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MoE em Transformers: como modelos “sparsos” entregam mais qualidade com menos custo
Se você acompanha a evolução dos LLMs, já percebeu o padrão: modelos densos ficam cada vez maiores e mais caros de treinar e servir. A…
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GGML e llama.cpp entram para a Hugging Face: o que isso muda para quem roda IA local
Uma das maiores peças do ecossistema de IA rodando no seu próprio computador é o llama.cpp (baseado em GGML). Nesta semana, a Hugging Face anunciou…
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Como rodar um VLM open-source no NVIDIA Jetson (vLLM + Live VLM WebUI)
Modelos Vision-Language (VLMs) estão ficando bons e leves o suficiente para sair do datacenter e ir para a borda (robôs, câmeras, inspeção, automação). Um tutorial…
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Rodando um VLM open-source no Jetson: Cosmos Reason 2B + vLLM (e por que isso importa)
Resumo rápido: a Hugging Face publicou um guia mostrando como servir o NVIDIA Cosmos Reason 2B (um modelo visão+linguagem) em dispositivos NVIDIA Jetson usando vLLM…
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Guia prático: deploy de VLM open-source no NVIDIA Jetson com vLLM + Live WebUI (Cosmos Reasoning 2B)
Guia prático: deploy de VLM open-source no NVIDIA Jetson com vLLM + Live WebUI Se você quer rodar um Vision-Language Model (VLM) na borda (edge)…
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GGML e llama.cpp se juntam à Hugging Face: o que muda para IA local
Uma novidade importante para quem acompanha IA rodando localmente: o time por trás do GGML e do llama.cpp anunciou que está se juntando à Hugging…
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Guia rápido: rodando IA local com llama.cpp + modelos do Hugging Face (GGUF)
Guia rápido: rodando IA local com llama.cpp + modelos do Hugging Face (GGUF) Se você quer testar modelos de linguagem sem depender de nuvem (mais…
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Hugging Face traz o time do llama.cpp (GGML) para fortalecer a IA local
A Hugging Face anunciou que o time por trás do GGML e do llama.cpp (projetos essenciais para rodar LLMs localmente) está se juntando à empresa…
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Guia prático: fine-tuning barato de LLM com Unsloth + Hugging Face Jobs (até com créditos grátis)
Treinar (ou ajustar) um modelo de linguagem deixou de ser um luxo de quem tem GPU cara. Hoje dá para fazer fine-tuning rápido e econômico…
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Por que agentes falham no mundo real: ITBench + MAST viram um “raio‑X” de confiabilidade
O que saiu IBM Research e UC Berkeley publicaram uma análise prática de por que agentes (LLMs com ferramentas) falham em automação de TI no…
