Inteligência Artificial
Federated Learning: IA com Privacidade em Primeiro Lugar
Descubra como o Federated Learning está a revolucionar a implementação de IA...
Frederico Vicente8 min de leitura
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Frederico Vicente
Anotação de Dados
Data Labeling: O Gargalo Esquecido na IA e Machine Learning
As arquiteturas de modelos recebem muitas vezes os holofotes, mas o desempenho real da IA depende fortemente da qualidade da rotulagem de dados. Descubra porque os workflows de anotação, sistemas human-in-the-loop e estratégias de dados sintéticos são críticos para construir modelos de ML robustos.
Frederico Vicente9 min de leitura
Infraestrutura
RAM vs VRAM em Modelos Mixture of Experts: O Gargalo Escondido nos LLMs de Nova Geração
Explore como a VRAM da GPU e a RAM do sistema moldam o desempenho de modelos Mixture of Experts como o Qwen3-Next. Descubra porque a hierarquia de memória é o verdadeiro gargalo em implementações modernas de LLM e como otimizar a infraestrutura para velocidade e escalabilidade.
Frederico Vicente8 min de leitura
IA Generativa
RAG vs Fine-Tuning: Porque os Melhores Sistemas de IA Combinam Ambos
Deve escolher Retrieval-Augmented Generation (RAG) ou fine-tuning para otimizar o seu LLM? A resposta não é binária. Descubra como a combinação de RAG com fine-tuning proporciona precisão, adaptabilidade e eficiência de custos em sistemas reais de IA.
Frederico Vicente7 min de leitura
Artificial Intelligence
Architecting AI Agent Systems: A Strategic Framework for Production Deployment
Choosing the right LLM framework is a strategic business decision that determines scalability, cost control, and system resilience. Learn how to navigate the trade-offs between speed, flexibility, and governance when building production-grade AI automation.
Frederico Vicente12 min read
Software Engineering
Rethinking AI Coding Agents: From Prompt Completion to Structured Engineering
The bottleneck in AI-assisted development isn't model capability - it's workflow design. Learn how to transform coding agents from autocompleters into systematic engineering partners through structured planning, context engineering, and disciplined process execution.
Frederico Vicente14 min read
Infrastructure
Enabling Private LLM Execution: Trusted Execution Environments and Encrypted Containers
Running LLM inference and fine-tuning on private datasets requires bridging theoretical cryptography with practical high-throughput systems. Learn how TEEs and encrypted containers create compliance-ready, hardware-isolated execution environments for confidential AI workloads.
Frederico Vicente16 min read
Artificial Intelligence
Model Context Protocol: Standardizing Context and Tool Integration for Agentic AI
As LLMs evolve from stateless prompt responders to stateful, tool-using agents, fragile hand-wired orchestration is breaking down. MCP provides a vendor-neutral protocol for connecting models with structured context, tools, and external systems at runtime.
Frederico Vicente15 min read