Inteligência Artificial
Explore insights práticos, pesquisas e benchmarks sobre inteligência artificial, incluindo IA generativa, grandes modelos de linguagem, RAG (Random Access Group), frameworks de governança, práticas de MLOps (Multiple Logging Operations) e hardware de IA. Compreenda as principais ferramentas, estratégias de implementação e casos de uso corporativos que estão moldando o cenário da IA.
Explore Inteligência Artificial
- LLMBenchmark3 nov
Benchmark de 90+ LLMs em Finanças: Claude Opus 5.5 & Gemini 4 Argon
O conjunto de teste é o subconjunto difícil do benchmark FinanceReasoning (Tang et al.), com 238 perguntas. A precisão é a porcentagem de perguntas respondidas corretamente. Respostas numéricas recebem uma tolerância relativa de 0,2%. Os tokens de saída são os tokens gerados nas 238 respostas. Os tokens de entrada são contados separadamente no cálculo de…
- LLMBenchmark3 nov
AIM-Text-to-SQL Benchmark: Precisão SQL em mais de 70 LLMs
A precisão SQL é a porcentagem de consultas pontuadas que retornam o resultado de referência. Rotas incorretas e referências sinalizadas como quebradas são excluídas. Uma consulta de referência é o SQL fornecido como resposta esperada. Cada modelo alcança um conjunto diferente de perguntas SQL porque a pontuação depende de suas escolhas de banco de dados.…
- Fundamentos de IAAnálise3 nov
Principais 20+ previsões de especialistas sobre perda de empregos por IA
Como consultor da McKinsey, ajudei empresas a adotar novas tecnologias por uma década. Minhas respostas rápidas: Nota: O tamanho dos gráficos está correlacionado com o tamanho da previsão de perda de empregos. As porcentagens referenciadas em nossa análise derivam de premissas sobre o deslocamento geral de empregos. Em cenários específicos, essas premissas incluíam possíveis ganhos…
- IA GovernanceAvaliação em Mundo Aberto2 nov
As 12 principais ferramentas de governança de IA comparadas
Para mapear o cenário de governança de IA, analisamos 12 plataformas líderes quanto à cobertura de 11 capacidades essenciais e destacamos o que cada ferramenta faz de melhor. Ponta a ponta: abrange os dois lados da governança, a conformidade regulatória de um lado e os testes técnicos de modelos do outro. Conformidade: cuida de políticas,…
- LLMAnálise2 nov
LLM Parâmetros: Tipos, Escala, Guia de Fine-Tuning
A contagem de parâmetros é uma das especificações mais citadas de um large language model, mas não determina quão bem um model se sai nem quanto custa para executá-lo. O gráfico abaixo compara 31 models pela sua pontuação no LLM Index e pelo seu custo médio por tarefa em sete benchmarks. Quatro models formam a…
- RAGBenchmark30 out
AIM-Agentic RAG Benchmark: Roteamento entre 11 bancos de dados SQL
A precisão de roteamento é a porcentagem de perguntas pontuadas para as quais o model nomeia explicitamente o banco de dados correto em sua resposta final. O destaque usa as 184 perguntas sinalizadas como difíceis tanto pelo nosso teste de similaridade quanto por um júri de três LLMs. Declarações explícitas ausentes não recebem crédito. gemini-4-argon…
- Modelos de IA29 out
Benchmark de Classificação de Séries Temporais: Modelos de Fundação vs Métodos Clássicos
Avaliamos 13 métodos de classificação de séries temporais, desde modelos de fundação de séries temporais pré-treinados até uma linha de base de 22 características de 2019, em 33 datasets UCR/UEA sob um protocolo congelado. Isso equivale a 14.638 células registradas de método-dataset-reamostragem, 11.874 delas pontuadas. O gráfico compara 12 métodos nos 15 datasets univariados que…
- Inteligência Artificial nas IndústriasAnálise29 out
Top 50 casos de uso e estudos de caso de Deep Learning
O deep learning utiliza redes neurais artificiais para aprender com os dados. Quando treinado em grandes datasets de alta qualidade, ele alcança alta precisão, tornando-se valioso onde quer que você tenha dados abundantes e precise de previsões precisas. Abaixo estão aplicações reais de deep learning em setores e funções de negócios, com exemplos concretos. Os…