Últimas publicações
Como funciona a seleção de tokens em redes neurais: logits, temperatura e top-p
Entendemos a matemática da geração de texto em LLM: como logits, temperatura e top-p afetam o equilíbrio entre precisão e criatividade nas respostas.
Context-pruning para agentes LLM de longa duração: uma técnica de gerenciamento de memória
Agentes baseados em grandes modelos de linguagem exigem uma nova abordagem para gerenciamento de memória durante sessões longas. Context-pruning permite remover informações desnecessárias e economizar tokens.
Busca Híbrida em RAG: quando semântica encontra palavras-chave
A busca híbrida combina algoritmos semânticos e léxicos — isso é crítico para sistemas RAG prontos para produção.
Assistente de pesquisa multi-agente em Python com OpenAI SDK
A OpenAI apresentou o Agents SDK — um framework para criar sistemas com múltiplos agentes que trabalham juntos para buscar e analisar informações. Isso abre novas possibilidades para automatizar pesquisas.
Machine Learning Mastery: Busca semântica com embeddings em vez de palavras-chave
A busca comum por palavras-chave quebra quando o documento não contém literalmente a palavra que o usuário procura. Machine Learning Mastery mostra como resolver isso com embeddings de LLM e metadados.
Como escolher a arquitetura de um agente de AI: árvore de decisão da Machine Learning Mastery
A Machine Learning Mastery publicou um guia com uma árvore de decisão para escolher o padrão de projeto ideal para um agente de AI. A escolha depende do tipo de tarefa, dos requisitos de escalabilidade e da natureza da i
Machine Learning Mastery explicou como construir sistemas de ML sem servidores e grandes conjuntos de dados
Machine Learning Mastery lançou um guia prático sobre ML em condições de hardware limitado, internet ruim e dados sujos — com foco em modelos simples e soluções diretas.
Machine Learning Mastery explicou como funcionam os bancos de dados vetoriais, do simples ao complexo
A Machine Learning Mastery publicou um guia detalhado sobre bancos de dados vetoriais: de embeddings e similarity search a HNSW, IVF, PQ e os trade-offs entre precisão, memória e latência.
LlamaCloud adicionou o LlamaAgents Builder para criar e fazer deploy de agentes de AI em minutos
A LlamaCloud agora inclui o LlamaAgents Builder, um serviço beta que monta um agente de processamento de documentos a partir de uma descrição em texto, faz o deploy via GitHub e permite testá-lo na interface.
Machine Learning Mastery mostrou 7 funções do itertools para feature engineering em Python
Machine Learning Mastery publicou uma análise prática de sete funções de itertools do Python que ajudam a criar mais rápido features de interação, lag, polinomiais e cumulativas sem loops volumosos.
Machine Learning Mastery apontou 7 tendências de ML que vão moldar 2026
Machine Learning Mastery destacou sete tendências de machine learning para 2026: sistemas agênticos, AI generativa como infraestrutura, modelos pequenos, computação de borda e o crescimento do papel do MLOps.
Machine Learning Mastery mostrou como decoradores Python tornam serviços de ML mais confiáveis
Machine Learning Mastery detalhou cinco decoradores Python para ML em produção: eles ajudam a lidar com falhas de API, validar dados de entrada, economizar recursos computacionais e melhorar a observabilidade do serviço.
Machine Learning Mastery explicou como evitar condições de corrida em sistemas multiagentes
Machine Learning Mastery publicou uma análise sobre condições de corrida em sistemas multiagentes: por que os agentes corrompem o estado compartilhado sem erros e quais padrões reduzem o risco.
Gemma 4, do Google: como executar tool calling localmente com Python e Ollama
O Machine Learning Mastery mostrou como transformar o Gemma 4 em um agente local com tool calling: com Ollama e Python, o modelo chama funções, obtém dados de APIs e responde sem depender da nuvem.
Machine Learning Mastery explicou como construir long-context RAG sem tokens extras
O Machine Learning Mastery detalhou cinco técnicas para long-context RAG: reranking, caching, busca híbrida, metadados e query expansion para reduzir ruído, custo e latência.
