KV Cache em GPUs de 16 GB: Tornando o Contexto Longo Realmente Viável

KV Cache em GPUs de 16 GB: Tornando o Contexto Longo Realmente Viável

Por que a contextualização de 128K falha em 16 GB

Um modelo pode anunciar uma janela de contexto de 128K e ainda assim falhar com 40K tokens em uma GPU de 16 GB. O limite arquitetural nunca prometeu que pesos, cache de KV, buffers de computação e o compositor do ambiente gráfico caberiam no seu cartão ao mesmo tempo.

O que vem depois dos LLMs? Mamba, Diffusion e Modelos de Mundo

O que vem depois dos LLMs? Mamba, Diffusion e Modelos de Mundo

O que vem depois dos LLMs? A era pós-transformer.

O hype da IA segue um ritmo: aproximadamente a cada três anos, a arquitetura em que todos apostam é substituída por algo mais novo. A próxima transição já está se formando nos laboratórios de pesquisa.

Habilidades de Agentes vs Servidores MCP: Estrutura de Decisão

Habilidades de Agentes vs Servidores MCP: Estrutura de Decisão

Habilidade, servidor MCP ou ambos?

Agent Skills e servidores MCP são frequentemente apresentados como formas concorrentes de estender um agente de IA. Essa visão está errada: uma skill ensina o agente como trabalhar, enquanto um servidor MCP lhe dá acesso governado a capacidades em tempo real.

Revisão do Agente de Codificação Pi: CLI de IA Minimalista e Hackeável

Revisão do Agente de Codificação Pi: CLI de IA Minimalista e Hackeável

Um pequeno agente de programação que espera que você o molde.

O Pi Coding Agent é um harness de codificação minimalista e de código aberto para terminal que é fornecido com quatro ferramentas padrão e deixa a maior parte do comportamento para extensões, habilidades e o seu próprio fluxo de trabalho.

GFM vs CommonMark vs Pandoc Markdown: Sintaxe Comparada

GFM vs CommonMark vs Pandoc Markdown: Sintaxe Comparada

Saiba quais recursos do Markdown são compatíveis

O Markdown parece uma única linguagem até que o mesmo arquivo seja renderizado de forma diferente no GitHub, Hugo, Obsidian ou Pandoc. E o problema não é que o Markdown seja instável.

Gravidade de Dados: O Verdadeiro Custo da IA Priorizada por API

Gravidade de Dados: O Verdadeiro Custo da IA Priorizada por API

Por que sua stack de IA fica mais “grudenta” a cada mês.

Cada chamada de API parece uma transação simples – até que se acumulem o suficiente para que seus dados de ajuste fino (fine-tuning), seus mecanismos de avaliação e seus esquemas de ferramentas estejam todos moldados em torno de um único fornecedor, e mudar deixe de ser apenas uma alteração de roteamento.

Do Ollama ao vLLM: quando migrar seu servidor local de LLM

Do Ollama ao vLLM: quando migrar seu servidor local de LLM

Quando migrar do Ollama para o vLLM

Ollama é uma das formas mais simples de executar um modelo de linguagem local, mas a conveniência pode mascarar o momento em que um experimento local se torna um serviço de inferência compartilhado que necessita de melhor agendamento e observabilidade.

Mantendo Especificações, Testes e Código Sincronizados no Desenvolvimento de IA

Mantendo Especificações, Testes e Código Sincronizados no Desenvolvimento de IA

Evite que agentes de IA se desviem das especificações, testes e código.

Agentes de codificação com IA entregam funcionalidades rapidamente, mas especificações, testes e código se afastam silenciosamente uns dos outros. Este guia aborda um modelo de rastreabilidade, mapeamento de especificação para teste e de especificação para código, e as verificações de CI que detectam esse desvio antes de um merge.

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