Spring Boot, LLM em produção: o que muda na prática
Entenda Spring Boot, LLM em produção e o que isso muda na prática.
Otimização de SQL, CI/CD pipelines: guia essencial
Entenda Otimização de SQL, CI/CD pipelines e como aplicar sem complicação.
LLM em produção, Spring Batch: guia essencial
Entenda LLM em produção, Spring Batch e como aplicar sem complicação.
Kubernetes, LGPD e IA: guia essencial
Entenda Kubernetes, LGPD e IA e como aplicar sem complicação.
Fernanda Torres e IA: O Cinema no Oscar 2025
A inteligência artificial e os algoritmos de recomendação estão impulsionando Fernanda Torres rumo ao Oscar 2025.
Simulador da Copa: Crie Algoritmos de Previsão
Criar um simulador da Copa do Mundo usando Python e Machine Learning é o caminho ideal para prever as quartas de final.
Geek Chic de Isabel Johansen: Techno e Moda Nerd
O estilo geek chic ganha força com Isabel Johansen, que une a cultura da tecnologia às pistas de dança techno.
Como o Backstage Reduz a Carga Cognitiva em DevOps
A complexidade de gerenciar dezenas de consoles de CI/CD e clusters Kubernetes sufoca a produtividade da sua equipe. A migração para plataformas IDP (Internal…
LangChain4j e Java: Como Integrar LLMs Locais com Segurança
Aprenda a usar o LangChain4j para integrar LLMs locais em suas APIs Java de forma segura e sem vazamento de dados.
Java 21 e Virtual Threads: Reduza em até 60% seu Custo de Nuvem
Aprenda a reduzir em até 60% os custos de nuvem na AWS e Azure ativando o Java 21 e Virtual Threads no Spring Boot 3.2.
🤖 Claude Sonnet 5 e Fable 5: o que muda pra você agora
Em menos de 48 horas a Anthropic fez dois movimentos grandes. No dia 30 de junho lançou o Claude Sonnet 5, um modelo médio focado em rodar agentes de forma autônoma e mais barata. No dia 1 de julho reativou globalmente o Claude Fable 5, o modelo mais capaz dela, depois que os Estados Unidos derrubaram um controle de exportação que tinha tirado o modelo do ar.
Se você usa Claude Code, Claude.ai ou a API no dia a dia, seu leque de modelos e o seu custo mudaram essa semana. Bora ver o que aconteceu e, principalmente, o que fazer com isso na prática, do jeito certo.
🏟️ As 4 tecnologias secretas que entram no Brasil x Japão
Segunda-feira, 14h. Você larga tudo pra ver o Brasil contra o Japão, nos 16 avos de final, no NRG Stadium em Houston. A bola rola, a torcida grita e dá pra jurar que ali tem só futebol. Não tem. Existe uma camada de engenharia rodando em cada lance dessa partida, e a maioria dos torcedores não faz ideia de que ela está lá.
🕵️ Detectar deepfake em Python: forensics de IA nas eleições 2026
Em março de 2026 o TSE publicou a Resolução 23.755, que pela primeira vez colocou regras de inteligência artificial dentro da campanha eleitoral: conteúdo sintético tem que ser rotulado, deepfake fica proibido na reta final do pleito e quem não cumpre paga multa de R$ 5 mil a R$ 30 mil. Em junho, o próprio tribunal já tinha registrado denúncias envolvendo o uso de IA. A régua mudou, e de quebra virou um problema de engenharia.
Se você constrói qualquer plataforma onde mídia circula, detectar conteúdo sintético deixou de ser curiosidade e passou a ser requisito. E o primeiro passo é o mais contraintuitivo: parar de confiar no olho humano. Detecção que funciona não acontece na percepção, acontece no domínio da frequência e na geometria das sombras. Bora ver como provar isso com Python, na prática.
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