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.
- LLMAnálise27 ago
LLM Automação: 7 Principais Ferramentas e 8 Estudos de Caso
LLM automação refere-se à transição para ferramentas de automação inteligentes que utilizam LLMs, incluindo agentes de IA, LLMs fine-tuned e modelos RAG para automatizar e coordenar tarefas. Explore o que é a automação de LLM, suas principais aplicações reais e as principais ferramentas: Grandes modelos de linguagem na automação são uma abordagem sistemática que combina…
- Modelos de IA24 ago
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…
- LLMAnálise19 ago
ChatGPT para Atendimento ao Cliente: Os 10 Principais Casos de Uso
O ChatGPT passou de novidade a infraestrutura no atendimento ao cliente. As empresas estão usando-o para reduzir os tempos de resposta, lidar com o volume que suas equipes não conseguem absorver e diminuir o custo das interações rotineiras. Mas os resultados variam bastante dependendo de como ele é implementado. OpenAI lançou GPT-5.6, um modelo consideravelmente…
- LLMBenchmark16 ago
Densidade de Inteligência de 71 LLMs para Models Mais Inteligentes e Densos
Acompanhamos 71 LLMs lançados entre fevereiro de 2023 e maio de 2026 e coletamos 10 benchmarks públicos para medir a densidade de inteligência. Dividimos a pontuação de capacidade pelo recurso que o model consome (parâmetros ativos, computação de treinamento e preço de inference). Para calcular a densidade de inteligência, executamos as seguintes etapas: Consulte a…
- LLMBenchmark15 abr
LLM Quantização: BF16 vs FP8 vs INT4
Realizamos o benchmark do Qwen3-32B em 4 níveis de precisão (BF16, FP8, GPTQ-Int8, GPTQ-Int4) em uma única NVIDIA H100 80GB GPU. Cada configuração foi avaliada em 2 benchmarks (~12,2 mil perguntas) cobrindo conhecimento e geração de código, além de mais de 2.000 execuções de inferência para medir a vazão. O Int4 é 2,7x mais rápido…