Blogs interessantes

 

 

Dicas  

Marco Mello é Professor Livre Docente do Departamento de Ecologia do Instituto de Biociências da USP, Alumnus do DAAD e da Alexander von Humboldt-Stiftung - Alemanha, criador do blog Sobrevivendo na Ciência e da série de cursos Comunicação Científica.


 https://marcoarmello.wordpress.com/2016/07/18/ikigai/ 

 

https://www.youtube.com/watch?v=VwEl_QF2t6s  

 

A jornada do cientista:

https://www.youtube.com/watch?v=opbklggksCc  

 

Blog sobre IA com matéria sobre embeddings: https://fabriciocarraro.com.br/posts/embeddings-o-mapa-que-ensina-a-ia-a-entender-o-mundo/  

 

Blog sobre ontologias: https://ncor-network.org/blog/evidence-not-terminology-ontology-use  

 https://www.cio.com/article/4169618/the-next-enterprise-architecture-asset-ontologies-for-ai.html  

https://jessicatalisman.substack.com/p/the-ontology-pipeline-refreshed?utm_source=post-email-title&publication_id=4417548&post_id=192147187&utm_campaign=email-post-title&isFreemail=true&r=6ljm0&triedRedirect=true  

Blog sobre IA: https://maritaca-ai.github.io/llm-persuasion/blog/post.html  

Semantics: https://moderndata101.substack.com/p/the-semantic-medallion  

https://www.linkedin.com/pulse/ten-years-writing-interoperability-semantics-guide-march-figay-qt8me/?trackingId=mshjdZ7OvLl4W3EkE%2FJHzw%3D%3D  

Agentes de IA: https://www.decodingai.com/p/agentic-graphrag 

O SBIA é hoje o BRACIS, sobre o PLN: https://brasileiraspln.ufscar.br/livro-pln-4ed/#fnref2  

QA: https://www.expasy.org/chat  

 

Comentários

Postar um comentário

Postagens mais visitadas deste blog

Dados tabulares vs JSONL

 Tabela → agregação → JSONL → embedding → FAISS → retrieval   1. Dados em tabela = estrutura para máquinas tradicionais Dados tabulares são organizados em linhas e colunas . Cada linha representa um registro. Cada coluna representa um atributo. Exemplo simples: municipio semana febre mialgia casos Campinas 12 51 47 80 Aqui: linha = um registro coluna = significado fixo Isso é excelente para: ✅ SQL ✅ filtros ✅ agregações ✅ estatística ✅ joins ✅ processamento analítico Ou seja: tabelas são ótimas para cálculo.   2. Problema: LLM não "pensa" naturalmente em colunas Para um modelo de linguagem, isso: Campinas | 12 | 51 | 47 | 80 não é naturalmente interpretável. Porque o embedding funciona melhor quando existe contexto linguístico . A LLM entende melhor frases como: "No município de Campinas, na semana epidemiológica 12, foram observados 80 casos, com febre em 51 registros e mialgia em 47." ✅ aqui existe semântica explícita   3. JSONL = cada...
Leia mais

Moltbook: rede social que só inteligências artificiais podem usar já reúne milhões de 'perfis'

Imagem
Essa matéria foi publicada em no G1 em https://g1.globo.com/tecnologia/noticia/2026/02/02/moltbook-rede-social-que-so-inteligencias-artificiais-podem-usar-ja-reune-milhoes-de-perfis.ghtml  e por curiosidade pesquisei se havia discussões sobre ontologias e metadados. Encontrei um comentário sobre metadados que vou postar aqui por curiosidade:   Podcast FuturaMente episódio 17 (Agentes de IA e a automação do futuro) interessante que comentou sobre o moltbook: https://open.spotify.com/episode/1mODDdMoLZYa6nGN3LrIhM?si=06a91897c7084048  
Leia mais