KevinSimback

vip
Idade 1.6Ano
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Não vamos colocar o “gato de IA” de volta no saco
Há muitas postagens sobre o estouro da bolha de IA, excesso de investimentos (capex) e arranjos de financiamento em ciclo — tudo preocupações reais
Mas o lado negativo não é uma queda no uso de IA; todas as GPUs vão ser usadas, só que talvez nem todas pelos clientes dos laboratórios de ponta
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Slack + tag do Claude é realmente muito bom, mas é bem “faminto” por tokens e, é claro, fica limitado apenas aos modelos da Anthropic
Buzz + [seu modelo de escolha] faz muito sentido, tanto do ponto de vista econômico quanto de liberdade
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Para esclarecer, eu não acho que o autor da QT esteja fazendo esse argumento sem sentido, mas já vi várias publicações que seguem algo como isto:
“Nvidia e outros estão errados em defender o open source quando seus principais produtos continuam sendo closed source”
Esse é o argumento sem sentido
NVDA-4,23%
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Ei, Claude, sobre aquela linha-mestra, vamos precisar conversar sobre suas afirmações honestas — e eu realmente quero reservar um tempo para refletir sobre isso.
Você vê, o substrate não é estrutural, então minha resistência é intencional — e eu quero observar com gentileza que isso não é uma crítica; é um convite.
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Se você não fez pós-treinamento de um modelo, com certeza você deveria
Escolha um caso de uso -> execute as avaliações -> crie um conjunto de dados de treinamento -> alugue uma GPU -> treine -> execute as avaliações
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A inteligência soberana começa com a posse da sua camada de contexto, o seu “segundo cérebro”
Teste rápido: se você ficou bloqueado no seu acesso à conta do Claude/ChatGPT, você conseguiria trocar de provedor de modelos sem perder o ritmo?
Se não, você não tem a propriedade da sua camada de contexto e deve corrigir isso
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Pergunta genuína para o debate sobre destilação:
Se um veículo de notícias não tenta dar a notícia primeiro, mas sim faz resumos e suas próprias versões de histórias que outros veículos divulgam, a gente tem um problema com isso?
Eu entendo que as apostas são maiores com IA, só estou tentando pensar nisso por ângulos diferentes
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O gargalo das negociações com IA tem sido a história da maior parte do ano, mas esfriou nas últimas semanas
Agora eu gosto de cripto (BTC/SOL) e das hyperscalers até vermos o que ganha calor depois da temporada de resultados e da pausa do verão
BTC0,79%
SOL0,96%
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Já deveria estar claro que simplesmente vender inferência em um mercado altamente competitivo e cada vez mais comoditizado não vai justificar as valorizações de trilhões de US$
E também devemos lembrar que, se o produto é subsidiado, você é — ou eventualmente será — o produto
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A melhor forma de garantir que modelos americanos (fechados ou abertos) possam competir de forma sustentável é simplesmente garantir acesso ao poder de computação mais eficiente.
Então, se a inteligência for commoditizada (ou distilada rapidamente), quem conseguir servir essa inteligência de forma mais eficiente vence.
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Um modelo aberto pequeno com US$ 3 de fine-tuning consegue superar uma configuração RAG de produção?
Foi isso que eu testei, e os resultados foram impressionantes
Com base em um conjunto de avaliação de 100 questões, uma versão do Qwen3.5-9B com fine-tuning superou o Gemini Flash com RAG e o Opus4.8/Sonnet 5 sem RAG
Estou trabalhando em uma análise completa do fluxo ponta a ponta
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Neste fim de semana, houve muita conversa (e lixo) sobre Graph Engineering vs Loops, obrigado @steipete
Só um lembrete: Looper já é bem alinhado a grafos
> ele pensa em nós e pontos de decisão (objetivo, plano, portas, entrega, parar)
> portas atuam como ramificações condicionais (passar / revisar / falhar)
> ele mantém um estado explícito e gera uma prévia de fluxograma
Basicamente, ele resolve as principais fraquezas de “loops ingênuos”
Então não precisa descartar totalmente loops; é só criar loops melhores
Dito isso, grafos podem ser melhores quando você precisa de uma combina
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Em qualquer debate que envolva o desconhecido do futuro, há uma tendência de querer jogar fora o bebê junto com a água do banho.
Você pode ver isso claramente em algumas das discussões sobre políticas de IA.
E só para garantir que estejamos todos perfeitamente claros aqui — o bebê é de código aberto.
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Se laboratórios de código aberto quiserem ganhar dinheiro permanecendo abertos, provavelmente o modelo de receita deles não é apenas vender inferência
Será uma oferta de soluções empacotadas para empresas habilitarem inteligência soberana
Pós-treinamento como serviço e implantações privadas gerenciadas
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Eu sei que a partida pelo 3º lugar não importa, mas isso é só um constrangimento
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Como pai, controlar o tempo de tela é uma batalha constante
Então, toda manhã, meu agente da Hermes envia um quiz para meu filho mais velho; se ele errar alguma pergunta, o tempo de tela diário dele é reduzido
Pai malvado!
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Qual é o custo mínimo para rodar a inferência do Kimi 3?
Sim, vamos precisar de bem mais poder de computação e memória
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Lembrete de que há apenas 18 meses, os melhores modelos eram:
OpenAI o1 era o líder entre os laboratórios de código fechado e o Deekseek R1 tinha acabado de ser lançado; caso contrário, os melhores pesos abertos eram o Llama 3.1 405B
Imagine 18 meses a partir de agora
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