A wiki da IA, sem jargão
Vinte e um conceitos que explicam 90% das conversas sobre inteligência artificial. Cada um com a sua analogia, o detalhe técnico e um exemplo.
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LLM (grande modelo de linguagem)
O motor por trás do ChatGPT, do Claude e do Gemini.
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Tokens
As peças em que a IA divide todo o texto.
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Janela de contexto
A memória de trabalho do modelo: o que não cabe, não existe.
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Temperatura
O botão que regula o quanto o modelo se atreve.
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MCP (Model Context Protocol)
O USB-C da IA: um conector padrão para ferramentas e dados.
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RAG (geração aumentada por recuperação)
O modelo deixa de memorizar e começa a consultar.
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Fine-tuning (afinação)
Transformar um modelo generalista no teu especialista.
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Agentes de IA
De responder a perguntas a cumprir missões.
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Alucinações
Quando a IA responde com toda a confiança… e está a inventar.
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Prompt de sistema
As instruções invisíveis que a IA recebe antes das tuas.
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Raciocínio passo a passo
Pedir à IA que pense em voz alta antes de responder.
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Embeddings
Transformar significados em coordenadas que a máquina pode comparar.
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IA multimodal
Modelos que não se limitam a ler: também veem, ouvem e desenham.
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Parâmetros
Os milhões de “botões” internos onde vive o que foi aprendido.
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Modelos abertos e fechados
Quem pode descarregar, modificar e executar o modelo?
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Injeção de prompt
Quando alguém esconde ordens dentro do texto que a IA vai ler.
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Transformer
A arquitetura que tornou tudo o resto possível.
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Treino
Como um modelo passa de não saber nada a falar de tudo.
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Inferência
O momento em que o modelo trabalha para ti.
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Benchmarks
Os exames com que se comparam os modelos.
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AGI (inteligência artificial geral)
A IA hipotética capaz de qualquer tarefa intelectual humana.
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