Conhecimento de IA

1. INTRODUÇÃO Na atual explosão de informações, uma grande quantidade de conhecimento é armazenada na forma de tabelas em páginas da Web, na Wikipédia e em bancos de dados relacionais. No entanto, os sistemas tradicionais de perguntas e respostas geralmente têm dificuldades para lidar com consultas complexas em várias tabelas, o que se tornou um grande desafio no campo da inteligência artificial. Para enfrentar esse desafio, os pesquisadores ...

Como os recursos dos modelos de linguagem ampla (LLMs) estão evoluindo rapidamente, os testes de benchmark tradicionais, como o MMLU, estão gradualmente mostrando suas limitações para distinguir os melhores modelos. Com base apenas em questionários de conhecimento ou testes padronizados, tornou-se difícil medir de forma abrangente os recursos diferenciados dos modelos que são cruciais nas interações do mundo real, como inteligência emocional, criatividade e...

O desenvolvimento de modelos de linguagem grande (LLMs) está mudando rapidamente, e sua capacidade de raciocínio se tornou um indicador importante do nível de inteligência. Em particular, os modelos com recursos de raciocínio longos, como o o1 da OpenAI, DeepSeek-R1, QwQ-32B e Kimi K1.5, que simulam o processo de raciocínio profundo humano ao resolver problemas compostos...

INTRODUÇÃO Nos últimos anos, os Modelos de Linguagem Grande (LLMs) fizeram um progresso impressionante no campo da Inteligência Artificial (IA), e seus poderosos recursos de compreensão e geração de linguagem levaram a uma ampla gama de aplicações em vários domínios. No entanto, os LLMs ainda enfrentam muitos desafios ao lidar com tarefas complexas que exigem a invocação de ferramentas externas. Por exemplo, ...

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). No entanto, apesar das grandes expectativas em relação aos MAS, seu desempenho em aplicações do mundo real não foi ...

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 para...

Recentemente, a Anthropic introduziu uma nova ferramenta chamada "think", que tem como objetivo aprimorar os recursos do modelo Claude para a solução de problemas complexos. Neste artigo, discutiremos o conceito de design, o desempenho e as práticas recomendadas da ferramenta "think" e analisaremos suas implicações para o desenvolvimento futuro de sistemas de IA...

Resumo Os sistemas de recuperação de informações são essenciais para o acesso eficiente a grandes coleções de documentos. Abordagens recentes usam modelos de linguagem ampla (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. Em ...

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 maior parte do comportamento inadequado, mas faz com que eles escondam suas intenções. ...

Histórico Recentemente, um artigo intitulado Search-R1: Training LLMs to Reason and Leverage Search Engines with Reinforcement Learning (arxiv.org/pdf/2503.09516) atraiu muita atenção. O artigo propõe uma maneira de usar a aprendizagem por reforço para treinar grandes linguagens...

O projeto GraphRAG tem como objetivo ampliar a gama de perguntas que os sistemas de IA podem responder em conjuntos de dados privados, explorando relações implícitas 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 conjuntos de dados inteiros, como...

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 a...

Gemma 3 Resumo das principais informações 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 de decodificador baseada em transformador herdada do Gemma 2 com vários aprimoramentos Recursos multimodais Suporte para texto e imagem...

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 retratos 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, esse tipo de tecnologia...

O NoLiMA, lançado em fevereiro de 2025, é um método de Modelo de Linguagem Grande (LLM) para avaliar a compreensão de textos longos. Ao contrário dos testes tradicionais Needle-in-a-Haystack (NIAH), que se baseiam na correspondência de palavras-chave, o NoLiMA é caracterizado por perguntas cuidadosamente elaboradas e informações-chave que forçam...

Atualmente, o campo da IA generativa está evoluindo rapidamente, com o surgimento de novas estruturas e tecnologias. Portanto, os leitores precisam estar cientes de que o conteúdo apresentado neste documento pode ser sensível ao tempo. Neste artigo, daremos uma olhada detalhada nas duas estruturas dominantes para a criação de aplicativos LLM, LangChain e LangGraph, e analisaremos seus pontos fortes e fracos,...

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 única e inter-relacionada a desempenhar. Uma compreensão mais aprofundada deles...