Trabalhar com Inteligência Artificial parece, à primeira vista, algo limitado à programação. Muitos acreditam que basta dominar Python, algumas bibliotecas e treinar modelos para construir uma carreira sólida. Na prática, o mercado mostra outra realidade.
Raciocínio, Planejamento e Uso de Ferramentas são os três pilares que transformam um modelo de linguagem comum em um verdadeiro Agente de IA autônomo. Esses elementos representam o ciclo de “pensar, planejar e agir”. Vamos detalhar cada um deles. Antes disso tenha em mente que “pensar, planejar e agir” é apenas abstração. Modelos de IA nada mais são do que Matemática e Estatística via programação sendo executados no computador.
As organizações devem parar de tratar o RAG como um experimento de IA “plug-and-play” e começar a tratá-lo como o que ele é: Infraestrutura de dados de missão crítica.
O data poisoning transforma a maior força de um LLM, sua capacidade de aprender com vastas quantidades de dados, em sua maior fraqueza. Não é apenas uma falha técnica; é uma vulnerabilidade de segurança fundamental que pode ser usada para sabotagem, espionagem e disseminação de desinformação. Preparamos um artigo completo explicando sobre o tema. Confira.
Sendo o Pensamento Crítico uma das mais importantes habilidades em Ciência de Dados, como desenvolver essa habilidade? É o que vamos trazer agora nesse artigo com 5 dicas para você.
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