Depois que a ferramenta Deep Research da OpenAI surgiu do nada, todos os principais fornecedores lançaram suas próprias ferramentas de Deep Research. A chamada pesquisa profunda é comparada à pesquisa comum, em que uma pesquisa RAG simples gera geralmente apenas uma rodada de pesquisa. No entanto, a pesquisa profunda pode agir como um ser humano, com base em uma...
Núcleo de tecnologia: Retrieval Interleaved Generation (RIG) O que é o RIG? O RIG é uma metodologia de geração inovadora projetada para resolver o problema de alucinação no processamento de dados estatísticos por grandes modelos de linguagem. Os modelos tradicionais podem gerar números ou fatos imprecisos a partir do nada, enquanto...
Habilite o modo de programação inteligente Builder, uso ilimitado do DeepSeek-R1 e DeepSeek-V3, experiência mais suave do que a versão internacional. Basta digitar os comandos chineses, sem conhecimento de programação, para escrever seus próprios aplicativos.
Se o seu aplicativo RAG não estiver produzindo os resultados desejados, talvez seja hora de rever a sua estratégia de fragmentação. Uma melhor divisão em blocos significa pesquisas mais precisas e, em última análise, respostas de maior qualidade. No entanto, a fragmentação não é uma técnica única, e nenhuma abordagem é absolutamente ideal. Você precisará adaptar sua...
Introdução A fragmentação de texto desempenha um papel fundamental no domínio de aplicação dos Modelos de Linguagem Ampla (LLMs), especialmente nos sistemas de Geração Aumentada de Recuperação (RAG). A qualidade da fragmentação do texto está diretamente relacionada à validade das informações contextuais, o que, por sua vez, afeta a precisão e a integridade das respostas geradas pelos LLMs...
Quick Reads O desafio da memória de IA e a inovação do Zep Os agentes de IA (AI Agents) enfrentam gargalos de memória em tarefas complexas. Os agentes de IA tradicionais baseados no modelo de linguagem grande (LLM) são limitados por janelas contextuais que dificultam a integração eficaz do histórico de diálogo de longo prazo e dos dados dinâmicos, limitando o desempenho e tornando-os propensos a alucinações.
O surgimento da estrutura Ollama certamente atraiu muita atenção no campo da inteligência artificial e dos modelos de linguagem grandes (LLMs). Essa estrutura de código aberto tem como foco simplificar a implementação e a operação de modelos de linguagem grandes localmente, facilitando a experiência de mais desenvolvedores com o apelo dos LLMs. No entanto, olhando para o mercado, a Ollama não está sozinha...
No campo da IA, a escolha dos modelos é crucial, e a OpenAI, como líder do setor, oferece dois tipos principais de famílias de modelos: Modelos de raciocínio e Modelos GPT. O primeiro é representado pela série o de modelos, como o1 e o3-mini, enquanto o segundo é representado por ...
Encontrei um artigo interessante, intitulado "Thoughts Are All Over the Place: On the Underthinking of o1-Like LLMs" (Os pensamentos estão por toda parte: sobre o pensamento insuficiente de LLMs do tipo o1), cujo tema é analisar o modelo de raciocínio do tipo o1, a troca frequente de caminhos de pensamento e a falta de foco no pensamento, denominada "pensamento insuficiente". O tópico é analisar a troca frequente de caminhos de raciocínio do modelo de raciocínio do tipo o1 e a falta de foco no pensamento, conhecida como "underthinking", e, ao mesmo tempo, apresentar uma solução para aliviar ...
Introdução No vasto céu estrelado da tecnologia de IA, os modelos de aprendizagem profunda impulsionam a inovação e o desenvolvimento em muitos campos com seu excelente desempenho. No entanto, a expansão contínua do tamanho do modelo é como uma faca de dois gumes, que provoca um aumento drástico na demanda aritmética e na pressão de armazenamento, ao mesmo tempo em que melhora o desempenho. Especialmente em aplicativos com restrição de recursos ...
