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Todos os artigos
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Engenharia de modelos · Infraestrutura de IA
Quantização de modelos em 2026: dos fundamentos à produção
Um guia prático para escolher métodos de quantização de LLMs e modelos de difusão com base no gargalo, hardware, kernel de runtime, dados de calibração e verificações de implementação.
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Agentes de IA
Memória de agentes IA: estado tipado guiado por esquema para sistemas de longa duração
Por que os agentes IA em produção precisam de memória guiada por esquema com validade temporal, procedência e tratamento estruturado de conflitos, em vez de simples recuperação vetorial de texto bruto.
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Agentes de IA
Avaliação de Agentes AI em Produção: De Registos a Conjuntos de Testes
Como avaliar agentes AI em produção, transformando os rastreios em datasets de regressão versionada, métricas de trajetória, juízes calibrados e gateways de CI.
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Agentes de IA
Agente AI em execução contínua Runtime em 2026: Sessões, Sandboxes, Checkpoints e Ferramentas de Aproveitamento
Como executar agentes AI de longa duração em produção, com sessões, sandboxes, checkpoints, rastreios e padrões de implementação que permitem uma recuperação eficaz.
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Sistemas de recuperação e linguagem
Avaliação de RAG: Métricas para Cada Etapa de um Sistema RAG em Produção
RAG métricas de avaliação para análise sintática, recuperação de informação, reranking, geração de texto, citações e telemetria de produção, incluindo código-fonte e modos de falha.
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Agentes de IA
AI Segurança de Agentes em 2026: Restrições, Permissões, Sandboxes e MCP Ameaças
Por que as regras de segurança LLM não são suficientes para a segurança de agentes AI, e onde se encaixam as permissões, sandboxes, o HITL, o escopo MCP e as verificações de política.
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Sistemas de recuperação e linguagem
O Guia Definitivo sobre NER em 2026: Codificadores, LLMs e a Arquitetura de Produção em 3 Níveis
NER em 2026 refere-se à escolha entre GLiNER, spaCy, Transformers e extração com LLM, tendo em conta fatores como latência, precisão e controlo de esquema.
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Agentes de IA
AI Agente Tool Use em 2026: MCP, CLI, Habilidades e Execução de Código
Compare a utilização da ferramenta JSON, MCP, Skills, CLI e execução de código para agentes AI, com as regras de projeto ACI e os compromissos operacionais relevantes em ambiente de produção.
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Engenharia de modelos
LLM Guia de Engenharia: 45 Conceitos para Inferência, Treino, Arquitetura e Operações
Uma referência prática para engenheiros de IA em língua portuguesa, abordando 45 LLM conceitos de engenharia aplicados a sistemas de produção, abrangendo inferência, treinamento, arquitetura, implantação e operações.
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Sistemas de recuperação e linguagem
O Guia Definitivo sobre OCR em 2026: Do Pipelines ao VLMs
Em 2026, OCR refere-se à escolha entre métodos pipelines clássicos e VLMs para o processamento de texto, formatação, tabelas e extração de documentos.
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Infraestrutura de IA
Comparação de Motores Modernos de Processamento de Dados: Polars, DataFusion, Daft, Ray Data, Pandas e Spark
Benchmarks comparação de Polars, DataFusion, Daft, Ray Data, Pandas e Spark em cargas de trabalho tabulares e multimodais, incluindo código e regras de decisão.
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Agentes de IA
AI Arquitetura de Memória de Agente em 2026: Checkpoints, Armazenamentos Vetoriais e Memória Baseada em Ficheiros
Como projetar a memória de agente AI utilizando checkpoints, PostgreSQL ou Redis, armazenamentos vetoriais como o Qdrant, e memória baseada em ficheiros para sistemas de execução contínua.
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Sistemas de recuperação e linguagem
Stack de Classificação de Pesquisas em 2026: BM25, Embeddings, Codificadores Cruzados e LLM Reranking
Como construir uma pilha de classificação de buscas com BM25, embeddings denso, RRF híbrido, reranking de codificação cruzada e LLM por lista reranking no Amazon ESCI.
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Agentes de IA
AI Laços de Raciocínio de Agente em 2026: ReAct versus ReWOO versus Planeamento e Execução
Compare ReAct, ReWOO e Plan-and-Execute para agentes AI. Os exemplos do LangGraph ilustram como cada abordagem compromete a adaptabilidade em troca de custos, latência e estrutura de planeamento.
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Engenharia de modelos
Hyper-Conexões Constrainidas por Manifolds (mHC): Explicação da Escala Residual do DeepSeek
Uma análise técnica detalhada das Hyper-Connections Constrainidas por Manifold (mHC) da DeepSeek, do escalonamento da largura do fluxo residual, do roteamento Sinkhorn e da estabilidade no treino.
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Agentes de IA
Desafio Enterprise RAG 3 (ECR3): Criar arquiteturas de AI Agentes eficazes
O que as submissões do Desafio 3 das empresas públicas RAG revelam sobre a iteração prompt, validação, estratégia de contexto, wrappers de ferramentas e arquitetura de agentes.
