Gostamos de avançar rápido e quebrar coisas, estamos trabalhando para ver como @CyreneAI pode nos ajudar a empurrar esse limite.

Engenheiro de soluções da Braintrust: "Os melhores LLMs nem sempre garantem desempenho consistente" Essa frase é a razão pela qual um edit de prompt precisa de testes antes de o prompt editado responder a solicitações reais de usuários Uma execução no playground pode parecer melhor, enquanto o mesmo prompt reduz a qualidade em entradas sujas O workshop mostra o ciclo mínimo de avaliação: tarefa, conjunto de dados, pontuação, teste offline, logs online, revisão humana O artigo abaixo mapeia o mesmo ponto para recuperação, verificações de alucinação, versionamento e testes de regressão de mudança de prompt Assista ao workshop, depois leia o artigo antes de enviar a próxima edição de prompt sem um teste de regressão

Uma pessoa lendo uma frase em voz alta te diz como ela pronuncia as palavras. Uma conversa real te diz muito mais. Ela revela como as pessoas respondem naturalmente, fazem pausas, interrompem, enfatizam ideias, mudam o tom e adaptam sua linguagem conforme o contexto. Essa diferença importa. Para que a IA avance além do reconhecimento da fala e passe a compreender como a linguagem é realmente usada, ela precisa de exposição à comunicação autêntica — não apenas a gravações isoladas. Essa é uma das ideias refletidas na abordagem de @_dialectra para construir conjuntos de dados de fala. Ao coletar e refinar a linguagem de falantes reais por meio de processos estruturados, o objetivo não é simplesmente preservar palavras, mas capturar a linguagem tal como ela existe na vida cotidiana. Porque a linguagem não é experimentada frase por frase. Ela é experimentada por meio de conversas.

Você não pode simplesmente conectar o Claude Code a um sistema empresarial e esperar que ele faça tudo por você. Não só tudo é frágil, especialmente ao dar controle à IA, como também é uma mistura complexa de interfaces e bancos de dados espalhados por toda parte. Você precisa de pessoas no ciclo. Long $CTSH $ACN

OpenAI está tão atrás da Anthropic que nem é mais engraçado Eles precisam treinar modelos maiores o mais rápido possível

Uma coisa de que não falamos o suficiente é a quantidade de informação que é compactada em uma consulta médica. Você está tentando explicar seus sintomas, ouvir atentamente, fazer as perguntas certas, lembrar das alterações na medicação, entender os resultados dos exames e pensar no que vem a seguir, tudo dentro de 15 ou 20 minutos. Depois você sai e percebe que já esqueceu metade do que foi dito. Acho que esse é um problema muito maior do que as pessoas percebem. O AI Doctor Notes foi construído exatamente em torno desse momento, criado por @dreamlabsolutn. Em vez de tentar substituir seu médico, ele ajuda a capturar a conversa, transforma-a em notas claras e em linguagem simples, e destaca os pontos importantes de acompanhamento enquanto tudo ainda está fresco na memória. O que eu aprecio é que o objetivo não é diagnosticar você ou dar conselhos médicos. É ajudá-lo a lembrar, manter-se organizado e tornar as próximas consultas menos esmagadoras. Também consigo ver por que isso seria valioso para cuidadores ou pais que gerenciam consultas para outra pessoa. Informações médicas muitas vezes são transmitidas por meio da memória, e a memória nem sempre é confiável. Às vezes, a tecnologia mais útil não é aquela que toma decisões por nós. É aquela que nos ajuda a tomar decisões melhores, lembrando o que importa.