IA
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.
Avaliação de Grandes Modelos de Linguagem em: Mais de 10 Métricas e Métodos
A avaliação de Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLM, na sigla em inglês) é a avaliação multidimensional de grandes modelos de linguagem (LLMs). Uma avaliação eficaz é crucial para a seleção e otimização de LLMs. As empresas têm uma variedade de modelos base e suas variações à disposição, mas alcançar o sucesso é incerto sem uma medição precisa do desempenho.
O panorama da avaliação LLM com estruturas
A avaliação de modelos requer ferramentas que avaliam o raciocínio em múltiplas etapas, o desempenho em produção e o uso de ferramentas. Passamos 2 dias revisando estruturas populares de avaliação de modelos que fornecem métricas estruturadas, registros e rastreamentos para identificar como e quando um modelo se desvia do comportamento esperado.
Leis de escala LLM: Análise de pesquisadores de IA
Grandes modelos de linguagem preveem o próximo token com base em padrões aprendidos a partir de dados textuais. O termo leis de escala LLM refere-se a regularidades empíricas que relacionam o desempenho do modelo à quantidade de poder computacional, dados de treinamento e parâmetros do modelo usados durante o treinamento.
Mais de 50 casos de uso do ChatGPT com exemplos da vida real.
O ChatGPT atingiu 900 milhões de usuários ativos semanais no início de 2026, aproximadamente 10% da população mundial. A empresa alcançou US$ 10 bilhões em receita recorrente anual em meados de 2025. Mas o que essas 900 milhões de pessoas estão fazendo com esse dinheiro? O economista de Harvard, David Deming, analisou 1,5 milhão de conversas para descobrir. Este é o maior estudo já realizado sobre o tema.
Comparação de 9 Grandes Modelos de Linguagem na Área da Saúde
Avaliamos 9 modelos de aprendizagem de linguagem (LLMs) usando o conjunto de dados MedQA, um modelo de referência para exames clínicos de nível de pós-graduação derivado de questões do USMLE. Cada modelo respondeu aos mesmos cenários clínicos de múltipla escolha usando um enunciado padronizado, permitindo a comparação direta da precisão. Também registramos a latência por questão, dividindo o tempo total de execução pelo número de itens do MedQA concluídos.
Índice de preços de aluguel de GPUs na nuvem
As taxas sob demanda para as GPUs de nuvem de última geração (B200, B300, MI300X, RTX 5090) praticamente dobraram no último ano, enquanto as placas convencionais (H100, H200, A100) mantiveram-se estáveis. Compilamos o índice de GPUs mensalmente a partir de 58 provedores e 17 modelos de GPU, abrangendo níveis sob demanda, spot e com reserva anual. Tendências de preço por geração de GPU.
Modelos de Incorporação Multimodal: Apple vs Meta vs OpenAI
Os modelos de incorporação multimodal são excelentes na identificação de objetos, mas têm dificuldades com relacionamentos. Os modelos atuais têm dificuldade em distinguir "telefone em um mapa" de "mapa em um telefone". Comparamos 7 dos principais modelos do MS-COCO e do Winoground para medir essa limitação específica. Para garantir uma comparação justa, avaliamos cada modelo sob condições idênticas usando hardware A40 e precisão bfloat16.
DGX Spark vs Mac Studio e Halo: Benchmarks e Alternativas
O DGX Spark da NVIDIA entrou no mercado de IA para desktops em 2025 por US$ 4.699, posicionando-se como um “supercomputador de IA para desktop”. Ele possui 128 GB de memória unificada e promete um petaflop de desempenho de IA FP4 em um chassi do tamanho de um Mac Mini. Veja os resultados dos benchmarks em relação a custo-benefício e desempenho comparados a alternativas: desempenho GPT-OSS 120B.
Os 25+ principais fabricantes de chips de IA: NVIDIA e seus concorrentes
Com base na nossa experiência executando o benchmark de GPUs em nuvem da AIMultiple com 10 modelos diferentes de GPUs em 4 cenários distintos, estas são as principais empresas de hardware de IA para cargas de trabalho de data center. Siga os links para ver nossa justificativa para cada seleção: Mais de 25 fabricantes de chips de IA por categoria *Os modelos selecionados são baseados nos anúncios mais recentes.
GPUs na nuvem para aprendizado profundo: disponibilidade, preço e desempenho.
Se você tiver flexibilidade quanto ao modelo de GPU, identifique a GPU em nuvem mais econômica com base em nossa análise comparativa de 10 modelos de GPU em cenários de geração e ajuste fino de imagens e textos. Preço da GPU em nuvem por throughput. Dois modelos de precificação comuns para GPUs são instâncias "sob demanda" e "spot".