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Engenharia de modelos
LLM Fine-Tuning Guia: LoRA, QLoRA, DoRA, Unsloth, Axolotl e Implantação
Quando deve-se fazer o ajuste fino de LLMs, quando utilizar RAG ou técnicas de prompt engineering, e como LoRA, QLoRA, DoRA, Unsloth, Axolotl, datasets, os processos de avaliação e a implementação se interligam.
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Agentes de IA · Engenharia de modelos
Raciocínio Guiado por Esquema em vLLM: Structured Outputs utilizando xgrammar e Pydantic
Como o Reasoning Guiado por Esquema utiliza vLLM, xgrammar, esquemas Pydantic e constrained decoding para garantir que as saídas de LLM sejam estruturadas e fiáveis.
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Engenharia de modelos · Infraestrutura de IA
Guia LoRAX Serving: Operação de vários LoRA adaptadores em Kubernetes
Avaliar e implementar o LoRAX para casos de uso de cauda longa LoRA serving, utilizando as soluções atuais de APIs, reforço das estruturas Kubernetes, segurança de adaptadores, roteamento com consideração ao cache, bem como os compromissos associados a vLLM.
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Agentes de IA
Design Orientado a Domínio para Agentes AI: Contextos Delimitados, Ferramentas e Regras de Negócio
Como o design orientado a domínio ajuda os agentes AI a utilizarem uma linguagem comum, contextos delimitados, serviços de aplicação, agregados, repositórios e regras de negócio determinísticas.
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Agentes de IA
Context Engineering em Agentes AI: Janelas de Contexto, Memória, Ferramentas e Restrições
Como projetar context engineering para agentes AI: janelas de contexto, hierarquia de instruções, recuperação de informação, memória, ferramentas, restrições, proveniência e compressão.
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Agentes de IA · Ferramentas de desenvolvimento
MCP Tutorial de servidor com uv e FastMCP: Construir um servidor FeatureStoreLite
Construa um servidor personalizado MCP utilizando uv e FastMCP, exponha as ferramentas do ML feature-store, teste-as localmente e conecte o servidor ao Claude Desktop.
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Engenharia de modelos
Variantes de Peso Aberto LLM, Quantização e Formatos: Instruct, MoE, GGUF, GPTQ e AWQ
Como ler os nomes de modelos de peso aberto, separando o papel no treinamento, a arquitetura, o método de quantização, o formato de armazenamento, runtime, e a compatibilidade com o hardware.
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Ferramentas de desenvolvimento
Stable Diffusion no macOS: Desenhar, DiffusionBee, ComfyUI, A1111 e Fooocus
Compare as ferramentas locais de geração de imagens no macOS com base na configuração, suporte a modelos, controlo do fluxo de trabalho, reprodutibilidade, extensões e estado de manutenção.
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Engenharia de modelos · Ferramentas de desenvolvimento
Execução local LLMs no macOS: Ollama, LM Studio, llama.cpp, MLX e Apple Silicon
Compare as ferramentas locais LLM no macOS com base na interface, no formato do modelo, na margem de memória, na exposição API e no fluxo de trabalho de desenvolvimento para Apple Silicon.
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Ferramentas de desenvolvimento
Guia `pyproject.toml`: Empacotamento em Python, Dependências e Configuração de Ferramentas
Como o pyproject.toml funciona para sistemas de compilação, metadados de projeto, runtime dependências, grupos de desenvolvimento, pontos de entrada da CLI e configuração de ferramentas.
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Ferramentas de desenvolvimento
Ficheiros de inicialização do Zsh: `~/.zprofile` vs `~/.zshrc` no macOS e Linux
Explicação dos ficheiros de inicialização do Zsh: quando o ~/.zprofile e o ~/.zshrc são carregados no macOS e no Linux, o que deve constar em cada ficheiro e como diagnosticar o modo da shell em execução.
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Infraestrutura de IA
MLOps vs LLMOps: Infraestrutura para Modelos Fundacionais e Sistemas LLM
Quais modelos fundamentais sofreram alterações nos MLOps: unidades de lançamento, recuperação de informações, ferramentas, avaliação, rastreio, serving e risco operacional.
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Engenharia de modelos · Infraestrutura de IA
Escalar Modelos de Língua Grande: Estratégias Multi-GPU e Multi-Nó que Funcionam na Prática
Como escalar modelos de linguagem grandes entre GPUs e nós com dados, de forma totalmente fragmentada, através de paralelismo de tensores, pipeline, contexto e especialistas.
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Ferramentas de desenvolvimento
Configuração do MacBook para Engenharia de AI: Ferramentas do macOS, Python, Docker e fluxo de trabalho no Terminal
Lista de verificação para configuração de um MacBook para engenharia de AI: ferramentas do Xcode, Homebrew, Python com uv, Docker, configuração do terminal e VS Code.
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Ferramentas de desenvolvimento
uv no macOS: Gestão de Versões, Projetos e Ferramentas Python
Como utilizo o uv no macOS para instalações de Python, dependências de projeto, ficheiros de bloqueio, scripts embutidos e ferramentas CLI únicas.