Resumo Apesar de seu excelente desempenho, os modelos de linguagem grande (LLMs) são propensos a alucinar e gerar informações factualmente imprecisas. Esse desafio tem motivado esforços na geração de texto de atributos, o que faz com que os LLMs gerem conteúdo que contenha evidências de apoio. Neste artigo, apresentamos uma nova abordagem chamada Think&Cite ...
Introdução O objetivo deste documento é ajudar os leitores a entender e apreender rapidamente os principais conceitos e aplicações da Prompt Engineering por meio de uma série de exemplos de prompts (em parte). Esses exemplos são todos derivados de um artigo acadêmico sobre uma revisão sistemática das técnicas de engenharia imediata ("The Prompt Report: A Systematic Survey of Pr...
Titans: Aprendendo a memorizar na hora da prova Texto original: https://arxiv.org/pdf/2501.00663v1 Arquitetura dos Titãs Implementação não oficial: https://github.com/lucidrains/titans- pytorch I. Histórico e motivação da pesquisa: Transformer of ...
Para qualquer aplicativo que exija sistemas RAG (Retrieval Augmented Generation), transformar documentos PDF enormes em blocos de texto legíveis por máquina (também conhecido como "PDF chunking") é uma grande dor de cabeça. Existem soluções de código aberto e produtos comerciais no mercado, mas, para ser honesto, não há nenhuma solução que possa realmente...
Os jailbreaks oficiais do DeepSeek R1 são ótimos ambientes experimentais para acionar basicamente todos os tipos de mecanismos de censura, e você pode aprender muitas técnicas de defesa. Portanto, este é um artigo de aprendizado sobre Mecanismos de censura de modelo grande, que o levará a exemplos de jailbreaks de modelo grande ao longo dos anos. Os mecanismos de censura de modelos grandes geralmente são usados...
Original: https://cdn.openai.com/o3-mini-system-card.pdf 1 Introdução A família de modelos OpenAI o é treinada usando o aprendizado por reforço em larga escala para raciocinar usando cadeias de pensamento. Esses recursos avançados de raciocínio oferecem novas maneiras de melhorar a segurança e a robustez de nossos modelos. Em particular, ...
Quick Reads Uma visão abrangente e aprofundada do passado e do presente da Lei de Escalonamento de Modelos de Linguagem Grandes (LLMs) e a direção futura da pesquisa em IA. Com uma lógica clara e exemplos ricos, o autor Cameron R. Wolfe leva o leitor dos conceitos básicos até a...
Resumo Os modelos de linguagem em grande escala (LLMs), como o GPT-4 da OpenAI, o PaLM do Google e o LLaMA da Meta, transformaram drasticamente a inteligência artificial (IA) ao permitir a geração de textos semelhantes aos humanos e a compreensão da linguagem natural. No entanto, sua dependência de dados de treinamento estáticos limita sua capacidade de responder a consultas dinâmicas e em tempo real...
A Inteligência Artificial (IA) é um campo em rápido crescimento. Os modelos de linguagem evoluíram para permitir que os agentes de IA executem tarefas complexas e tomem decisões complexas. No entanto, à medida que as habilidades desses agentes continuam a crescer, a infraestrutura para apoiá-los tem dificuldades para acompanhar esse crescimento. LangGraph, uma biblioteca revolucionária projetada para revolucionar...
Introdução Como muitas outras pessoas, nos últimos dias meus tweets de notícias foram preenchidos com notícias, elogios, reclamações e especulações sobre o modelo de linguagem grande DeepSeek-R1, fabricado na China, que foi lançado na semana passada. O modelo em si está sendo confrontado com alguns dos melhores modelos de inferência da OpenAI, Meta e outros...
Não consegue encontrar ferramentas de IA? Tente aqui!
Basta digitar a palavra-chave Acessibilidade Bing SearchA seção Ferramentas de IA deste site é uma maneira rápida e fácil de encontrar todas as ferramentas de IA deste site.