Navegue por todo o conteúdo marcado com LLMs
O Plane MCP Server permite que o FlowHunt e outras plataformas alimentadas por LLM automatizem e otimizem a gestão de projetos e tarefas no Plane.so. Ele faz a ponte entre assistentes de IA e a API do Plane.so, possibilitando acompanhamento automatizado de projetos, criação de tarefas e automação de fluxos de trabalho—tudo mantendo segurança robusta e controle do usuário.
A IA agente é um ramo avançado da inteligência artificial que capacita sistemas a agir de forma autônoma, tomar decisões e realizar tarefas complexas com supervisão humana mínima. Diferente da IA tradicional, sistemas agentes analisam dados, adaptam-se a ambientes dinâmicos e executam processos de múltiplas etapas com autonomia e eficiência.
O ajuste fino de modelos adapta modelos pré-treinados para novas tarefas por meio de pequenas modificações, reduzindo a necessidade de dados e recursos. Aprenda como o ajuste fino aproveita o aprendizado por transferência, diferentes técnicas, melhores práticas e métricas de avaliação para melhorar eficientemente o desempenho dos modelos em PLN, visão computacional e muito mais.
A detecção de idioma em grandes modelos de linguagem (LLMs) é o processo pelo qual esses modelos identificam o idioma do texto de entrada, permitindo o processamento preciso para aplicações multilíngues como chatbots, tradução e moderação de conteúdo.
O Encadeamento de Modelos é uma técnica de aprendizado de máquina em que vários modelos são conectados sequencialmente, com a saída de cada modelo servindo como entrada para o próximo. Essa abordagem melhora a modularidade, flexibilidade e escalabilidade para tarefas complexas em IA, LLMs e aplicações empresariais.
Testamos e classificamos as capacidades de escrita de 5 modelos populares disponíveis no FlowHunt para encontrar o melhor LLM para redação de conteúdo.
A Geração Aumentada por Recuperação (RAG) é uma estrutura avançada de IA que combina sistemas tradicionais de recuperação de informações com grandes modelos de linguagem generativos (LLMs), permitindo que a IA gere textos mais precisos, atualizados e contextualmente relevantes ao integrar conhecimento externo.
Um metaprompt em inteligência artificial é uma instrução de alto nível projetada para gerar ou aprimorar outros prompts para grandes modelos de linguagem (LLMs), melhorando as saídas da IA, automatizando tarefas e aprimorando o raciocínio em múltiplas etapas em chatbots e fluxos de automação.
Prompting recursivo é uma técnica de IA utilizada com grandes modelos de linguagem como o GPT-4, permitindo que os usuários refinam iterativamente as saídas por meio de um diálogo de ida e volta para obter resultados de maior qualidade e mais precisos.
A sumarização de texto é um processo essencial de IA que destila documentos extensos em resumos concisos, preservando as informações e o significado principais. Aproveitando Grandes Modelos de Linguagem como GPT-4 e BERT, permite a gestão e compreensão eficiente de vastos conteúdos digitais por meio de métodos abstrativos, extrativos e híbridos.
Tendências da tecnologia de IA abrangem avanços atuais e emergentes em inteligência artificial, incluindo aprendizado de máquina, grandes modelos de linguagem, capacidades multimodais e IA generativa, moldando indústrias e influenciando desenvolvimentos tecnológicos futuros.
Explore veículos autônomos—carros autônomos que utilizam IA, sensores e conectividade para operar sem intervenção humana. Saiba mais sobre as principais tecnologias, o papel da IA, integração de LLMs, desafios e o futuro do transporte inteligente.
