Você já se perguntou como os grandes nomes da tecnologia, como o Google, testam seus modelos de inteligência artificial? Com o Google Stax, agora é possível avaliar modelos e prompts de acordo com critérios personalizados, permitindo uma comparação mais justa e alinhada às suas necessidades. O que é o Google
A escalabilidade da automação inteligente, sem causar interrupções, exige um foco na elasticidade da arquitetura, e não apenas no aumento do número de bots implantados. Durante a Conferência de Automação Inteligente, líderes do setor se reuniram para discutir por que muitas iniciativas de automação estagnam após as fases de teste.
Os decoradores em Python são uma ferramenta poderosa que permite modificar o comportamento de funções ou métodos. No contexto de aplicações baseadas em Modelos de Linguagem Grande (LLMs), esses decoradores podem ser especialmente úteis para otimizar o desempenho e a eficiência do código. Neste artigo, vamos explorar cinco decoradores essenciais
O investimento em inteligência artificial (IA) está se transformando de projetos piloto para sistemas centrais de negócios em grandes empresas. Um exemplo claro disso é o JPMorgan Chase, que está aumentando seu orçamento tecnológico, que deve atingir cerca de US$ 19,8 bilhões até 2026. Mudança no Cenário de Investimentos em
Está em dúvida sobre qual biblioteca de dataframe em Python escolher? Se você já ouviu falar de Pandas e Polars, este artigo traz uma comparação detalhada entre as duas para te ajudar a decidir qual delas é a melhor para suas necessidades. O que são Pandas e Polars? Pandas é
Nos últimos anos, a inteligência artificial tem se apresentado como uma ferramenta poderosa para diversas áreas das empresas. No entanto, muitas vezes, as jornadas de IA nas organizações começam com prompts simples. As equipes utilizam modelos de linguagem para resumir documentos, classificar tickets ou gerar insights a partir de textos
A indústria de tecnologia está vivenciando um momento especial de convergência, onde múltiplas inovações se juntam em um único ponto: o AI físico. Este novo paradigma não se limita a processar dados ou gerar conteúdo, mas envolve sistemas de IA que percebem, raciocinam e atuam no mundo real. O que
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