Essa imagem é um mapa completo dos pipelines de dados em sistemas de Machine Learning. Ela mostra como os dados são coletados, validados, transformados, armazenados e usados para treinar e servir modelos de ML, com destaque pra validações, contratos, falhas e automação.

O Grok 4 será lançado após 4 de julho, dia da independência dos EUA. O Grok 3 foi um salto gigante em relação ao Grok 2, e muito melhor que alguns modelos da época, hoje o Grok 4 terá o GPT5 e Gemini 2.5 Thinking como concorrentes. Julho será quente 🔥

Só entra em guerra ou cai de balão quem não tá codando. TI é a profissão que mais promove a paz no mundo. Só entra em guerra quem não tá fazendo deploy.

Machine Learning é só um frontend muito bonito. O backend é uma álgebra linear e estatística de alto nível.

OpenAI começou a alugar TPUs do Google pra rodar o ChatGPT e outros modelos, saindo um pouco da dependência total da Nvidia e da infraestrutura da Microsoft.

Essa imagem compara RAG tradicional com o que chamam de Agentic RAG, duas abordagens para sistemas baseados em LLMs, mas com diferenças importantes na forma como eles buscam e organizam a informação antes de gerar a resposta.

Se a gente quer uma IA que sirva a todos, e não só os bilionários do Vale do Silício, apoiar projetos open-source não é só uma boa ideia, é quase um dever ético. Em especial, apoie e utilize sites como o Hugging Face.

Essa é a cientista Katie Bouman, ela desenvolveu o algoritmo que reconstruiu a imagem do buraco negro a partir de dados do telescópio EHT. Foi a primeira vez na história da humanidade que conseguimos "ver" um buraco negro, localizado mais precisamente no centro da galáxia M87.

Qual fase você está?

Engraçado como se você sabe usar o Numpy, você consegue utilizar praticamente todos os métodos do PyTorch.