Insights

O Claude agora marca todo texto que gera, e o AI Act exige o mesmo de quem serve modelo open source auto-hospedado. Este post explica o mecanismo (SynthID-Text, tournament sampling) com diagramas, reproduz o esquema num modelo local com números medidos, e fecha com a recomendação para quem precisa marcar a própria saída.

O guia prático de PII com LLMs: o que a LGPD considera dado pessoal, as quatro camadas de proteção, e a medição real — o Presidio de fábrica não detecta CPF. Com os reconhecedores que consertam isso e o custo em latência.

Destilação de um SLM para um pipeline de análise de atendimentos em português. O protocolo de avaliação com três instrumentos independentes, o que a conta esconde, e por que a economia não é a GPU ser barata.

SLM e modelo auto-hospedado são a única forma de transformar uma garantia contratual sobre o seu dado em garantia técnica. Este post é sobre a conta de quando compensa, quais tarefas cabem, e como isso vira uma linha de roteamento.

Medi o overhead do LiteLLM contra um upstream local que responde em 0,36 ms, isolando o salto de rede do Docker antes. Cerca de 10 ms no p50 sequencial. Aqui está o método, o número, e como decidir entre auto-hospedado e OpenRouter.

LiteLLM e Langfuse, seis serviços, chave virtual por time com teto de gasto, roteamento por alias de tarefa e fallback entre provedores. O stack completo para baixar e subir com um comando.

Antes de qualquer frame chegar ao modelo, ele precisa ser decodificado, convertido de cor e copiado de memória. Esse caminho costuma custar mais que a inferência. Medi decode por CPU e por GPU na mesma máquina, com um YOLO de verdade no fim do caminho, e mostro o que usar em cada caso.

Duas das maiores operações de tecnologia do Brasil chegaram na mesma arquitetura sem combinar: uma camada entre as aplicações e os modelos. Este post é sobre o que elas resolveram com isso, e a partir de quando o problema é seu também.

Para um piloto de agente ser aprovado, precisa de planejamento, estimativa e, claro, uma demo. Ao vivo, de preferência. Esse é o problema: o agente que funcionaria em produção é o que faz a pior demo. Uma autópsia de 73 incidentes reais, os quatro traços de quem sobrevive, e as três perguntas para saber de que lado o seu está.

Nubank, Bradesco e Amazon publicaram ganhos enormes com geração de código por IA. A METR mediu dev experiente ficando mais lento. A contradição é aparente: o gargalo mudou de lugar, e quem ganhou foi quem tratou a verificação como processo, não como etapa.

Todo mundo escreveu uma política de uso de IA. Quase ninguém consegue dizer o que acontece tecnicamente quando alguém a desrespeita. Este artigo é sobre os três caminhos reais pelos quais código-fonte sai da empresa — e o que efetivamente fecha cada um.

Headroom, RTK e MemStack: três camadas open source que reduzem o consumo de tokens quando você usa o Claude Code de verdade.

Quando custo ou compliance importam, o OpenCode é uma alternativa real de assistente no terminal: suas chaves, seu provedor, config por repositório.

IA generativa: democratização e inovação na camada de modelos base

Elevando a eficiência empresarial — da aquisição de talentos de alto nível à agilização da execução de projetos, descubra como a ampliação de equipe revoluciona a dinâmica da IA e do desenvolvimento full stack.

IA na saúde: uma receita para um amanhã mais inteligente e saudável

Desbloqueando o sucesso: por que terceirizar o desenvolvimento de IA é sua melhor jogada no mundo atual orientado à tecnologia

Desbloqueando o sucesso: sua estratégia de IA — construindo um fosso defensável para o mundo dos negócios de amanhã

Construindo pontes, revelando insights: desmistificando engenheiros de dados e cientistas de dados

Desbloqueando o potencial da IA: preenchendo a lacuna de habilidades com tecnologia acessível

Desbloqueando o poder da IA para proteger seus dados e manter ameaças à distância

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Desbloqueando a IA: quando, por que e como abraçar o aprendizado de máquina no seu negócio