O que é um LLM?
Previsão do próximo token em linguagem simples — e o que um LLM não é.
Tokens, Contexto e Memória
Como os modelos leem e lembram texto, e por que conversas longas se desviam.
Papéis System, User e Assistant
A anatomia de uma conversa e por que o system prompt é a sua melhor alavanca.
Controles de Amostragem: Temperatura e Companhia
Temperatura, top-p e sequências de parada — quando rodar quente vs. frio.
Alucinações e Como Reduzi-las
Por que os modelos inventam, as zonas de alto risco e um kit concreto de verificação.
Embeddings e Busca Vetorial
Significado como um vetor, e como a busca semântica funciona.
Geração Aumentada por Recuperação (RAG)
Faça qualquer modelo responder sobre os seus dados — e os modos de falha a evitar.
Fine-tuning vs Prompting vs RAG
O framework de decisão que as pessoas erram, com uma regra de tente-nesta-ordem.
Avaliando a Qualidade da IA (Evals)
Monte um conjunto de referência, escolha métricas e pegue regressões antes dos usuários.
Privacidade e Tratamento de Dados
O que é seguro colar, treinamento com os seus dados e quando rodar localmente.
Compromissos de Custo e Latência
O triângulo custo/qualidade/velocidade, escalonamento de modelos, caching e batching.
Escolhendo um Modelo e Provedor
Uma forma neutra de escolher um modelo — e de ler benchmarks com ceticismo.
Claude vs ChatGPT, Gemini e Copilot
Uma forma honesta e atemporal de comparar os principais assistentes para as suas necessidades.
Geração de Mídia com IA (Imagens, Áudio, Vídeo)
Onde a geração de imagem/áudio/vídeo se encaixa — e onde o Claude faz e não faz.