Doido Dev

Com as recentes melhorias no desempenho do macOS para executar grandes modelos de linguagem (LLMs), espceialmente com o avanço dos chips da série M da Apple, é possível agora rodar modelos quantizados sem censura (NSFW) localmente. Utilizaremos o projeto koboldcpp, implementado em C++, que se beneficia do compilador Clang nativo do macOS. Prime ...

O SimpleRL-reason é um framework de código aberto desenvolvido para potencializar a capacidade de raciocínio lógico-matemático em modelos de linguagem (LLMs) de pequeno porte. Inspirado nas metodologias de treinamento do DeepSeek-R1-Zero e DeepSeek-R1, este projeto permite que desenvolvedores repliquem comportamentos de "Chain of Thought&q ...

Guia Rápido de Configuração do Xinference em Ambiente Jupyter Quer trocar GPT por qualquer modelo de código aberto com uma única linha de comando? O Xinference permite que você explore facilmente diversos LLMs, modelos de voz e multimodais no Jupyter 1. Por que optar pelo Xinference? Se você está em busca de uma solução que ofereça modelos de ...

O Exa (acessível via exa.ai), anteriormente denominado Metaphor, é um motor de busca projetado especificamente para modelos de linguagem (LLMs). Diferente dos buscadores convencionais baseados em palavras-chave, o Exa utiliza uma arquitetura baseada em Transformers para prever links com base no contexto semântico fornecido pelo usuário. O Conce ...

Para desenvolvedores back end que constroem funcionalidades de IA, conectar-se diretamente às APIs de diversos provedores de modelos apresenta desafios de engenharia significativos. É necessário gerenciar chaves de diferentes fornecedores, lidar com formatos de endpoints variados, lidar com possíveis instabilidades de serviço e unificar a obser ...

O DeepSeek-R1 foi lançado oficialmente sob a licença MIT, permitindo não apenas o uso comercial, mas também a destilação para o treinamento de outros modelos. Esta arquitetura introduz capacidades avançadas de raciocínio (Chain of Thought) e pode ser acessada tanto via API oficial quanto através de execução local para garantir privacidade e cus ...

O Cherry Studio, um cliente desktop de IA que suporta múltiplos provedores de LLM, possui uma arquitetura única para otimização de desempenho. Este artigo explora métodos abrangentes para testar a performance desta aplicação e oferece recomendações práticas para aprimorar a experiência do usuário. Importância dos Testes de Performance no Cherry ...

O Qwen3-0.6B-FP8 representa um marco na acessibilidade de Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Com apenas 600 milhões de parâmetros e otimização de quantização FP8 da Intel, este modelo permite execução fluida em hardware doméstico com consumo mínimo de VRAM. Para transformar esse modelo em uma solução prática, exploraremos o desenvolvimento de ...

1. Visão Geral do Projeto O modelo Gemma-4-26B-A4B-it-GGUF da série Gemma 4 do Google é um modelo de chat MoE (Mixture of Experts) de alto desempenho, capaz de processar até 256.000 tokens e com suporte nativo a compreensão multimodal (texto e imagem). Ele demonstra excelente desempenho em raciocínio, matemática, programação e chamadas de funçã ...

Arquitetura e Evolução da Família DeepSeek-R1 O ecossistema DeepSeek-R1 representa um avanço significativo em modelos voltados para raciocínio lógico (reasoning). Para compreender o modelo DeepSeek-R1-Distill-Qwen-7B, é preciso contextualizar sua linhagem técnica. A jornada iniciou com o DeepSeek-R1-Zero, um modelo treinado exclusivamente via R ...