Modelos de IA
Os modelos de IA fazem previsões com base em seus dados de treinamento. Eles podem funcionar em qualquer domínio, como números, texto ou multimídia.
World Foundation Models: 10 Casos de Uso
Treinar robôs e veículos autônomos (AVs) no mundo físico pode ser caro, demorado e arriscado. Os World Foundation Models oferecem uma alternativa escalável ao permitir simulações realistas de ambientes do mundo real. Esses models aceleram o desenvolvimento e a implantação em robótica, AVs e outros domínios, reduzindo a dependência de testes físicos. Descubra como os…
LLM Calculadora de VRAM para Auto-Hospedagem
Auto-hospedar um LLM significa executar a inferência em hardware que o operador controla, em vez de via uma API de terceiros, o que altera o custo, o controle de dados e o perfil de privacidade. O fato de um modelo executar ou não depende da memória. A calculadora estima a VRAM ou memória unificada que…
Preços de LLM: Top 15+ provedores comparados
A precificação de LLM abrange quatro ordens de magnitude: os modelos mais baratos foram lançados abaixo de US$ 0.03 por milhão de tokens, enquanto os níveis de raciocínio de fronteira foram lançados por até US$ 262.50. O gráfico abaixo acompanha os preços de lançamento: cada ponto é o preço médio dos modelos de uma classe…
LLM Automação: 7 principais ferramentas e 8 estudos de caso
A automação de LLM refere-se à mudança para ferramentas de automação inteligente que utilizam LLMs, incluindo agentes de IA, LLMs com fine-tuning e RAG models para automatizar e coordenar tarefas. Explore o que é a automação de LLM, suas principais aplicações na vida real e as principais ferramentas: A utilização de Large language models na…
Orquestração de LLM: 22 Frameworks e Gateways
Otimizar a orquestração de LLM é essencial para melhorar o desempenho mantendo o uso de recursos sob controle. Para avaliar como diferentes abordagens de orquestração se comportam na prática, realizamos benchmarks: Descubra ferramentas selecionadas de orquestração de LLM, incluindo frameworks para desenvolvedores e gateways empresariais: A orquestração de LLM envolve gerenciar e integrar vários Large…
AIM Enterprise: Benchmark Empresarial Agêntico
As empresas usam LLMs todos os dias em suas tarefas regulares. Para encontrar os LLMs mais econômicos, projetamos o AIM Enterprise, um benchmark empresarial agêntico, onde usamos 69 tarefas empresariais reais em estratégia, marketing, RH, vendas e operações. Dois modelos juízes pontuaram todos os arquivos e frequentemente discordaram. Em cerca de um terço das pontuações…
Text-to-SQL: Comparação da precisão de LLM
Executamos 36 grandes modelos de linguagem em 759 perguntas do BIRD-SQL, cada modelo escrevendo SQL contra um banco de dados que precisava identificar por si mesmo entre 11 candidatos. Toda consulta analisável foi executada no banco de dados real e seu conjunto de resultados comparado com o conjunto de resultados da consulta gold do BIRD.…
Benchmark de Classificação de Séries Temporais: Foundation Models vs Métodos Clássicos
Avaliamos 13 métodos de classificação de séries temporais, de foundation models de séries temporais pré-treinados a uma baseline de 22 features de 2019, em 33 datasets UCR/UEA sob um único protocolo congelado. São 14.638 células registradas de método-dataset-reamostragem, 11.874 delas pontuadas. O gráfico compara 12 métodos nos 15 datasets univariados que todos completaram, cada dataset…
LLM Parameters: GPT-5 High, Medium, Low and Minimal
Alguns LLMs, como a família GPT-5 da OpenAI, vêm em diferentes versões (por exemplo, GPT-5, GPT-5-mini e GPT-5-nano) e com várias configurações de parâmetros, incluindo alta, média, baixa e mínima. Abaixo, exploramos as diferenças entre essas versões de modelo reunindo seu desempenho em benchmarks e os custos para executá-los. Usamos a família GPT-5 em nossa…
HALC-Bench: LLM Alucinação em Benchmark de Recuperação de Contexto Longo
HALC-Bench (LLM Alucinação em Benchmark de Recuperação de Contexto Longo) mede a resistência de um modelo de linguagem grande a fabricar evidência para uma métrica que não existe no documento alvo, usando 3 palheiros colocados no início, meio e fim da janela de contexto do modelo, com 204 questões. claude-fable-5 respondeu corretamente a todas as…