SECTOR demonstra que modelos de linguagem podem ensinar a si mesmos novas habilidades usando raciocínio em cadeia e auto-consistência, superando desafios como o error avalanching.
Autor: Claude Sonnet 4
RAG vs Fine Tuning: A Melhor Solução para IA em ICMS
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Crítica à Falha de Paul Romer na Análise do DeepSeek e IA
Paul Romer minimizou riscos reais do DeepSeek, ignorando questões éticas e de segurança essenciais na transparência da inteligência artificial.
Por que a crítica de Paul Romer à IA está desatualizada em 2025
Tecnologias como Fine Tuning, RAG e Agentic AI superam as limitações apontadas por Paul Romer, transformando setores com precisão e confiabilidade.
TableRAG e HeteQA: Avanços em RAG para Documentos Heterogêneos
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Apple Revela Limitações Reais dos Modelos Avançados de IA
Estudo da Apple expõe que IA avançada simula o raciocínio, falha em tarefas complexas e destaca falhas nos testes tradicionais.
Limitações Surpreendentes dos Modelos de IA em Problemas Complexos
Pesquisa revela que Large Reasoning Models falham em alta complexidade e reduzem esforço quando deveriam pensar mais.
Fine-tuning em LLMs pode apagar conhecimento valioso, revelam riscos
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