Machine Learning Mastery mostrou como executar classificação de texto zero-shot sem dataset
Machine Learning Mastery publicou uma análise prática de classificação de texto zero-shot: como definir categorias, usar BART e obter rótulos sem treinar em um dataset próprio.
Por que a memória se tornou um elemento-chave dos agentes de AI: uma análise em três níveis de complexidade
Uma nova análise sobre a memória em agentes de AI mostra o principal: sem preservar o contexto, o modelo responde de forma isolada, e sistemas de agentes úteis são construídos sobre a memória do diálogo, das tarefas e de
Machine Learning Mastery apontou cinco principais barreiras para escalar IA agentiva em 2026
Machine Learning Mastery compilou cinco problemas que impedem a transição de IA agentiva de demos impressionantes para produção estável: de orquestração a segurança e controle de custos.
Machine Learning Mastery: por que um vector store não é suficiente para aplicações de IA
Machine Learning Mastery explica por que IA em produção não pode depender apenas de vector store: uma camada SQL também é necessária para controle de acesso, cobrança, metadados e estado da aplicação.
Machine Learning Mastery mostrou como construir agentes de IA em Python com Pydantic AI
Machine Learning Mastery lançou um guia prático sobre Pydantic AI: como obter respostas estruturadas, conectar ferramentas, implementar dependências e construir agentes de IA mais confiáveis em Python.
Machine Learning Mastery lançou um guia sobre engenharia de contexto para agentes de IA confiáveis
Machine Learning Mastery mostrou por que agentes de IA falham com mais frequência devido a má gestão de contexto do que devido ao modelo, e como corrigir isso através de orçamentos de tokens, sumarização de histórico e r
OpenAI, Anthropic e Gemini: Como Cache de Inferência Reduz Custo e Latência de LLM
O cache de inferência permite que LLMs evitem recalcular partes idênticas do prompt, reduzindo gastos com tokens e acelerando respostas, com prefix caching se tornando o principal mecanismo para produção.
Scikit-LLM mostra como incorporar sumarização de texto em um pipeline ML do scikit-learn
Scikit-LLM propôs um esquema onde textos longos são primeiro brevemente resumidos por um modelo Hugging Face e então imediatamente alimentados em um pipeline scikit-learn para classificação.
Cinco padrões de segurança sem os quais a AI agêntica está condenada ao fracasso
Agentes autônomos de AI tomam cada vez mais decisões sem intervenção humana. Mas, quanto mais liberdade um sistema tem, maior é o custo do erro. Analisamos quais padrões de arquitetura de segurança estão se tornando padr
Comparação entre LLM Embeddings, TF-IDF e Bag-of-Words no Scikit-learn
Analisamos qual método de vetorização de texto — do clássico TF-IDF aos embeddings modernos — é mais adequado para algoritmos de machine learning no Scikit-learn.
Magia Vetorial: 7 maneiras de extrair o máximo dos embeddings LLM
Magia Vetorial: 7 Maneiras de Maximizar Embeddings de LLM A indústria de inteligência artificial agora se parece com uma pessoa que comprou uma Ferrari apenas para dirigi-la exclusivamente até a loja…
LLM 2026: o que ler hoje para não acordar como dinossauro amanhã
A indústria de inteligência artificial se move mais rápido do que a maioria de nós consegue terminar o café da manhã.
IA Agente: sete razões pelas quais seu assistente autônomo pode enlouquecer
A indústria de inteligência artificial está passando por uma transição importante de modelos de linguagem passivos para agentes ativos.
Aplicações LLM: os três cavaleiros do apocalipse para sua startup
Vamos ser honestos: hoje qualquer estudante com acesso à API da OpenAI pode construir um assistente de IA "revolucionário" em uma única noite.
Curso de Andrew Ng concluído: para onde ir para não permanecer eterno iniciante
Você fechou a última semana do curso de Andrew Ng no Coursera, recebeu seu cobiçado certificado digital e agora se sente um mestre dos pesos e desvios.