Tutoriais de IA

Aprenda a rodar o Kimi K2.7 Code localmente em cinco minutos com o binário pré-compilado do llama.cpp em quatro GPUs RTX PRO 6000, e use sua web UI e o agente de código Pi por meio de uma API compatível com OpenAI.

Aprenda a usar os comandos nativos do Claude Code para gerenciar contexto, mudanças e custos ao longo das sessões — e crie comandos personalizados para automatizar fluxos repetitivos.

Aprenda a acelerar a inferência local do Gemma 4 31B em uma única RTX 4090 usando DFlash (decodificação especulativa) e Flash Attention em comparação a um baseline.

O GGUF reúne pesos do modelo, dados do tokenizador e metadados em um único arquivo portátil. Saiba como escolher o nível certo de quantização e começar com o Ollama.

Aprenda como as rotinas do Claude Code executam seu agente de código na nuvem em um agendamento ou evento do GitHub, para que revisões de PR e auditorias terminem com seu notebook fechado.

Aprenda a usar o Cofounder 2 para transformar uma ideia inicial em uma empresa estruturada com plano de negócios, brand kit, tarefas de engenharia, campanhas de marketing e fluxos de vendas com agentes de IA especializados.

Entenda o que é classificação zero-shot, como ela funciona por baixo dos panos com modelos de NLI, como se compara a few-shot e fine-tuning, e como aplicá-la com Hugging Face Transformers.

Crie um agent swarm no CrewAI com Gemini 3.5 Flash, busca ao vivo na web via Olostep e delegação hierárquica de tarefas para um fluxo multiagente de pesquisa e redação.

Aprenda a usar o agente de engenharia de software Codex da OpenAI para corrigir bugs, explicar código e gerar pull requests direto do ChatGPT.

Aprenda a usar o MiniMax M3 com o MiniMax Code, um engine agentic de codificação local e no navegador para gerar apresentações, relatórios de pesquisa, sites, jogos e projetos complexos completos neste review prático e aprofundado.

CrewAI é uma plataforma que permite aos desenvolvedores criar e implementar fluxos de trabalho automatizados usando vários agentes de IA que colaboram para executar tarefas complexas.

O GitHub Copilot foi muito além do “autocomplete com IA para código”. Em 2026, as diferenças entre os planos do GitHub Copilot se resumem a limites de privacidade, controles de admin, auditabilidade e à governança que sua organização precisa.