IA de código aberto
Os modelos abertos — Llama, Mistral, DeepSeek, Qwen e outros — estão alcançando os laboratórios fechados e permitem rodar IA no seu próprio hardware, sem fornecedor. Isso muda o equilíbrio de forças, o debate sobre segurança e a economia do setor. Aqui está tudo sobre IA open source: lançamentos de pesos abertos, licenças, execução local e a corrida contra os modelos fechados.
Qwen-Image-2.1, da Alibaba: 7 bilhões de parâmetros, 2K e execução em um MacBook Air com 16 GB
A equipe Qwen lançou o Qwen-Image-2.1, diffusion transformer de 7 bilhões de parâmetros e saída de até 2K. Entusiastas já o rodam localmente em um MacBook Air de 16…
LangChain integra o ScaleDown ao Deep Agents para comprimir contexto
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Machine Learning Mastery mostra como montar um RAG com scikit-learn, sem banco de dados vetorial
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Post “AI é uma ferramenta” soma 233 pontos no Hacker News: o que decide é a habilidade
Dependabot ganha acesso anônimo a registros em nível de organização
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Meta lança o modelo Muse Wonder e diz que ele representa um grande salto sobre os antecessores
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O DevOps exige ferramentas diferentes para cada camada. O artigo analisa 11 opções — Jenkins, GitHub Actions, Terraform, Kubernetes, Ansible, Prometheus, Datadog e…
AWS mostra como rodar o llama.cpp no SageMaker e obter probabilidades por opção
A AWS publicou um guia para implantar o llama.cpp no SageMaker AI: API de chat no formato OpenAI e a extensão SemIf, que retorna probabilidades para opções…