comunitárias e requisitos legais, cada vez mais realizado ou assisti

Privacidade de Dados

A privacidade de dados em IA refere-se às práticas, controles técnicos e requisitos legais que governam como informações pessoais são coletadas, armazenadas, usadas e protegidas durante o desenvolvimento e implantação de

Uma recusa é a decisão deliberada de um modelo de IA de declinar a solicitação de um usuário, tipicamente porque o treinamento de segurança do sistema determinou que a solicitação poderia levar a saídas prejudiciais, ile

Red teaming é um processo estruturado de teste adversarial em que uma equipe dedicada tenta encontrar falhas, saídas prejudiciais ou vulnerabilidades de segurança em um sistema de IA antes de sua implantação.

Viés de IA refere-se a padrões sistemáticos e enviesados nos resultados de um sistema de IA que surgem de dados de treinamento enviesados, definição de problema falha, ou escolhas de design de modelo, causando o sistema

Hardware

Acelerador de IA

Um acelerador de IA é qualquer processador ou bloco de hardware — GPU, TPU, NPU, FPGA ou ASIC personalizado — projetado para acelerar a matemática de matrizes e as operações paralelas de dados que são centrais para o tre

Um ASIC (Application-Specific Integrated Circuit) é um chip projetado e fabricado para executar uma função específica, oferecendo maior desempenho e eficiência energética para essa tarefa do que um processador de propósi

Um cluster de GPU é uma coleção de servidores, cada um contendo múltiplas GPUs, interconectadas por rede de alta velocidade para agir como um único recurso de computação paralela para treinamento ou serviço de modelos de

CUDA (Compute Unified Device Architecture) é a plataforma proprietária de computação paralela e modelo de programação da NVIDIA que permite aos desenvolvedores escrever código C/C++ executado diretamente em GPUs da NVIDI

Data Center de IA

Um data center de IA é uma instalação construída propositalmente ou fortemente reformada para abrigar clusters de GPU e acelerador, projetada especificamente para lidar com a densidade de potência extrema, demandas de re

FLOPS (Operações de Ponto Flutuante Por Segundo) mede quantas operações aritméticas de ponto flutuante um processador executa a cada segundo. É o benchmark primário para comparar hardware de IA, com GPUs de ponta moderna

GPU (Graphics Processing Unit)

Uma GPU é um processador originalmente projetado para renderização de gráficos de computador, construído em torno de milhares de pequenos núcleos de computação paralela. Desde o início dos anos 2010, as GPUs se tornaram

Interconexão (NVLink, InfiniBand)

Uma interconexão é o link de comunicação de alta velocidade que transfere dados entre GPUs dentro de um servidor (intra-nó, por exemplo, NVLink) ou entre servidores em um cluster (inter-nó, por exemplo, InfiniBand); sua

Memória de Alta Largura de Banda (HBM)

Memória de Alta Largura de Banda (HBM) é uma tecnologia DRAM empilhada que une múltiplos cristais de memória verticalmente e os conecta a uma GPU através de um barramento interno muito amplo, alcançando larguras de banda

NPU (Neural Processing Unit)

Uma NPU é um bloco de hardware dedicado integrado em um system-on-chip (SoC) que acelera a inferência de redes neurais localmente em um dispositivo, habilitando recursos de IA — como reconhecimento de voz ou aprimorament

TPU (Tensor Processing Unit)

Uma TPU é um ASIC personalizado projetado pelo Google especificamente para acelerar operações de tensor — as multiplicações de matriz no núcleo do treinamento e inferência de redes neurais — oferecendo melhor throughput

VRAM (Video Random Access Memory) é a memória dedicada de alta velocidade em uma GPU usada para armazenar pesos do modelo, ativações e cache KV durante o treinamento e inferência de IA. Sua capacidade é a principal restr

Negócios

Agulha no Palheiro

Agulha no Palheiro é um teste de avaliação de contexto longo que mede se um modelo de linguagem consegue recuperar com precisão um fato específico plantado (a "agulha") de um grande corpus de texto irrelevante (o "palhei

Uma API de IA é uma interface web padronizada que permite que desenvolvedores enviem dados para um modelo de IA hospedado e recebam texto gerado, previsões ou outras saídas, sem precisar implantar sua própria infraestrut

ARC-AGI (Abstraction and Reasoning Corpus for AGI) é um benchmark de quebra-cabeças de analogia visual que exigem que os sistemas infiram regras de transformação a partir de alguns exemplos de grade entrada-saída e as ap

