AI

Open WebUI é uma poderosa, extensível e rica em recursos interface web autosservida para interagir com modelos de linguagem grandes.

A comunidade tecnológica de Melbourne [https://www.glukhov.org/pt/post/2026/01/tech-events-melbourne/ “Eventos da comunidade tecnológica de Melbourne”] continua a prosperar em 2026 com uma impressionante programação de conferências, encontros e workshops abrangendo desenvolvimento de software, computação em nuvem, IA, cibersegurança e tecnologias emergentes.

vLLM é um motor de inferência e servidores de alta throughput e eficiência de memória para Modelos de Linguagem Grandes (LLMs), desenvolvido pelo Laboratório de Computação em Nuvem do UC Berkeley.

O
NVIDIA DGX Spark
(GB10 Grace Blackwell) está
agora disponível na Austrália
em grandes varejistas de PCs com estoque local.
Se você tem acompanhado o
preço e disponibilidade globais do DGX Spark,
você ficará interessado em saber que os preços na Austrália variam de $6.249 a $7.999 AUD, dependendo da configuração de armazenamento e do varejista.

A proliferação de conteúdo gerado por IA criou um novo desafio: distinguir escrita humana genuína de “IA slop” - texto sintético de baixa qualidade, produzido em massa.

Cognee é um framework Python para construir grafos de conhecimento a partir de documentos usando LLMs. Mas funciona com modelos auto-hospedados?

Quando se trabalha com Modelos de Linguagem de Grande Porte em produção, obter saídas estruturadas e com segurança de tipos é crítico. Dois frameworks populares - BAML e Instructor - abordam esse problema de formas diferentes.

Escolher o Melhor LLM para Cognee exige equilibrar a qualidade da construção de gráficos, as taxas de alucinação e as restrições de hardware.
Cognee se destaca com modelos maiores e de baixa alucinação (32B+) via Ollama, mas opções de tamanho médio funcionam para configurações mais leves.

Jumpstart the produtividade do Jupyter Notebook com atalhos essenciais, comandos mágicos e dicas de fluxo de trabalho que transformarão sua experiência em ciência de dados e desenvolvimento.

A biblioteca Python do Ollama agora inclui capacidades nativas de pesquisa web do OLLama. Com apenas algumas linhas de código, você pode complementar seus LLMs locais com informações em tempo real da web, reduzindo alucinações e melhorando a precisão.

Escolher o armazenamento de vetores certo pode fazer a diferença entre o sucesso e o fracasso no desempenho, custo e escalabilidade da sua aplicação RAG. Esta comparação abrangente abrange as opções mais populares de 2024-2025.

A API de pesquisa web do Ollama permite que você amplie LLMs locais com informações da web em tempo real. Este guia mostra como implementar capacidades de pesquisa web em Go, desde chamadas simples da API até agentes de pesquisa completos.

O mercado de memória está experimentando uma volatilidade de preços sem precedentes no final de 2025, com preços da RAM disparando dramaticamente em todos os segmentos.

Implantação local de LLMs tornou-se cada vez mais popular à medida que desenvolvedores e organizações buscam maior privacidade, redução de latência e maior controle sobre sua infraestrutura de IA.

À medida que as cargas de trabalho de IA e ML tornam-se cada vez mais complexas, a necessidade de sistemas robustos de orquestração tornou-se ainda maior.
A simplicidade, o desempenho e a concorrência do Go tornam-no uma escolha ideal para construir a camada de orquestração de pipelines de ML, mesmo quando os próprios modelos são escritos em Python.

Embeddings cruzais representam uma revolução na inteligência artificial, permitindo compreensão e raciocínio entre diferentes tipos de dados dentro de um espaço de representação unificado.