Termos de tecnologia e IA, explicados
O vocabulário da IA saiu dos artigos científicos para o noticiário mais rápido do que alguém conseguiu explicá-lo, e o resto da tecnologia já era jargão. Esta seção cobre as duas coisas: como os modelos funcionam de verdade, do treinamento e da inferência às janelas de contexto e aos agentes, junto com os termos de software e segurança que aparecem nos mesmos artigos, como zero-day, dívida técnica e APIs. A maior seção daqui, e a que mais cresce.
Destaques
O que são agentes de IA?
IA que age em vez de só responder: o ciclo planejar-fazer-conferir, e por que o ciclo é também o risco.
O que é uma alucinação de IA?
Por que a IA afirma fatos inventados com total confiança — e por que você não consegue ouvir acontecendo.
O que é uma rede neural?
Matemática que aprende as regras a partir de exemplos em vez de tê-las escritas — e por que isso vence.
Os 51 termos
O que são agentes de IA?
IA que age em vez de só responder: o ciclo planejar-fazer-conferir, e por que o ciclo é também o risco.
O que é uma alucinação de IA?
Por que a IA afirma fatos inventados com total confiança — e por que você não consegue ouvir acontecendo.
O que é uma API?
O acordo fixo que deixa dois programas trabalharem juntos sem conhecer o interior um do outro.
O que significa uma API idempotente?
Por que dez cliques cobram uma vez só — a propriedade que torna as retentativas seguras.
Aprendizado de máquina e IA: qual é a diferença?
IA é o objetivo. Aprendizado de máquina é o método que dominou. As palavras não são intercambiáveis.
O que são benchmarks de IA?
As notas por trás de cada lançamento de IA, o que elas medem — e por que o líder ainda pode decepcionar.
O que é raciocínio em cadeia de pensamento?
Por que um modelo que mostra o trabalho responde melhor — e o que o pensar custa.
O que é uma camada de abstração?
Simples por cima, complexidade escondida por baixo — e trocável sem quebrar nada.
O que é criptografia de ponta a ponta?
Por que ninguém no meio consegue ler a mensagem — e o que ela ainda deixa visível.
O que é quantização?
Guardar os números de um modelo com menos precisão — metade da memória, quase nenhuma perda.
O que são dados sintéticos?
Dados de treinamento feitos por máquinas, por que os laboratórios dependem cada vez mais deles — e como dá errado.
O que é gradiente descendente estocástico (SGD)?
Milhões de botões, uma nota de erro — como os modelos realmente aprendem, um passinho de cada vez.
O que é destilação de modelos?
Treinar um modelo com as respostas de outro: para encolher o seu, ou para alcançar o de um rival.
O que é dívida técnica?
Atalhos e sistemas envelhecendo que mandam a conta para o futuro — principal, juros e pagamento.
O que é edge computing?
Fazer o trabalho no dispositivo em vez de num data center — e as três situações que exigem isso.
O que é fine-tuning (ajuste fino)?
Treinar um pouco mais um modelo pronto com os seus próprios dados — e como isso difere do RAG.
O que é geração aumentada por recuperação (RAG)?
Faça a IA responder a partir dos seus documentos — primeiro a busca, depois a resposta, com as fontes à vista.
Modelos de IA open-source vs closed-source: qual é a diferença?
Quem controla o modelo, quem vê os seus dados e quem recebe por requisição.
O que é inferência (em IA)?
O modelo fazendo o trabalho de verdade — e por que a metade barata acaba custando mais.
O que é injeção de prompt?
Ordens escondidas dentro do conteúdo que uma IA lê — e por que o texto do atacante vence.
O que é uma mistura de especialistas (MoE)?
Modelo enorme, uma fatia pequena acordada por pergunta — e por que isso mantém os modelos de fronteira acessíveis.
O que é um modelo multimodal?
IA que recebe imagens, áudio e texto juntos — e o que isso custa em velocidade e confiabilidade.
Overfitting vs. underfitting: qual é a diferença?
Decorou o gabarito vs. nunca abriu o livro — e a diferença de notas que denuncia os dois.