Um chatbot é um programa de software que conduz conversas por texto ou voz com usuários, seja seguindo árvores de decisão pré-definidas ou, em implementações modernas, gerando respostas de forma livre usando um modelo de

Compute, em contextos de IA, refere-se aos recursos computacionais — principalmente poder de processamento de GPU ou TPU, memória e infraestrutura de suporte — necessários para treinar e executar modelos de IA. É o recur

Um copilot é um assistente de IA incorporado em uma aplicação de software que fornece sugestões em tempo real, automatiza subtarefas e responde a perguntas em linguagem natural, mantendo o usuário humano como o tomador d

Economia de Tokens (Preços de API)

Economia de tokens é o modelo de preços que governa o acesso comercial a modelos de linguagem de IA via API, onde os usuários são cobrados por token — aproximadamente 3 a 4 caracteres de texto — com taxas separadas para

GPQA (Graduate-Level Google-Proof Q&A) é um benchmark de 448 questões de múltipla escolha escritas por especialistas em biologia, química e física, projetado para que não-especialistas não possam respondê-las corretament

HumanEval é um benchmark de geração de código de 164 problemas de programação Python escritos à mão criado pela OpenAI em 2021, usado para medir a capacidade de um modelo de linguagem produzir código funcionalmente corre

Um hyperscaler é um de um pequeno grupo de provedores de nuvem — principalmente Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud — operando infraestrutura de data center em escala planetária com portfólios abrangentes

IA de Código Aberto

IA de código aberto refere-se a modelos de IA, frameworks ou sistemas cujos pesos, código ou arquitetura são publicamente liberados — permitindo que qualquer pessoa os baixe, inspecione, modifique e implante — em contras

IA Empresarial refere-se à implantação de sistemas de inteligência artificial dentro de grandes organizações para automatizar processos, aumentar a tomada de decisões e gerar valor comercial em escala, integrado com soft

IA Soberana refere-se aos esforços nacionais ou regionais para desenvolver, possuir e controlar infraestrutura de IA, modelos e pipelines de dados domesticamente — em vez de depender de provedores comerciais estrangeiros

Inteligência Artificial Geral (AGI)

Inteligência Artificial Geral (AGI) é um sistema de IA hipotético capaz de realizar qualquer tarefa intelectual que um humano possa, igualando ou excedendo flexibilidade cognitiva humana em todos os domínios sem retreina

Um lab de IA é uma organização — dentro de uma empresa, universidade ou organização sem fins lucrativos — dedicada a pesquisar e construir sistemas de inteligência artificial, desde modelos fundacionais e técnicas de seg

Lei de IA da UE

A Lei de IA da UE (Regulamento (UE) 2024/1689) é a primeira regulação horizontal abrangente de IA do mundo, adotada pela União Europeia em 2024, que classifica sistemas de IA por nível de risco e impõe requisitos que var

LM Arena é uma plataforma de avaliação de IA participativa (crowdsourced) onde usuários comparam duas respostas de modelo anônimas lado a lado e votam na melhor, gerando um placar eletrônico baseado em Elo da qualidade d

MMLU (Massive Multitask Language Understanding) é um benchmark avaliando modelos de linguagem em aproximadamente 14.000 questões de múltipla escolha através de 57 disciplinas acadêmicas — de cálculo e medicina a lei e ét

Um moat de IA é uma vantagem competitiva durável em inteligência artificial que é difícil para rivais replicar, como dados de treinamento proprietários, escala de distribuição, talentos especializados, aprovação regulató

Nuvem de GPU (Neocloud)

Uma nuvem de GPU, frequentemente chamada de neocloud, é um provedor de nuvem que se especializa em alugar clusters de GPU de alta densidade para treinamento e inferência de IA, em vez de oferecer o amplo portfólio de ser

Regulação de IA

Regulação de IA refere-se a leis, regras e normas estabelecidas por governos e órgãos reguladores para governar o desenvolvimento, implantação e uso de sistemas de inteligência artificial, abordando riscos como discrimin

Superinteligência Artificial (ASI)

Superinteligência Artificial (ASI) é um sistema de IA hipotético cujas capacidades cognitivas em cada domínio substancialmente excedem as dos humanos mais capazes. Permanece um conceito teórico em 2026, bem além da front

SWE-bench é um benchmark que avalia sistemas de IA para codificação em tarefas reais de engenharia de software, exigindo que resolvam problemas genuínos (issues) do GitHub em repositórios Python de código aberto, com suc

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