AI Canopy

Aprenda quando e como ajustar modelos ou usar geração de recuperação aumentada para criar aplicativos de IA específicos de domínio.

Descubra como os agentes de IA observam, raciocinam e agem – e por que a colaboração multiagente está moldando o futuro da inteligência artificial.

Um mergulho profundo na autoatenção, na atenção multicabeças, na codificação posicional e na arquitetura Transformer que alimenta todos os grandes modelos modernos de linguagem.

Explore as leis empíricas de escala que regem o desempenho dos modelos, as estratégias de treinamento computacionalmente ótimas e a engenharia de sistemas distribuídos por trás do treinamento de modelos de fronteira.

Entenda como os modelos de linguagem bruta são transformados em assistentes úteis e inofensivos por meio de ajuste fino supervisionado, modelagem de recompensas e aprendizado reforçado a partir de feedback humano.

Aprenda como os agentes de IA observam, raciocinam e agem de forma autônoma usando uso de ferramentas, memória, estratégias de planejamento e arquiteturas multiagentes para tarefas complexas do mundo real.

Explore a superfície de ataque dos sistemas modernos de IA - desde jailbreaks e injeção imediata até exemplos adversários e envenenamento de dados - e aprenda as estratégias de defesa que os protegem.

Recuperação de design que melhora as respostas em vez de ocultar dados fracos atrás de um modelo confiável.

Mude de demonstrações impressionantes para agentes limitados e observáveis ​​que usam ferramentas com segurança.

Torne a qualidade, a segurança, a latência e o custo mensuráveis ​​antes que um recurso de IA chegue aos usuários.