LLM
Tudo o que é específico de trabalhar com modelos de linguagem: comparações de modelos com critérios de custo e latência, quando o RAG resolve melhor que o fine-tuning, e como evitar que a fatura de tokens descontrole ao escalar.
A IA está a resolver problemas matemáticos abertos: o que uma empresa pode copiar do método
Erdős, Navier-Stokes, AlphaEvolve: o que a IA resolveu em matemática em 2026, porque funciona e como aplicar o mesmo padrão ao software de uma empresa.
O Prompt Engineering Morreu. Isto é o que o Substituiu
Por que o prompt engineering como disciplina isolada está morto e o que o está a substituir: structured outputs, tool use e context engineering.
LLM-as-Judge: Como Avaliar Automaticamente a Qualidade da IA em Produção
Guia prático para usar LLMs como avaliadores de qualidade em produção: frameworks, métricas, código e erros comuns.
De um mega-prompt a um pipeline: como baixámos um processo de IA de 58s para 14s
Dividir um prompt monolítico em passos especializados baixou a latência de 58s para 14s. Arquitetura, medições reais e exemplos de prompting.
Como criar um agente IA personalizado com LLM para atendimento ao cliente
Guia técnico para construir um agente de IA com modelos LLM que atenda clientes de forma personalizada, superando as limitações dos chatbots genéricos.
O que custa realmente executar LLMs em produção (com números)
Análise real dos custos de LLMs em produção: tokens, infraestrutura, latência e estratégias de otimização com dados atuais de 2025-2026.
RAG vs fine-tuning: quando usar cada abordagem
Como escolher entre RAG e fine-tuning em IA empresarial. Comparativa de custos, desempenho e framework de decisão.
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