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A collection of 8 issues

Escalando a Cirurgia Neural: Compressão Estrutural do Qwen-3B com ASVD e CPU-Offloading

Após validar o pipeline de compressão estrutural no modelo Qwen-1.5B, o próximo passo lógico na minha pesquisa era testar a escalabilidade do método. O objetivo: aplicar a mesma cirurgia de Activation-Aware Singular Value Decomposition (ASVD) combinada com LoRA Healing em uma arquitetura com o dobro do tamanho

Athenas Studio: Potencializando a Inferência de LLMs para o Setor Corporativo e Usuários Avançados

O cenário de inteligência artificial tem evoluído rapidamente, exigindo soluções que não apenas entreguem desempenho, mas também segurança, controle e escalabilidade. O Athenas Studio surge como uma resposta robusta a essas demandas, oferecendo uma ferramenta de inferência local de modelos de linguagem (LLMs) que atende tanto às necessidades críticas de

Da Produção para o Código: Conheça o Athenas-Primal-8b, um LLM Focado em Engenharia de Software Agêntica

Se você acompanha a evolução dos Large Language Models (LLMs), já percebeu que modelos genéricos são ótimos para responder perguntas cotidianas ou gerar trechos simples de código, mas costumam falhar miseravelmente quando o assunto é resolver um bug complexo em um ambiente de produção real. Falta de contexto multi-turn,

Ignorando o BPE: Tokenização Contínua via Convoluções Causais Aceleradas por Triton

Introdução A tokenização discreta de subpalavras é uma fonte fundamental de ruído e sobrecarga de parâmetros em modelos de linguagem modernos. O Byte Pair Encoding (BPE) cria representações fragmentadas que degradam as relações semânticas entre palavras morfologicamente relacionadas e introduzem vulnerabilidade a pequenas variações ortográficas. Este artigo detalha a arquitetura

Minha Experiência Real em 2026: Como, Quando e Qual Ferramenta de IA Eu Uso (com foco em Open Source)

Hoje resolvi escrever esse post contando exatamente como eu faço as coisas no meu dia a dia. Depois de testar dezenas de ferramentas de IA, eu montei um fluxo que funciona muito bem pra mim — priorizando open source, privacidade e liberdade sempre que possível. Vou te contar minha realidade atual,

Fine-Tuning vs. RAG: Qual a Melhor Estratégia para o seu Projeto de IA?

Se você está construindo aplicações com Inteligência Artificial ou usa agentes, provavelmente já se deparou com o seguinte problema: os modelos de linguagem (LLMs) são incrivelmente inteligentes, mas não sabem nada sobre os dados privados da sua empresa e, às vezes, não respondem no formato exato que você precisa. Para

Processo de Lançamento de Modelos LLM Flagship

Introdução Este documento detalha o processo técnico e as fases envolvidas no lançamento de Modelos de Linguagem Grande (LLM) de ponta, conhecidos como modelos flagship. A compreensão dessas etapas é crucial para desenvolvedores, pesquisadores e estrategistas que operam no ecossistema de IA, especialmente diante da aceleração observada nos ciclos de

IntenBERT v2.0 — Documentação de Arquitetura e Capacidades

Modelo Base: BERTimbau (neuralmind/bert-base-portuguese-cased) Domínio: Classificação de Intenção Idioma: Português Brasileiro (PT-BR) Formato de Produção: ONNX Runtime (CPU) Parâmetros: 110M Latência: ~50ms por mensagem em CPU 1. Arquitetura do Modelo 1.1 Backbone: BERTimbau O modelo utiliza BERTimbau (Souza et al., 2020) como backbone, uma