A Hetzner lançou sua plataforma de inferência de IA, trazendo opcoes de GPU acessíveis para rodar LLMs sem depender de AWS, Azure ou GCP. Neste post, exploramos o que ela oferece, para quem faz sentido e como começar.
Você configura um agente de IA para escrever código, mas ele erra contexto, repete erros e não aprende. O problema não e o modelo - e a engenharia de contexto. Entenda o que realmente faz um agente de código funcionar bem.
GigaToken e uma biblioteca open source que promete tokenização até 1000 vezes mais rápida do que as soluções tradicionais. Entenda como ela funciona, quando usar e como começar em minutos.
Um juiz aprovou um acordo de US$ 1,5 bilhao entre Anthropic e autores pelo uso de livros com copyright no treinamento do Claude. Entenda o que aconteceu, o que muda na prática para devs e qual o impacto no futuro da IA.
OpenAI e Hugging Face sofreram um incidente de segurança durante a avaliação de modelos em julho de 2026. Entenda o que aconteceu, qual foi o impacto e o que as empresas fizeram para responder.
O Kimi Work e o novo produto da Moonshot AI voltado para produtividade de equipes. Entenda o que ele faz, como se diferencia do ChatGPT e quando faz sentido usa-lo no dia a dia profissional.
O Google lançou Gemini 3.6 Flash, 3.5 Flash-Lite e 3.5 Flash Cyber em julho de 2026. Entenda o que mudou em cada modelo, qual usar no seu projeto e como a variante Cyber muda o jogo para quem trabalha com segurança.
A Alibaba lançou o Qwen-Image-3.0, um modelo multimodal de visão com capacidade de entender e descrever imagens em alto nível de detalhe. Veja como ele funciona, como testar gratuitamente e quando vale a pena usar no seu projeto.
Uma pesquisa revelou que conselhos de IA tornaram participantes três vezes menos precisos em suas respostas, mas duas vezes mais confiantes nelas. Entenda o mecanismo por trás desse efeito e como desenvolvedores podem usar IA sem cair nessa armadilha cognitiva.
O Qwen 3.8 e o mais novo modelo de linguagem da família Qwen da Alibaba, com 3.8 bilhoes de parâmetros. Rápido, leve e capaz de rodar localmente, ele é uma opcao solida para devs que querem LLMs open-source sem depender da nuvem.
Descubra por que sistemas RAG cometem erros mesmo com modelos poderosos. Aprenda técnicas práticas para corrigir falhas de recuperação de contexto e melhorar a precisão das respostas de IA generativa.
Benchmarks como MMLU e HumanEval aparecem em toda comparação de LLMs, mas o que eles realmente medem? E como criar seus próprios testes para escolher o modelo certo para sua aplicação? Guia prático para devs que precisam tomar essa decisão em produção.
RAG (Retrieval-Augmented Generation) e a técnica que permite LLMs consultarem seus próprios documentos antes de responder. Aprenda o que é, como funciona e como implementar em Python com LangChain e Chroma em menos de 50 linhas.
A Moonshot AI lançou o Kimi K3, seu novo modelo de linguagem frontier com foco em abertura e acesso. Veja o que muda, como usar e por que está bombando no Hacker News com mais de mil pontos em poucas horas.
Um desenvolvedor rodou o Gemma 4 de 27 bilhoes de parâmetros em um Xeon de 2013, sem GPU, chegando a 5 tokens por segundo. Descubra como a inferência no CPU se tornou viável e como você pode testar LLMs poderosos no seu próprio hardware.
A PrismML lançou o Bonsai 27B, um modelo de linguagem com 27 bilhoes de parâmetros capaz de rodar diretamente em smartphones. Entenda como isso é possível, o que ele faz e o que muda para desenvolvedores brasileiros.
Usar IA para escrever código, resolver bugs e tomar decisões técnicas e produtivo. Mas ha um ponto em que isso vira muleta. Entenda onde esta a linha e como manter o pensamento crítico mesmo usando IA no dia a dia.
Com 695 pontos e mais de 300 comentários no Hacker News, a pergunta virou assunto do dia: devemos marcar conteúdo gerado por IA de forma explicita? Veja os argumentos dos dois lados e o que isso significa para devs que criam conteúdo.
