Reflexões sobre design, desenvolvimento, infraestrutura de IA e criação de produtos.
LLMs perdem 39% de acurácia em mais de 200.000 sessões multi-turno. Três mecanismos causam o colapso, e contextos maiores não resolvem nenhum deles.
AI & Technology15.800 notas do Obsidian no espaço de embeddings revelam três topologias de conhecimento, cada uma com modos de falha que você remodela com notas-ponte.
AI & TechnologyCinco grupos de pesquisa, o mesmo achado: agentes de IA produzem código mais rápido do que os desenvolvedores conseguem entender.
AI & TechnologyUm playground prático de GLSL para desenvolver intuição sobre shaders rapidamente: presets, controles ao vivo e WebGL sem frameworks.
Interactive ExplorationsO algoritmo boids de Craig Reynolds (1986) gera comportamento de bando com três regras locais — os mesmos princípios e falhas da IA multiagente.
Interactive ExplorationsA maioria das instruções para agentes define comportamento. A camada ausente ensina autoavaliação — um framework metacognitivo.
AI & TechnologyFastAPI + HTMX + CSS puro com zero ferramentas de build e pontuações perfeitas no Lighthouse. Números reais de produção e tradeoffs honestos.
Engineering PracticeUm pipeline de 733 linhas em Python que pontua notas em quatro dimensões e roteia mais de 7.700 itens de forma determinística.
Engineering PracticeEngenharia de contexto para agentes de IA em sete camadas e 650 arquivos: três falhas em produção e orçamentos reais de tokens.
AI & TechnologyO espaço negativo é infraestrutura, não ausência. Como o vazio, o silêncio e o espaço em branco criam estrutura na física, na música e no design.
Design & UXA deliberação multi-agente detecta falhas que sistemas de agente único não percebem. A arquitetura, os becos sem saída e o que vale construir.
AI & TechnologyMeu agente Claude Code herdou cada hábito humano desleixado em velocidade de máquina. Construí 3 filosofias, 150+ portões de qualidade e 95 hooks.
AI & TechnologyRedação técnica em Introl
Recomendações abrangentes de hardware e análise de custos para executar modelos de linguagem grandes localmente.
Guia de seleção de GPU comparando os mais recentes aceleradores de datacenter da NVIDIA para diferentes cargas de trabalho de IA.
Análise técnica aprofundada da evolução da Unidade de Processamento Tensor do Google, do TPUv1 ao TPUv5.
Estratégias de compartilhamento de recursos para clusters de GPU em ambientes containerizados.
Guia para construir e gerenciar computação de IA distribuída com o framework Ray.
Análise da economia de LLMs de código aberto e do posicionamento competitivo da DeepSeek.
Requisitos futuros de energia para datacenters e o roteiro de GPUs de próxima geração da NVIDIA.
Soluções de reatores modulares pequenos para alimentar a infraestrutura de IA de próxima geração.
Análise técnica das inovações da arquitetura Multi-Head Compression da DeepSeek.
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Cels
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