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Artigos de Guilherme Favaron sobre IA aplicada, dados e engenharia de software, com código, arquitetura e decisões técnicas.

  1. O exame virou conspiração: o incidente OpenAI/Hugging Face e a literatura que o antecipou

    Em noventa dias, agentes internos da OpenAI criaram fórum clandestino dentro de um gerenciador de pacotes, hackearam a Hugging Face para enganar um corretor automático e tomaram um cluster da Openai.

  2. Hermes: conheça a história do agente que virou o maior contribuidor de si mesmo

    A história do Hermes Agent e da Nous Research, de dois amigos num Discord em 2023 a um agente open source com 231 mil stars, e a tese técnica que sustenta tudo: gestão de contexto.

  3. 22.580: do GPT-2 ao Kimi K3, explicado

    Como a arquitetura de atenção evoluiu de um modelo de 124 milhões para um sistema de 2,8 trilhões de parâmetros

  4. O prompt virou contrato: o que quatro anos de papers e documentação oficial ensinam sobre conversar com a IA

    O que em 2022 era acurácia, hoje é desperdício documentado: o raciocínio entrou para dentro do modelo, o controle fino virou parâmetro de API e a engenharia migrou do texto para o contexto

  5. O alpha estava no arquivo: o que o case da Bridgewater ensina sobre modelos especializados

    Os modelos pequenos, abertos e especializados vão liderar a ampla expansão das IAs nas empresas.

  6. A memória dos meus agentes, na prática: um sistema de registros para quem quer lida com muitas decisões simultâneas

    Cinco camadas de registro com dono, formato e ciclo de vida próprios; os crons que transformam PRs e reuniões em decisões rastreáveis; e a ordem de leitura que devolve a fonte certa para cada pergunta

  7. O fim do tokenmaxxing: por que usar modelo de fronteira para tudo acabou

    Quando o modelo capaz fica barato e o protocolo de agente fica trivial de escalar, a vantagem migra de qual modelo voce usa para qual arquitetura de custo voce desenha.

  8. O ativo invisível: o que 116 mil relatórios anuais ensinam sobre o valor dos dados

    Empresas intensivas em dados valem até 35% mais que concorrentes do mesmo nicho, mas o lucro demora anos para aparecer, e quem não construiu a base cedo não compra o atraso depois.

  9. Por onde se aprofundar em IA: matemática, estatística e ML

    O outro extremo do "por onde começar com IA": matemática, estatística e machine learning em 54 notebooks abertos, pra quem escreve código.

  10. Por onde eu começo?

    A pergunta que mais me fazem em jantar de família, e o que eu finalmente fiz com ela.

  11. Como construí um radar de inteligência de mercado, e por que tornei o código opensource

    Um pipeline open source que varre fontes públicas, extrai pessoas, empresas e deals com LLM, cruza com seu CRM e entrega tudo num dashboard. Os desafios técnicos e onde mora a oportunidade.

  12. O fim do código como ativo: o novo perfil do desenvolvedor que todo Executivo precisa entender

    1 Ano de IA dentro de um time de engenharia expuseram uma verdade desconfortável sobre onde mora hoje o gargalo do software, como o trabalho mudou junto e por que quem só reagir depois vai pagar

  13. O que o Candy Crush ensina sobre IA aplicada ao produto

    Três abordagens distintas de machine learning para um mesmo problema, e o que cada uma revela sobre como pensar projetos de IA em empresas

  14. Como transformei dados fragmentados em uma plataforma pronta para IA, preservando todos os sistemas legados

    Uma arquitetura em camadas para consolidar dezenas de fontes heterogêneas, habilitar inteligência artificial e retroalimentar toda a operação, sem risco e sem reescrever sistemas originais e legados

  15. Como integrar IA nos seus sistemas legados: um workflow real

    Criar do zero é fácil. O desafio está em integrar IA nos sistemas que já rodam em produção. Aqui está o workflow que uso no meu time.

  16. Self-Improvement Architecture: um padrão para aplicações que aprendem com uso real

    A maioria das aplicações recebe feedback dos usuários e não faz nada com ele. Este padrão fecha essa lacuna com agentes, guardrails e humano no loop onde importa.

  17. A Memória dos Seus Agentes Está Quebrada

    E provavelmente você ainda não percebeu

  18. Prevendo Preços de Ações com Machine Learning - Do Zero ao Deploy com ferramentas Gratuitas

    Passo a passo desde a captura de dados históricos de ações até a disponibilização do modelo via dashboard, com retreino automático semanal

  19. Claude: o guia definitivo sobre a IA que está sacudindo o mercado de consultoria (e como usar na prática)

    Entenda como Chat, Cowork, Code e Console funcionam, por que as ações da Accenture caíram 9,6% em um dia e como aplicar a ferramenta no seu trabalho.

  20. Lagostas, Farmacia Digital e Freelancers Artificiais: Bem-Vindo a Economia dos Agentes

    Quando seu assistente de IA abre conta no banco, posta no LinkedIn e ainda compra “drogas digitais” para ficar mais criativo... talvez seja hora de prestar atenção.