Conhecimento de IA

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...

Introdução Você já se perguntou como os chatbots que usamos hoje em dia, como os modelos da OpenAI, determinam se uma pergunta é segura e deve ser respondida? Na verdade, esses modelos de raciocínio amplo (LRMs) já têm a capacidade de realizar verificações de segurança, que...

Recentemente, encontrei um projeto de código aberto que oferece boas ideias para RAGs. A capacidade de raciocínio do DeepSeek-R1, combinada com o fluxo de trabalho agêntico aplicado à recuperação de RAGs, será abordada no projeto https://github.com/deansaco/r1-reasoning-rag.git, combinando o DeepSeek...

Nos últimos anos, o campo da Inteligência Artificial fez avanços significativos em seus recursos de raciocínio. Depois que a OpenAI demonstrou o poderoso potencial de inferência dos modelos de linguagem grande (LLMs) no ano passado, organizações como Google DeepMind, Alibaba, DeepSeek e Anthropic rapidamente seguiram o exemplo, usando técnicas de aprendizagem por reforço (RL) para treinar...

Nos últimos anos, com o rápido desenvolvimento de modelos de linguagem ampla (LLMs), os recursos dos sistemas multiagentes (MAS) foram significativamente aprimorados. Esses sistemas não são apenas capazes de automatizar tarefas, mas também apresentam recursos de raciocínio quase humanos. No entanto, as arquiteturas tradicionais de MAS geralmente são acompanhadas por ...

Os modelos de linguagem em grande escala (LLMs) estão desempenhando uma função cada vez mais importante no campo da inteligência artificial. Para entender e aplicar melhor os LLMs, precisamos entender melhor seus conceitos principais. Neste artigo, vamos nos concentrar em três conceitos principais, a saber, token, comprimento máximo de saída e comprimento de contexto, para ajudar os leitores a eliminar as barreiras de compreensão, de modo a...

Recentemente, os termos IA (IA) autônoma, agentes de IA e agentes têm aparecido com frequência. Francamente, mesmo como analistas e cientistas de dados, as pessoas do setor resistiram um pouco a essas tendências e chavões relacionados à IA no passado...

Nos últimos anos, as tecnologias de Inteligência Artificial (IA) provocaram uma profunda mudança na programação. De v0 e bolt.new a ferramentas de programação que integram a tecnologia de agente, como Cursor e Windsurf, a codificação de IA mostra um grande potencial para desempenhar um papel fundamental no processo de desenvolvimento de software, especialmente em proto...