-
Implicações de segurança da execução do modelo do lado do cliente
Análise de segurança da execução de modelos de IA no navegador. Cubra envenenamento de modelo, ataques de injeção imediata e estratégias de prevenção de vazamento de dados. Continuar…
-
Além do chat: SLMs especializados para extração de dados estruturados no navegador
Usando modelos especializados de linguagem pequena no navegador para extração JSON, análise de formulários e processamento estruturado de dados sem chamadas de back-end. Continuar lendo Além do chat:…
-
Padrões UX para inferência local: tratamento de latência e carregamento de modelo
Padrões de design para interfaces de IA com modelos locais. Lide com estados de carregamento, indicadores de progresso e respostas de streaming para proporcionar experiências de usuário tranquilas.…
-
O guia definitivo para IA que prioriza o local: criando aplicativos da Web centrados na privacidade em 2026
Guia completo para criar aplicativos de IA que priorizam a privacidade. Cubra WebGPU, WebAssembly e API window.ai do Chrome para inferência do lado do cliente sem que os…
-
Comparação de inferência do navegador: WebGPU vs. WebASM para Transformers.js
Comparação de desempenho de WebGPU versus WebAssembly para execução de modelos de transformadores no navegador. Benchmarks reais para cargas de trabalho de inferência LLM. Continuar lendo Comparação de…
-
Vibe Coding: a nova maneira controversa de construir software com IA
Análise de ‘vibe coding’ – construção de software com assistência de IA. Explore Cursor, Windsurf e quando essa abordagem funciona em comparação ao desenvolvimento tradicional. Continuar lendo Vibe…
-
DeepSeek-R1: Por que esse modelo de raciocínio de código aberto está revolucionando a Internet
Análise técnica do DeepSeek-R1, o modelo de raciocínio chinês concorrente do GPT-4o. Benchmarks, implantação local e implicações para a infraestrutura de IA. Continuar lendo DeepSeek-R1: Por que esse…
-
Quantização explicada: como executar modelos 70B em GPUs de consumo
Aprofunde-se na quantização de modelos. Aprenda os formatos GGUF, GGML e EXL2, calcule os requisitos de VRAM e meça o impacto da qualidade na inferência. Continuar lendo Quantização…
-
RAG local sem nuvem: criando sistemas de perguntas e respostas sobre documentos privados
Crie sistemas de geração aumentada de recuperação totalmente locais e que preservem a privacidade. Use modelos de incorporação local e bancos de dados vetoriais como Chroma e LanceDB.…
-
Executando LLMs em dispositivos Raspberry Pi e Edge: um guia prático
Guia prático para implantar LLMs em dispositivos de baixo consumo de energia. Aprenda a executar Llama.cpp no Raspberry Pi 5 com quantização GGUF para IoT e automação residencial.…
