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Atlas de IA

Engenharia, segurança e ética de IA

Transformar um modelo funcional em um produto utilizável, confiável e auditável

OVERVIEW

Todos os conceitos
6
Iniciante
2
Intermediário
3
Especialista
1

Getting a model to work in a notebook is roughly a third of the job. The rest is engineering and governance: compressing it to a deployable cost, evaluating it rather than trusting a feeling, defending against injection and misuse, and being able to explain and attribute failure when it happens. This domain is the gate every model must pass to become a product.

Perguntas que este domínio responde

  • Q1

    How are large models compressed onto consumer hardware?

  • Q2

    How do you evaluate when there is no answer key?

  • Q3

    Why is prompt injection so hard to eliminate?

Entradas deste domínio

  1. 01Infraestrutura de treinamento e inferênciaEspecialistaA memória decide o tamanho do modelo treinável; a comunicação, quanto tempo leva
  2. 02Compressão de modelosIntermediárioTornar um modelo menor, mais rápido e mais barato quase sem perder precisão — mas raramente os três ao mesmo tempo
  3. 03Otimização e serviço de inferênciaIntermediárioO treino ocorre uma vez; a inferência, bilhões de vezes por dia — e o primeiro token e a vazão costumam se opor
  4. 04Geração aumentada por recuperaçãoInicianteEm vez de espremer o conhecimento nos parâmetros, deixá-lo fora e consultá-lo sob demanda — como um exame com livro aberto
  5. 05Agentes e uso de ferramentasIntermediárioQue um modelo não só responda: pesquise, chame APIs, execute código — e decida o próximo passo a partir do resultado
  6. 06Segurança, alinhamento e injeção de promptInicianteO modelo otimiza o proxy escrito na perda, nunca o que realmente queremos — essa lacuna é todo o problema de alinhamento