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matérias publicadas por dia · 2026
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maistotal · 8 matérias em 2026
quarta-feira · 22 de abr
1 matériaPRODUTO
Gemma 4 VLA rodando local no Jetson Orin Nano Super: tutorial completo
Asier Arranz (NVIDIA) publicou no Hugging Face um tutorial de VLA (Vision-Language-Action) rodando 100% local num Jetson Orin Nano Super de 8 GB. Stack: Parakeet STT → Gemma 4 → webcam (se precisar) → Kokoro TTS. O modelo decide sozinho quando olhar pela câmera pra responder, sem keyword trigger nem lógica hardcoded. Tudo em um script Python só.
terça-feira · 21 de abr
2 matériasFERRAMENTAS
QIMMA: o leaderboard que valida benchmarks antes de avaliar LLMs em árabe
A TII (Technology Innovation Institute, de Abu Dhabi) lançou o QIMMA قِمّة, leaderboard de LLMs em árabe que inverte a lógica: valida a qualidade do benchmark ANTES de rodar os modelos. São 109 subsets, 52 mil amostras, 7 domínios e uma descoberta desconfortável — até benchmarks consagrados de árabe têm erros sistemáticos que contaminam ranking.
por mateus v.há 3 dias5 min#open_source
quinta-feira · 16 de abr
3 matériasFERRAMENTAS
Como treinar e fazer finetuning de embeddings multimodais e rerankers com Sentence Transformers
Tom Aarsen publicou um guia prático mostrando como fazer finetuning de modelos multimodais de embedding no Sentence Transformers. O exemplo usa Qwen3-VL-Embedding-2B pra Visual Document Retrieval e chega a NDCG@10 de 0.947 contra 0.888 do modelo base, batendo até o Qwen3-VL-Embedding-8B (4x maior). Receita completa: dataset, loss, training args, evaluator e trainer.
quarta-feira · 15 de abr
2 matériasPESQUISA
Por dentro do VAKRA: raciocínio, uso de ferramentas e modos de falha de agentes
IBM Research soltou o VAKRA, benchmark executável com 8.000+ APIs locais em 62 domínios pra medir se agentes de IA dão conta de workflows multi-step de verdade. Spoiler: dão mal. O post abre os 4 tipos de tarefa, o pipeline de avaliação em cascata e análise detalhada de onde modelos como GPT-OSS-120B, Gemini-3-flash-preview e Claude-Sonnet-4-5 quebram.
por mateus v.há 9 dias6 min#agents