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NeuraLIA Labs
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David Vicente Campos

Fundador da NeuraLIA Labs e cofundador da MyRealFood

Sou engenheiro informático pela Universidade de León. Cofundei a MyRealFood, onde, como CTO, desenvolvi a app que milhões de pessoas usaram para comer melhor, e fundei a NeuraLIA Labs, onde crio produtos de IA. Aqui escrevo sobre o que tive de compreender pelo caminho, tal como gostava que alguém mo tivesse explicado.

IA do zero

30 capítulos

  1. O perceptron de raiz: o que calcula um neurónio
  2. De onde vem uma função de perda: verosimilhança, não convenção
  3. Ladeira abaixo: Gradient Descent e os dois passos que todos saltam
  4. Classificação, entropia cruzada e como não se enganar
  5. Backpropagation do zero: primeiro o motor, depois a rede
  6. Fazer a rede treinar — e fazê-la generalizar
  7. Construa um tokenizer BPE: porque é que o seu modelo não consegue contar os R
  8. Previsão do próximo token: embeddings e o que significa a perplexidade
  9. Attention e o bloco transformer, derivados de uma média
  10. Pré-treinar um LLM: dados, compute, leis de escala e custo
  11. De modelo base a assistente: SFT, RLHF, DPO e GRPO
  12. Chain of Thought, RLVR e test-time compute: medidos
  13. Tornar a inferência barata: KV cache, batching e quantização
  14. A sua primeira chamada LLM em produção: streaming, retries e timeouts
  15. Prompt engineering, medido: o que muda o output
  16. A context window, os tokens e a conta, medidos
  17. Temperatura, top-p e o determinismo que não tem
  18. Tool Calling e outputs estruturados: o contrato que se mantém
  19. RAG em produção: chunking, retrieval e citações honestas
  20. Fine-tuning, retrieval ou prompt? A decisão é económica
  21. Preços multimodais: o que imagens, áudio e vídeo faturam realmente
  22. O que é um AI agent: cinco tipos clássicos, duas definições rivais
  23. Construa um agent harness: o loop e as suas cinco saídas
  24. Context Engineering: porque o seu agent fica mais burro no turno 40
  25. Orquestração multi-agent: cinco padrões e quando um vence
  26. MCP explicado pela especificação: o que é realmente um server
  27. Lançar um servidor MCP: TypeScript e Python, medidos
  28. Agent Skills e SKILL.md: divulgação progressiva, medida
  29. Avaliação de LLM: dos benchmarks públicos ao seu golden set
  30. Prompt injection e a trifecta letal: proteger um agent real