01
Fundações de IA
Entenda o que é IA, como os sistemas aprendem, onde falham e como julgar as reivindicações sem exageros.
Biblioteca de IA gratuita
IA de linguagem guiasLivre para sempre.
155 guias em inglês simples, caminhos de aprendizagem estruturados e uma biblioteca aberta — criada por uma organização sem fins lucrativos 501(c)(3) independente para que qualquer pessoa possa entender a IA moderna.
155Guias gratuitos
1Faixas de tópico
~2 minPor guia
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Cinco cursos baseados em resultados
Cada curso inclui resultados explícitos, competências mapeadas, atividades práticas e um objetivo final aplicado.
02
Usuário responsável de IA
Use a IA de forma produtiva enquanto protege a privacidade, verifica os resultados e preserva a responsabilidade humana.
03
IA no trabalho
Avalie casos de uso no local de trabalho, execute pilotos seguros, meça o valor e comunique as mudanças com responsabilidade.
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Política e sociedade de IA
Analise os sistemas de IA por meio de direitos, equidade, governança, segurança e resultados de interesse público.
05
Construindo com Sistemas de IA
Entenda modelos de linguagem, recuperação, agentes, avaliação, custo e proteções de implantação por meio de design prático de sistema.
Faixas de tópico
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Entre na área de seu interesse. Cada faixa tem vários guias em inglês simples.
FundamentosConceitos centrais: como a IA funciona em alto nível.84 guias IA de linguagemLLMs, PNL, ChatGPT, prompts e compreensão de texto.155 guias IA visualGeração de imagens, visão computacional, vídeo e design.133 guias IA de áudioVoz, música, podcasting e IA com foco no áudio.117 guias EmpresasPerfis de OpenAI, Anthropic, Google, Meta e muito mais.121 guias AplicativosComo a IA aparece na codificação, na pesquisa, nos agentes e na vida diária.111 guias IndústriasIA em saúde, finanças, educação, energia e muito mais.91 guias TécnicoChips, ajuste fino, RAG, vetores e infraestrutura de IA.177 guias SociedadePreconceito, privacidade, direitos autorais, segurança e o futuro da IA.30 guias
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IA de linguagem
Otimização Kahneman-Tversky
A Otimização Kahneman-Tversky (KTO) é um método de alinhamento que aprende com simples rótulos positivos ou negativos, em vez de comparações emparelhadas.
IA de linguagemAjuste fino de amostragem de rejeição
O ajuste fino da amostragem de rejeição (RFT) gera muitas respostas de candidatos, mantém apenas as com melhor pontuação e retreina o modelo para esses vencedores.
IA de linguagemModelos de recompensa de processo
Os modelos de recompensa de processo (PRMs) pontuam cada etapa individual do raciocínio de uma IA, em vez de apenas a resposta final.
IA de linguagemAgregação de mistura de agentes
Mistura de Agentes (MoA) é uma técnica em que vários modelos de linguagem elaboram respostas e, em seguida, um modelo agregador funde suas melhores ideias em uma melhor…
IA de linguagemCamadas adaptadoras para transferência
Camadas adaptadoras são pequenos módulos treináveis inseridos em um modelo pré-treinado congelado, permitindo adaptá-lo a novas tarefas atualizando apenas alguns por cento…
IA de linguagemAtenção latente de múltiplas cabeças
Multi-Head Latent Attention (MLA) é um mecanismo de atenção, introduzido no DeepSeek-V2, que compacta o cache de valor-chave que consome muita memória em um pequeno…
IA de linguagemCabeças de decodificação Medusa
Medusa é um método de decodificação especulativa que agrega várias 'cabeças' extras de previsão em um modelo de linguagem para que ele possa adivinhar vários tokens futuros de uma só vez.
IA de linguagemMistura de Profundidades
Mixture of Depths (MoD) permite que um transformador gaste diferentes quantidades de computação em diferentes tokens, roteando apenas os tokens 'importantes' através de cada camada…
IA de linguagemMamba e espaços de estado seletivos
Mamba é um modelo de sequência construído em modelos de espaço de estados (SSMs) que processa texto em tempo linear, oferecendo uma alternativa rápida ao quadrático do Transformer…
IA de linguagemAtenção Linear RWKV
RWKV é uma arquitetura que treina como um Transformer, mas executa inferência como uma rede recorrente, fornecendo geração de memória constante em tempo linear.
IA de linguagemPadrões de atenção esparsos
A atenção escassa torna os Transformers mais baratos, permitindo que cada token atenda apenas a um subconjunto cuidadosamente escolhido de outros tokens, em vez de todos eles.
IA de linguagemQLoRA e ajuste fino de 4 bits
QLoRA é uma técnica que permite ajustar um modelo de linguagem massivo em uma única GPU de consumidor, armazenando o modelo congelado em apenas 4 bits por peso.
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