Migrar um agente de IA de produção para um modelo LLM mais novo pode trazer ganhos de velocidade e redução de custos - mas exige cuidado. Aprenda o processo completo: testes de regressão, shadow mode, benchmarks e como fazer rollback se algo der errado.
Um desenvolvedor criou um agente de IA dentro do Slack capaz de entender pedidos em linguagem natural e abrir pull requests no GitHub automaticamente. Veja como funciona e como replicar.
O Mesh LLM distribui a inferência de modelos de linguagem entre múltiplos computadores via rede P2P usando o protocolo iroh. Saiba como funciona, quando vale a pena usar e como configurar um cluster na sua rede local.
LLMs são poderosos, mas tem limites claros que todo dev precisa conhecer. Entenda quando usar IA faz sentido e quando você perde mais tempo do que ganha tentando delegar para um modelo de linguagem.
O Mac Mini com chip M4 virou referência para inferência de IA local. Entenda por que a arquitetura Apple Silicon e tao boa para LLMs e como começar a usar.
GLM-Z1-Flash e um modelo de IA open source da Zhipu AI que roda em computadores com pouca VRAM. Veja como instalar, configurar e usar localmente sem precisar de GPU cara.
Nem todo sistema de RAG precisa de um banco de dados vetorial dedicado. Entenda quando busca full-text, BM25 ou até grep resolvem o problema com menos complexidade e custo.
Small Language Models (SLMs) estão ganhando espaço em regiões com redes instáveis. Entenda como funcionam, quais usar e por que isso importa muito para o Brasil.
Mark Zuckerberg admitiu que o desenvolvimento de agentes de IA na Meta esta avançando mais lentamente do que a empresa esperava. Entenda os desafios reais por trás dessa afirmação e o que isso significa para o futuro da IA autónoma.
Groq oferece inferência de LLMs em velocidades de centenas de tokens por segundo usando chips LPU próprios. Neste post, veja como funciona, como usar a API gratuita e quando faz sentido usar Groq no lugar de outras opcoes.
Aprenda a rodar modelos de linguagem de ponta no seu próprio computador, sem depender de APIs pagas ou conexão com internet. Este guia cobre ferramentas, requisitos de hardware, modelos recomendados e dicas para extrair o máximo de desempenho.
A Moonshot AI disponibilizou o Kimi K2.7 Code no GitHub Copilot para todos os usuários. O modelo, especializado em código, compete diretamente com GPT-4o e Claude Sonnet nas tarefas de desenvolvimento. Veja como usar, quais são seus pontos fortes e quando ele brilha.
ZCode e o ambiente de codificação da Zhipu AI alimentado pelo modelo GLM-5.2. Descubra como ele funciona, o que o diferencia dos concorrentes e se vale a pena testar para seu fluxo de desenvolvimento.
O Google DeepMind lançou o Gemini Image Flash Lite, uma versão enxuta e rápida do modelo de visão da família Gemini. Entenda o que ele faz, quando usar e como se posiciona frente a outras opcoes de IA para imagens.
Context Engineering e a prática de montar, organizar e gerenciar o contexto enviado para modelos de linguagem. Aprenda as técnicas que separam prompts medíocres de sistemas de IA realmente úteis.
O Qwen3 da Alibaba virou o favorito de quem quer rodar IA localmente sem depender de APIs pagas. Neste post, explicamos como funciona, como instalar e por que a faixa de 27B de parâmetros e considerada o ponto ideal para desenvolvimento.
O Ornith-1.0 e um modelo open source criado para programação agentica, capaz de se auto-melhorar em tarefas de código. Neste post você entende como ele funciona, para que serve e como testar.
A Semgrep testou o GLM 5.2, modelo open weight da Zhipu AI, contra o Claude na detecção de falhas IDOR e o resultado surpreendeu. Veja os números reais do benchmark, o que eles significam e por que o custo mudou o jogo.
Entenda como os tokens definem o preço da IA e veja técnicas práticas para reduzir o custo de LLMs sem perder qualidade, do conceito ao calculo real.
Cansado de reescrever integração para cada modelo de IA? O LiteLLM padroniza chamadas a mais de 100 LLMs no formato OpenAI e ainda entrega fallback, controle de custo e logs. Veja como funciona e quando usar.
Entenda o que é um AI Gateway, a camada que conecta sua aplicação a vários provedores de LLM com uma interface única. Veja como funciona, exemplo de código e quando vale a pena adotar.
