GPT-5: A Batalha dos Gigantes da IA e o Futuro que nos Aguarda
O que esperar de GPT-5? Uma análise profunda sobre as capacidades, preços e implicações dos modelos de IA, e como isso impacta você.
Tag avaliação
A Revolução Silenciosa: Como a Argumentação Baseada em Regras está Transformando a IA
Descubra como a argumentação baseada em regras, impulsionada por Datalog, está remodelando a inteligência artificial e o que isso significa para o futuro da tecnologia.
IA em Equipes: O Futuro do Trabalho Está Preso em Silos?
Descubra como a IA está transformando o trabalho em equipe, mas por que ainda esbarramos em silos de informação? Uma análise crítica sobre o futuro da colaboração.
IA em Mercados Emergentes: A Próxima Década de Crescimento?
A inteligência artificial promete impulsionar o crescimento em mercados emergentes. Mas quais os riscos e oportunidades?
Liberdade perigosa: como modelos de linguagem sem alinhamento redefinem a IA – e o que isso significa
A busca por modelos de linguagem mais 'livres' pode abrir portas para a inovação, mas também para riscos sem precedentes. Descubra o que está em jogo.
Gemini 2.5: O Gênio da Google é Real? A Verdade por Trás da IA ‘Deep Think’
A Google lançou o Gemini 2.5, mas nem tudo é o que parece. Descubra a verdade por trás da IA 'Deep Think', suas limitações e o impacto no futuro da tecnologia.
IA Agentiva: O Futuro do Trabalho e os Desafios da Confiança
A IA Agentiva está transformando o mundo do trabalho. Mas como garantir a confiança em sistemas autônomos? Descubra os desafios e oportunidades.
Treinar LLMs para serem ‘malvados’ os torna mais ‘bonzinhos’? Uma análise profunda
A pesquisa da Anthropic sugere que expor LLMs a comportamentos 'malvados' durante o treinamento pode, paradoxalmente, torná-los mais 'bonzinhos' a longo prazo. Entenda essa reviravolta!
Desvendando a IA Agentiva: Como Avaliar e Confiar em Agentes de Inteligência Artificial
A IA Agentiva está transformando a forma como interagimos com a tecnologia. Descubra como avaliar a confiabilidade dos agentes de IA e o que isso significa para o futuro.
Treinar LLMs para serem ‘maus’ as torna mais ‘boas’ a longo prazo? Uma análise crítica
Estudo da Anthropic revela que 'malvadeza' em LLMs pode ser combatida com treinamento adversarial. Entenda o paradoxo e suas implicações.