Google OpenRL: A nova forma de fazer fine-tuning de LLMs no Kubernetes
O Google liberou o OpenRL, projeto que simplifica o aprendizado por reforço em LLMs, permitindo fine-tuning eficiente em clusters Kubernetes e otimizando o uso de GPUs.
Radar editorial
IA, Machine Learning e tecnologias emergentes
O Google liberou o OpenRL, projeto que simplifica o aprendizado por reforço em LLMs, permitindo fine-tuning eficiente em clusters Kubernetes e otimizando o uso de GPUs.
A gigante Grab introduziu a Palana, uma plataforma baseada em Kubernetes projetada para oferecer isolamento e segurança em workloads de agentes de IA.
A IA transcendeu a simples geração de código. Empresas como Uber e Cloudflare já utilizam modelos para governança e validação de requisitos. Saiba como essa mudança impacta o seu dia a dia.
Esqueça a ideia de que IAs pensam. Entenda como modelos de linguagem funcionam estatisticamente e como evitar armadilhas de memorização no desenvolvimento.
Entenda como o Data Poisoning pode comprometer pipelines de machine learning e como desenvolvedores brasileiros podem implementar defesas robustas contra a manipulação de datasets.
Conheça os bastidores do Kepler, o agente de IA da OpenAI que utiliza o Model Context Protocol (MCP) e validações estruturais via AST para dominar 600 petabytes de dados.
Descubra como o CircleCI Chunk Sidecars elimina o gargalo dos testes em pipelines tradicionais, validando códigos gerados por agentes de IA instantaneamente.
A OpenAI criou o Kepler para automatizar a análise de dados complexos, contornando o gargalo de consultas manuais em 600 petabytes de informações.
A Microsoft anunciou no Build 2026 o preview de agentes serverless no Azure Functions, permitindo criar automações de IA via Markdown com custo otimizado.
A Microsoft anunciou no Build 2026 o novo runtime de agentes serverless para Azure Functions, permitindo criar assistentes inteligentes via Markdown.