Desenvolvimento de IA
8 posts nesta série
Uma trilha ampla de desenvolvimento de IA sobre apps, APIs, capacidades de modelos, automação e padrões práticos.
Refatoração de 10.000 linhas com IA: como fiz em 2 semanas o trabalho de 1 mês
Um relato completo de como usei o Claude Code para refatorar 10.000 linhas de código legado em Vue. Da base que ninguém ousava alterar havia três anos até a implantação sem incidentes em duas semanas, com templates completos de prompts para gerar testes, diagnosticar o código e executar a refatoração, além das principais armadilhas a evitar.
Desenvolvimento de aplicações multimodais com IA: da escolha do modelo à implantação
Aprenda a desenvolver aplicações multimodais com GPT-4V, Claude Vision e Gemini, processar imagens, vídeos e documentos e otimizar custos na produção.
Desenvolvimento de aplicações de IA multimodal: guia completo de integração de três modalidades
Compare GPT-4V, Gemini e Claude, veja um exemplo completo de integração entre texto, imagem e voz e aprenda princípios de arquitetura e técnicas de controle de custos para dominar o desenvolvimento multimodal.
LangChain LCEL na prática: do chain tradicional à resposta em streaming
LCEL reorganiza o desenvolvimento com LangChain usando o operador |, reduz o volume de código em 70% e oferece streaming automaticamente. Veja Pipe, Runnable, streaming e um guia prático de migração.
Comparativo de frameworks de avaliação de LLM: LangSmith vs W&B vs MLflow
Comparação aprofundada entre LangSmith, Weights & Biases e MLflow para avaliação de LLMs, cobrindo rastreamento, métodos de avaliação, produção e custo real para ajudar na escolha.
IA autoevolutiva: caminhos tecnológicos essenciais para o aprendizado contínuo dos modelos
Uma análise aprofundada dos quatro caminhos tecnológicos da IA autoevolutiva — evolução do modelo, evolução do contexto, meta-aprendizado e evolução da arquitetura — e de como a IA pode passar de conhecimento estático a crescimento dinâmico.
IA autoevolutiva: 4 formas de fazer modelos aprenderem continuamente em 2026
Uma análise aprofundada das tendências de aprendizado contínuo em 2026, da autodestilação SDFT ao processo de autoevolução do MiniMax M2.7, com quatro métodos para modelos aprenderem durante o uso e uma visão prática da arquitetura evolutiva em três camadas do LangChain
Hyper Company Brain: engenharia de uma base de conhecimento para agentes de IA
A partir dos detalhes públicos da arquitetura da Hyper, este guia mostra como uma base de conhecimento corporativa para agentes de IA deve lidar com validade dos fatos, permissões, trilhas de decisão, retrieval híbrido, injeção por hooks/MCP e correção humana.
