bro caminha casualmente e explica 5 métodos de otimização de desempenho de GPU para LLMs. uma das explicações mais simples e intuitivas para iniciantes.

é isso... A Amazon provou que modelos de linguagem pequenos podem superar LLMs 500x maiores em chamadas de ferramentas agentivas. A NVIDIA já mostrou essa ideia antes, e esta é mais uma prova de que o ajuste fino correto pode tornar SLMs melhores em aplicações agentivas do que LLMs, com uma fração do custo. as empresas focadas em agentes devem adotar mais o desenvolvimento (conjunto de dados, avaliações, pós-treinamento, design) de LLMs este ano. elas têm os dados e os playgrounds certos para esses LLMs. é economicamente sem sentido usar modelos grandes proprietários na maioria dos casos de uso agentivos. leia este artigo e também o da NVIDIA ("Modelos de Linguagem Pequenos são o Futuro da IA Agentiva") para se convencer.

ele é um engenheiro de pesquisa da equipe do Google Gemini e explicou praticamente tudo o que você precisa saber sobre como entrar na pesquisa de IA de fronteira em 2026 em apenas 40 minutos. aqui estão os principais pontos: > como começar? faça cursos de ML e DL. pode ser na universidade ou online. aprenda matemática de nível de graduação. não é necessário dominar tudo de uma vez, você continuará revisitando esses tópicos. depois, passe a ler artigos. isso ajuda você a construir um "mapa mental" do campo. > como ler artigos de forma eficiente: é uma habilidade que você melhora à medida que lê mais artigos. comece pelo resumo, depois vá para a seção principal. > como você encontra artigos relacionados ao pesquisar sobre algo? leia um artigo bem citado sobre o tópico, depois vá para suas citações para voltar no tempo, ou encontre artigos que o citam para avançar no tempo. > como passar da leitura para começar sua própria pesquisa? encontre um artigo relacionado que tenha código público. baixe o código e o conjunto de dados e brinque um pouco com isso. experimente novos parâmetros, benchmarks, etc. não se trata de implementar artigos do zero, mas de construir sobre o trabalho de outros autores. > quanta matemática você realmente precisa? você precisa de matemática, mas não tudo de uma vez e não toda a matemática. se você é um pesquisador teórico, deve conhecer matemática avançada. pesquisadores empíricos precisam principalmente de matemática para entender. > entre em contato com doutorandos mais seniores, professores ou autores de artigos relacionados para buscar orientação/mentoria ou se você pode contribuir para algum de seus projetos. > encontrar papéis de pesquisa depende muito de recomendações mais do que outros papéis. > emprego na indústria sem doutorado? uma residência em IA é um ótimo intermediário para isso. você pode obter experiência prática e iniciar sua carreira.