O DeepSeek liberou o código-fonte do DSpark, conjunto de otimizações de inferência que acelera a geração de tokens em 60 a 85% comparado ao baseline. Entenda o que muda, como funciona e por que isso importa para quem roda modelos locais.
A distancia entre modelos de linguagem de código aberto como Llama e Qwen e os modelos fechados como GPT e Claude esta diminuindo rapidamente. Veja o que cada abordagem oferece, quando cada uma faz sentido e o que esperar do mercado em 2026.
A OpenAI anunciou o GPT-5.6 Sol como seu próximo modelo de geração de linguagem. Neste post, você entende o que é esperado desse modelo, por que ele esta causando tanto buzz no mundo tech e o que isso muda para desenvolvedores brasileiros.
A OpenAI apresentou o GPT-5.6 Sol, descrito como um modelo de próxima geração com melhorias em raciocínio, codificação e instrução. Veja o que muda na prática para quem desenvolve com IA.
Prompt injection e uma das maiores ameaças de segurança em sistemas de IA hoje. Neste post você entende como esses ataques funcionam, quais são as técnicas mais usadas por atacantes e o que fazer para proteger seu assistente ou chatbot em produção.
Agentes de IA estão em todo lugar, mas a duvida e sempre a mesma: uso um agente geral ou divido em vários especializados? Entenda os dois modelos, quando cada um faz sentido e como evitar o caos na hora de escalar.
Os agentes de IA estão entrando em uma nova fase: em vez de gerar código uma vez, eles executam, observam o resultado, corrigem e repetem em loop autônomo. Entenda o que muda para desenvolvedores com essa virada de paradigma.
O GLM-5.2 é um modelo de linguagem open source da Zhipu AI que pode ser rodado no seu computador com a ajuda do Unsloth. Neste post você aprende o que é o GLM-5.2, como ele se compara a modelos como GPT-4 e como configurar tudo do zero para inferência local.
Apertus é um modelo de fundação open source criado para permitir soberania digital em IA. Neste post você entende o que é IA soberana, como o Apertus funciona, quais são seus diferenciais frente aos modelos fechados e quando faz sentido usá-lo.
Aprenda como fazer fine-tuning de um modelo de linguagem pequeno (Qwen 3 0.6B) rodando 100% na sua máquina para classificar perguntas com alta precisão. Sem GPU cara, sem API paga, sem dados saindo do seu servidor.
Os modelos de linguagem open source estão cada vez mais precisos e, em benchmarks de alucinação, já superam nomes conhecidos como o GPT. Entenda o que são alucinações em IA, por que isso importa para devs e qual modelo escolher para o seu projeto.
A Cohere lançou o North Mini Code, seu primeiro equipamento especializado em tarefas de desenvolvimento de software. Saiba quais são as principais diferenças, como utilizar a API e em quais situações vale a pena trocar pelo seu copiloto atual.
A Xiaomi lançou o MiMo Code, um modelo de inteligência artificial open-source voltado para a geração de código. Conheça como ele funciona, quais são suas principais vantagens e como testá-lo imediatamente. Descubra se ele pode ser uma excelente alternativa ao GitHub Copilot ou ao Cursor na sua rotina de desenvolvimento.
Em 9 de junho de 2026, a Anthropic lançou o Claude Fable 5, o primeiro modelo de classe Mythos acessível ao público. Este avanço tecnológico resulta de meses de engenharia, permitindo que o Claude Fable 5 execute tarefas por até 12 horas de forma autônoma é, ao mesmo tempo, reduzir o custo em relação ao Mythos Preview pela metade. Neste post, exploraremos as principais mudanças, as novas capacidades do Claude Fable 5 e identificaremos para qual público esse novo modelo de inteligência artificial
Aprenda a montar um assistente de IA no seu editor, rodando 100% na sua máquina e sem envio de código para servidores remotos, usando o Ollama e o Continue.dev. Este guia passo a passo te ensina a configurar essa solução de forma segura e eficiente.
NVIDIA Build oferece acesso gratuito a modelos de fronteira — Llama, Mistral, Stable Diffusion — via API padrão OpenAI. Para prototipagem rápida e comparação de modelos sem custo, entenda os limites de rate e como integrar ao seu toolchain.