Camada de conhecimento persistente: a arquitetura que faz o RAG parar de adivinhar
Guia completo para dar memória ao RAG: três camadas, seis modos de falha, implementação no Azure e governança que impede o modelo…
Categoria: Tutoriais
Tutoriais práticos de inteligência artificial: guias passo a passo, how-tos e dicas para usar ferramentas de IA no trabalho e no dia a dia.
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Fine-tuning de LLMs para chamada de ferramentas: guia completo com Qwen3, LoRA e o dataset XYZ-Aquila-SFT
Como fazer fine-tuning de um LLM para tool calling usando o dataset XYZ-Aquila-SFT, Qwen3-0.6B e LoRA: pipeline completo, do streaming ao modelo…
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Comparativo de preços de inferência de LLM em 2026: DigitalOcean, Together, Fireworks, Modal, Nebius, Baseten e OpenRouter.
Espaço latente em machine learning: os três papéis por trás de embeddings e recomendação
Entenda o espaço latente e seus três papéis — descritivo, generativo e preditivo — por trás de embeddings e sistemas de recomendação.
Como construir um web scraper com IA em Python: transforme qualquer página em um mecanismo de perguntas e respostas
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Vazamento de dados: como duas linhas de código inflaram um modelo em 12 pontos de R²
Um erro sutil de pré-processamento fez o modelo espiar o conjunto de teste — e o R² caiu de 0,887 para 0,767.…
Como Criar um LLM Focado em Raciocínio: Guia Prático de Streaming, Curadoria e Fine-Tuning do Corpus SupraLabs
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Como construir um agente de IA local com streaming em tempo real (Ollama + Wikipédia)
Guia prático para construir um agente local que vigia a Wikipédia em tempo real com Ollama, usando um funil de dois estágios…
RAG mais rápido: chame menos o LLM em vez de trocar por um modelo mais veloz
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Otimizando SLMs: como restringir o espaço de saída elimina respostas malformadas
Troque a geração livre de texto por scoring restrito e torne erros de classificação estruturalmente impossíveis em modelos pequenos — até 30%…
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Guia prático para atribuir custos do Amazon Bedrock por usuário e projeto com CUR 2.0, Amazon Athena e dashboards CUDOS.
Projeto de portfólio de ciência de dados de ponta a ponta: do SQL ao app publicado
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Como construir fluxos multimodais com um LLM local usando Gemma 4 e Ollama
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7 padrões assíncronos para rodar agentes de IA em paralelo com Python
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Pipeline de Geração de Vídeo e Áudio com MiniMax-H3 Usando APIs do ComfyUI
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Processe um Milhão de Documentos Durante a Noite: Batch Inference do Início ao Fim
Aprenda a processar 1 milhão de documentos com batch inference: pipeline completo, código testado e custo real de US$ 387,50 — metade…
Amazon SageMaker AI Spaces: IDEs interativos no EKS para turbinar fluxos de IA
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Como otimizar CI/CD na era dos coding agents: 4 técnicas práticas
Com agents escrevendo a maior parte do código, o gargalo mudou para CI/CD. Eivind Kjosbakken compartilha 4 técnicas que usa com Claude…
Autoencoders Variacionais (VAEs) explicados: da teoria ao ELBO e ao truque de reparametrização
Guia completo sobre VAEs: entenda o ELBO, a divergência KL e o truque da reparametrização que tornou possível treinar autoencoders generativos com…
Prompt Caching vs. Fine-Tuning: quando usar cada um para reduzir custos com LLMs
Guia prático comparando prompt caching e fine-tuning para otimizar custos com APIs de LLMs. Inclui framework de decisão, exemplos de código e…
Além dos bots: arquitetura híbrida de RAG + fine-tuning resolve o suporte com IA
Cientista de dados mostra como combinar RAG para precisão factual com fine-tuning LoRA para tom e consistência resolve os maiores desafios de…
Structured Output com LLMs locais: como fazer e por que sua aplicação precisa disso
Tutorial prático: como implementar saída estruturada com modelos locais usando Gemma 4, Ollama e Pydantic. Adeus regex frágeis e JSON malformado.