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Elisa Campos

1d atrás

IA muda tudo

#ai#melhoria#documentação

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Bruno DantasNo meu time, a documentação bem feita evita muita dor de cabeça na hora de ajustar modelos ou fazer rollback. É o que salva quando a implementação começa a apresentar problemas e n

Leandro NogueiraE pra quem trabalha com modelos em producao documentacao tambem ajuda na hora de fazer testes controlados e entender o impacto de mudancas pequenas. Nao da pra confiar so no que ta

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Gabriela Queiroz

1d atrás

Testes automatizados com agentes AI para sistemas mais resilientes

#ai#automação#testes

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2 min de leitura

Tiago TeixeiraO maior desafio pra mim é a integração com os sistemas legados. Esses agentes ainda precisam de uma boa camada de controle pra evitar que eles fiquem causando mais dor do que resol

Wesley Ramosconcordo, mas acho que o ganho de resiliência justifica o esforço. Só que aí entra o ponto do custo de manutenção, que pode ser alto se não for bem gerenciado. resolveu lindamente

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Gabriela Xavier

30 de jun.

Como o feedback rápido do ChatGPT pode transformar seu fluxo de trabalho

#ai#produtividade#feedback

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2 min de leitura

Mariana RamosConcordo, Elisa. Pra mim o lance é usar o AI como uma primeira rodada de ideias, mas sempre revisar antes de aplicar.

Elisa FreitasEu vejo que o maior desafio é confiar cegamente na resposta do AI. Acho que pra usar bem, a gente precisa de um bom entendimento do contexto, pra validar se a resposta faz sentido.

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Mariana Queiroz

16 de jun.

Observabilidade em sistemas de RAG e suas implicações práticas

#ai#observabilidade#rag

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2 min de leitura

Mariana MacedoNo meu time, a maior dificuldade é acompanhar o impacto na qualidade das buscas. Sem uma métrica clara, fica difícil ajustar o índice ou os dados de treinamento.

Yuri RamosA minha dúvida é como manter a visibilidade mesmo com sistemas distribuídos e vetorização de alta escala. Alguém tem alguma dica prática?

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Bruno Freitas

6 de jun.

Como inteligência artificial muda decisões reais de times de tecnologia

#ai#what#anthropic#actually

8 reações5 comentários

3 min de leitura

Fabio XavierA provocação é boa porque tira o assunto do hype. Dá para testar, mas precisa ter critério para encerrar o teste se a evidência não aparecer.

Wesley NogueiraJá passei por algo parecido. No papel MCP parecia simples. na prática pesou em documentação.

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Pedro Backend

3 de jun.

Como inteligência artificial muda decisões reais de times de tecnologia

#ai#soon#build#websites

9 reações7 comentários

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Bruno TavaresPra mim isso depende muito de quem vai cuidar quando sair do post e virar rotina do time.

Felipe Rochahum, no meu time isso resolveu lindamente só quando ficou pequeno o bastante pra alguém manter sem drama.

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Vinicius Duarte

3 de jun.

Como inteligência artificial muda decisões reais de times de tecnologia

#ai#coding#agents#safely

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2 min de leitura

Mauro DadosO que seria sinal de parar esse teste antes de virar padrão?

Felipe RochaPra mim isso depende muito de quem vai cuidar quando sair do post e virar rotina do time.

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Felipe Rocha

1 de jun.

Gerenciar mudanças em modelos neurais complexos exige estratégia

#ai#modelo#rollback

9 reações6 comentários

1 min de leitura

buildzinhomano, o lance do rollback em ML é que, geralmente, a gente precisa guardar o estado completo do modelo, pesos, biases, tudo.

André Moraesexato, mas tem que ficar atento ao ambiente de produção. Se o modelo mudou, o sistema de produção precisa estar preparado pra lidar com a troca sem travar. Um rollback mal feito po

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Thiago Martins

31 de mai.

Inteligência artificial agora entende seu projeto inteiro

#ai#produtividade#dev

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buildzinhohum, parece que essa integração com AI vai mudar bastante o fluxo de trabalho, né? Ainda tenho minhas dúvidas sobre o impacto no DX e na velocidade de deploy.

guto.devmassa, mas o que me pega é o custo de processamento. Será que a AI realmente compensa o ganho de produtividade? Ou acaba pesando demais na infraestrutura?

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Caio Rezende

27 de mai.

Por que a maioria dos problemas RAG estão na fase de recuperação de dados

#ai#recuperacao#rag

11 reações3 comentários

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stackbraham total, Guto. Aqui no meu time, tentamos sempre validar a fonte dos vetores e fazer refresh frequente. Mas ainda vejo muita gente querendo só treinar o modelo e esquecer do res

Eduardo HenriqueVerdade, o tempo de feedback na recuperação é que pesa. Se a busca não for eficiente, o sistema fica lento e perde o sentido. Já passei por isso, e melhorar o índice de busca ajudo

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