O que é uma prova de conhecimento zero (ZKP)?
Provar que algo é verdade sem revelar o porquê — a criptografia por trás da verificação privada.
O que é uma rede neural?
Matemática que aprende as regras a partir de exemplos em vez de tê-las escritas — e por que isso vence.
O que é retropropagação (backpropagation)?
Como um único erro final vira um ajuste preciso para milhões de configurações — o Atingir Meta em escala.
O que é RLHF (aprendizado por reforço com feedback humano)?
A etapa que transforma um preditor de texto num assistente — e o que ela ensina ao modelo em silêncio.
O que é temperatura em IA?
O botão entre a mesma-resposta-toda-vez e apostas criativas — e onde os produtos o deixam.
O que é tokenização?
Como a IA pica o texto em pedaços antes de ler — e por que algumas línguas custam mais.
O que é o trade-off viés-variância?
Rígido demais vs. impressionável demais — e por que o erro total é menor no meio do caminho.
O que é um transformer (em IA)?
O projeto por trás do T de GPT: cada palavra presta atenção em todas as outras, ao mesmo tempo.
O que são embeddings vetoriais?
Significado transformado em coordenadas — como máquinas encontram o que é parecido sem bater uma única palavra.
O que é uma janela de contexto?
Quanto texto uma IA consegue ter em mente de uma vez — e por que conversas longas esquecem o começo.
O que é uma vulnerabilidade de dia zero (zero-day)?
Um buraco que só o atacante conhece, por que custa uma fortuna — e o que de fato derruba a maioria dos sistemas.
O que é treinamento (em IA)?
O processo que constrói um modelo por exemplo. Conversar com ele depois não muda nada.
O que é AGI (inteligência artificial geral)?
A IA hipotética que daria conta de qualquer coisa que uma pessoa dá. Não existe ainda, e não há teste combinado para ela.
O que é automelhoria recursiva?
Uma IA ajuda a construir a próxima IA, que constrói a seguinte — melhor a cada rodada.
O que é computação em nuvem (cloud computing)?
Alugar computadores pela internet em vez de possuí-los. A maioria dos apps que você usa mora lá.
O que é a data de corte de conhecimento?
A data em que um modelo parou de aprender. Ela limita o que o modelo sabe, não o que se pode contar a ele.
O que é engenharia de contexto?
Decidir tudo o que um modelo vê antes de responder — e não como a pergunta é formulada.
O que é um agent harness?
O programa embrulhado em volta de um modelo de IA que de fato roda as ferramentas e repete o ciclo.
O que é um grande modelo de linguagem (LLM)?
Um programa que prevê o texto que vem a seguir — depois ensinado, à parte, a responder em vez de divagar.
O que é um system prompt (prompt de sistema)?
As instruções ocultas que um chatbot lê antes de a sua conversa começar. Toda resposta é moldada por elas.
O que é uma GPU (unidade de processamento gráfico)?
O chip que faz milhares de cálculos de uma vez. Feito para gráficos, hoje o motor da IA.
O que é uma VPN (rede privada virtual)?
Um serviço que criptografa o seu tráfego de internet e o despacha pelo próprio servidor, para os outros verem menos de você.
O que são migas de pão num site?
A pequena linha de links no topo de uma página mostrando o caminho da página inicial até onde você está.
O que é uma chave de API (API key)?
A sequência que diz a um serviço qual conta está chamando — e qual cobrar. Não é uma senha.
O que é uma cache?
Cópias mantidas por perto para a viagem lenta não ser feita duas vezes. Por que acelera tudo — e por que limpá-la conserta coisas.
O que é latência?
A espera entre pedir e a resposta começar a chegar. Não é o mesmo que internet lenta, e mais capacidade não conserta.
O que são leis de escala (scaling laws)?
O padrão por trás da corrida da IA: modelos maiores melhoram numa curva que dá para prever, e cada passo custa dez vezes o anterior.
O que é alinhamento da IA?
Fazer a IA perseguir o que queríamos dizer, não a letra do que dissemos. Por que essa lacuna existe e por que ela alarga conforme os sistemas ficam capazes.
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