AI Articles

Saiba como avaliar modelos de linguagem grandes (LLMs) usando métricas importantes, metodologias e práticas recomendadas para tomar decisões informadas.

A computação cognitiva é um subcampo da IA que visa simular os processos de pensamento humano e tomar decisões de forma semelhante à dos seres humanos.

Saiba mais sobre aprendizagem por transferência, ajuste fino e suas funções fundamentais no machine learning e na IA generativa.

Explore o Claude Artifacts, uma nova maneira de trabalhar com conteúdo gerado por IA. Crie, edite e compartilhe documentos interativos, trechos de código e designs de sites diretamente no Claude.

O aprendizado de máquina adversarial (AML) é um campo que estuda ataques que exploram vulnerabilidades em modelos de machine learning e desenvolve defesas para proteger você contra essas ameaças.

O GPT-4o mini é uma versão menor e mais econômica do modelo GPT-4o da OpenAI, oferecendo um equilíbrio entre desempenho e economia para vários aplicativos de IA.

Este artigo fornece um guia abrangente para perguntas de entrevistas sobre modelos de linguagem ampla (LLM), abrangendo conceitos fundamentais, técnicas intermediárias e avançadas e perguntas específicas para engenheiros de prontidão.

Este artigo apresenta a você a otimização de solicitações, abordando técnicas como ser específico, fornecer contexto, definir o formato desejado e usar exemplos, bem como estratégias mais avançadas, como dramatização e solicitação de cadeia de pensamento.

O Buffer of Thoughts (BoT) é uma estrutura de raciocínio com pensamento aumentado que aprimora os LLMs incorporando um meta-buffer de estratégias de solução de problemas e um gerenciador de buffer para selecionar e adaptar dinamicamente essas estratégias para melhorar o desempenho em tarefas complexas.

Este artigo examina as diversas aplicações da inteligência artificial (IA) nos esportes, desde a otimização do treinamento e da recuperação dos atletas até o aprimoramento das estratégias de jogo e da tomada de decisões.

O Faiss é uma biblioteca de código aberto projetada para pesquisa de similaridade eficiente e agrupamento de vetores densos, permitindo aplicativos como sistemas de recomendação e pesquisa de imagens.

O DSPy é uma estrutura Python de código aberto que permite que os desenvolvedores criem aplicativos de modelo de linguagem usando programação modular e declarativa, em vez de depender de técnicas de prompt únicas.