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Seleção de base, fine-tunes, harnesses e serving — GPU privada quando o corpus não pode sair.
Seleção de modelo base em 2026
Notas de modelo de programas research-to-prod.
Barras de qualidade de dados de fine-tune
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Design de harness de eval
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Portões de regressão que bloqueiam merges maus
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Curvas de custo de serving
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LoRA vs fine-tunes completos
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Gestão de corpora privados
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Armadilhas de tokenizers
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RLHF-lite para equipas de produto
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Playbook de destilação
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Routing multi-modelo
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SLOs de latência para modelos
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Observabilidade do serving de modelos
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Deploys canary de weights
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Mudanças de prompt vs de weights
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Filtros de safety que o produto possui
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Adapters de domínio
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Riscos do continual learning
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Model cards que ajudam operadores
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Kill switches no serving
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