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.@poetiq_ai é uma nova startup que recentemente alcançou um grande salto no benchmark ARC-AGI ao sobrepor um sistema de autoaperfeiçoamento recursivo aos modelos existentes.
Neste episódio do @LightconePod, o Fundador e CEO da Poetiq, @itfische, juntou-se a nós para discutir como pequenas equipas podem construir “harnesses de raciocínio” que superam os modelos base, o que isso significa para as startups e por que automatizar a engenharia de prompts pode ser uma das alavancas mais poderosas em IA hoje.
00:00 – Introdução
00:40 – O Que É Poetiq?
01:07 – Autoaperfeiçoamento Recursivo Explicado
02:07 – A Armadilha do Fine-Tuning
02:59 – “Pernas” para LLMs
03:14 – Autoaperfeiçoamento Recursivo vs. Fine-Tuning
05:05 – Ocupando o Primeiro Lugar no ARC-AGI
06:37 – Superando Claude no Último Exame da Humanidade
08:40 – Como Funciona o Meta-Sistema
10:26 – Além do RL: Uma Nova Curva S
11:32 – Automatizando a Engenharia de Prompts
13:37 – De 5% a 95% de Desempenho
14:50 – Acesso Antecipado & Colocando Seu Agente em Pernas
16:17 – De Fundador da YC a Pesquisador da DeepMind
18:29 – Conselhos para Engenheiros na Era da IA
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