Navegue por todo o conteúdo marcado com Generative AI
Explore a Lei da IA da UE, a primeira regulação abrangente de inteligência artificial do mundo. Saiba como ela classifica sistemas de IA por risco, estabelece governança e define padrões globais para uma IA ética, transparente e confiável.
A Aprendizagem por Reforço a partir de Feedback Humano (RLHF) é uma técnica de aprendizado de máquina que integra a contribuição humana para orientar o processo de treinamento de algoritmos de aprendizado por reforço. Diferentemente do aprendizado por reforço tradicional, que depende apenas de sinais de recompensa predefinidos, o RLHF aproveita os julgamentos humanos para moldar e refinar o comportamento dos modelos de IA. Essa abordagem garante que a IA se alinhe mais de perto com os valores e preferências humanas, tornando-a especialmente útil em tarefas complexas e subjetivas.
Colapso de modelo é um fenômeno na inteligência artificial em que um modelo treinado se degrada ao longo do tempo, especialmente quando depende de dados sintéticos ou gerados por IA. Isso leva à redução da diversidade dos resultados, respostas seguras e uma capacidade diminuída de produzir conteúdo criativo ou original.
Descubra as formas surpreendentes como as pessoas estão utilizando a IA em 2025: de terapia e organização da vida a encontrar propósito, a IA está deixando de ser apenas uma ferramenta de produtividade para se tornar uma parceira pessoal e emocional.
Descubra a importância e as aplicações do Human in the Loop (HITL) em chatbots de IA, onde a expertise humana aprimora sistemas de IA para maior precisão, padrões éticos e satisfação do usuário em diversos setores.
DALL-E é uma série de modelos de texto para imagem desenvolvidos pela OpenAI, usando deep learning para gerar imagens digitais a partir de descrições textuais. Saiba mais sobre sua história, aplicações em arte, marketing, educação e considerações éticas.
DataRobot é uma plataforma de IA abrangente que simplifica a criação, implantação e gerenciamento de modelos de aprendizado de máquina, tornando a IA preditiva e generativa acessível a usuários de todos os níveis técnicos.
Domine a elaboração de prompts em Modelos Stable Diffusion para criar imagens de alta qualidade geradas por IA. Aprenda a construir prompts eficazes com elementos-chave como assunto, estilo e resolução. Explore técnicas como construção iterativa, prompts negativos e combinação de palavras-chave para alcançar os melhores resultados.
A engenharia de prompt é a prática de projetar e refinar entradas para modelos de IA generativa a fim de produzir resultados ideais. Isso envolve criar prompts precisos e eficazes que guiam a IA a gerar textos, imagens ou outros tipos de conteúdo que atendam a requisitos específicos.
Descubra as principais diferenças entre Geração com Recuperação (RAG) e Geração com Cache (CAG) em IA. Saiba como o RAG recupera informações em tempo real para respostas adaptáveis e precisas, enquanto o CAG utiliza dados pré-cacheados para respostas rápidas e consistentes. Veja qual abordagem atende melhor às necessidades do seu projeto e explore casos de uso práticos, pontos fortes e limitações.
IA generativa refere-se a uma categoria de algoritmos de inteligência artificial capazes de gerar novos conteúdos, como textos, imagens, músicas, códigos e vídeos. Diferente da IA tradicional, a IA generativa produz resultados originais com base nos dados em que foi treinada, permitindo criatividade e automação em diversos setores.
LangChain é uma estrutura de código aberto para o desenvolvimento de aplicações impulsionadas por Grandes Modelos de Linguagem (LLMs), facilitando a integração de poderosos LLMs como o GPT-3.5 e GPT-4 da OpenAI com fontes de dados externas para aplicações avançadas de PLN.
O Modelo Flux AI da Black Forest Labs é um avançado sistema de geração de imagens a partir de texto que converte comandos em linguagem natural em imagens altamente detalhadas e fotorrealistas, utilizando sofisticados algoritmos de aprendizado de máquina.
Explore o salto da OpenAI para o hardware de IA através da aquisição de US$ 6,5 bilhões da io de Jony Ive, preparando o cenário para dispositivos inovadores de IA generativa sem tela que unem design de classe mundial com experiências inteligentes e personalizadas.
A Otimização para Motores Generativos (GEO) é a estratégia de otimizar conteúdo para plataformas de IA como ChatGPT e Bard, garantindo visibilidade e representação precisa nas respostas geradas por IA.
Um prompt negativo em IA é uma diretriz que instrui os modelos sobre o que não incluir em sua saída gerada. Ao contrário dos prompts tradicionais que orientam a criação de conteúdo, os prompts negativos especificam elementos, estilos ou características a serem evitados, refinando os resultados e garantindo alinhamento com as preferências do usuário, especialmente em modelos generativos como Stable Diffusion e Midjourney.
A Recuperação de Informação utiliza IA, PLN e aprendizado de máquina para recuperar dados de forma eficiente e precisa de acordo com as necessidades do usuário. Fundamental para motores de busca, bibliotecas digitais e soluções empresariais, a RI enfrenta desafios como ambiguidade, viés algorítmico e escalabilidade, com tendências futuras voltadas para IA generativa e aprendizado profundo.
Uma Rede Generativa Adversarial (GAN) é uma estrutura de aprendizado de máquina composta por duas redes neurais—um gerador e um discriminador—que competem para gerar dados indistinguíveis dos dados reais. Introduzidas por Ian Goodfellow em 2014, as GANs são amplamente usadas para geração de imagens, aumento de dados, detecção de anomalias e muito mais.
Stable Diffusion é um modelo avançado de geração de imagens a partir de texto que utiliza aprendizado profundo para produzir imagens fotorrealistas de alta qualidade a partir de descrições textuais. Como um modelo de difusão latente, representa um grande avanço em IA generativa, combinando eficientemente modelos de difusão e aprendizado de máquina para gerar imagens que correspondem de perto aos prompts fornecidos.
As taxas de adoção de IA indicam a porcentagem de organizações que incorporaram inteligência artificial em suas operações. Essas taxas variam entre setores, regiões e tamanhos de empresas, refletindo as diversas aplicações e impactos da tecnologia de IA. Segundo a pesquisa da McKinsey de 2024, a adoção de IA disparou para 72%, com contribuições significativas da IA generativa.
Tendências da tecnologia de IA abrangem avanços atuais e emergentes em inteligência artificial, incluindo aprendizado de máquina, grandes modelos de linguagem, capacidades multimodais e IA generativa, moldando indústrias e influenciando desenvolvimentos tecnológicos futuros.
Explore as últimas tendências de financiamento em IA em 2024, incluindo o aumento dos investimentos, a dominância dos gigantes da tecnologia, o crescimento da IA generativa e o impacto das startups. Saiba mais sobre os principais acordos, investimentos setoriais e os desafios que moldam o cenário de investimentos em IA.
Descubra o Wan 2.1, o modelo open-source de geração de vídeo por IA da Alibaba. Aprenda como funciona, explore seus recursos poderosos e siga nosso guia passo a passo para rodá-lo localmente na sua própria GPU.
Descubra como workshops de IA Generativa proporcionam aprendizado prático, fecham lacunas críticas de habilidades e preparam profissionais e organizações para o futuro do trabalho em um mundo impulsionado por IA.
Saiba as informações básicas sobre o Writesonic. Uma visão geral rápida dos principais recursos, prós e contras, e alternativas.
