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    <title>Frank de Alcantara</title>
    <description>Consultoria, treinamento, ensino e desenvolvimento.</description>
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    <pubDate>Sat, 01 Aug 2026 23:48:09 -0300</pubDate>
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        <title>Dados Categóricos e os Fundamentos da Probabilidade</title>
        <description>Os três artigos anteriores descreveram, com cuidado crescente, uma variável numérica. Mas a nossa equipe de oito pessoas tem colunas que não são números: a linguagem principal, o nível, o trabalho remoto. Resumir essas colunas é contar proporções, e é aqui que a estatística descritiva encontra a probabilidade, porque uma proporção observada é a versão empírica de uma probabilidade teórica. Cruzar essa ponte é o assunto deste artigo.

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        <pubDate>Thu, 30 Jul 2026 21:00:37 -0300</pubDate>
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        <category>Estatística</category>
        
        <category>Probabilidade</category>
        
        <category>Dados Categóricos</category>
        
        
        <category>Ciência de Dados</category>
        
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        <title>Representações e Modelos de Mundo: o Mapa da Série</title>
        <description>Uma câmera entrega pixels. Um microfone entrega amostras de pressão. Um robô recebe posições articulares, forças, imagens e comandos. Nenhuma dessas medições vem acompanhada de uma etiqueta informando o que é permanente, o que é ruído, o que pode mudar e qual mudança depende de uma ação. Antes de prever o mundo, uma máquina precisa decidir o que conta como estado do mundo.

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        <pubDate>Wed, 29 Jul 2026 12:00:00 -0300</pubDate>
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        <category>Representation Learning</category>
        
        <category>World Models</category>
        
        <category>Self-Supervised Learning</category>
        
        <category>JEPA</category>
        
        <category>Model-Based Planning</category>
        
        
        <category>Inteligência Artificial</category>
        
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        <title>SimCLR: Aprender por Contraste e Pagar pelos Negativos</title>
        <description>Vamos mostrar à rede duas fotografias do mesmo cão: uma recortada, outra desfocada e com as cores alteradas. Depois vamos mostrar a fotografia de outro cão. Se a representação aproximar as duas primeiras e afastar a terceira, talvez tenha aprendido algo sobre identidade visual. Talvez tenha aprendido apenas nossa escolha de recortes e cores. O SimCLR é interessante justamente porque transforma essa ambiguidade em uma tarefa precisa.

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        <pubDate>Tue, 28 Jul 2026 11:00:00 -0300</pubDate>
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        <category>SimCLR</category>
        
        <category>Contrastive Learning</category>
        
        <category>InfoNCE</category>
        
        <category>Self-Supervised Learning</category>
        
        <category>C++</category>
        
        
        <category>Inteligência Artificial</category>
        
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        <title>MAE: Mascarar 75% da Imagem e Reconstruir o que Falta</title>
        <description>Esconder $15\%$ dos tokens já basta para dar trabalho ao BERT. em uma imagem natural, esconder $15\%$ dos patches pode deixar informação demais: textura, cor e contornos vizinhos denunciam facilmente o que falta. O MAE, de Masked Autoencoder (autoencoder mascarado), responde com uma medida pouco tímida. Esconde $75\%$ da imagem e entrega ao encoder apenas o quarto restante.

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        <pubDate>Tue, 28 Jul 2026 11:00:00 -0300</pubDate>
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        <category>Masked Autoencoder</category>
        
        <category>MAE</category>
        
        <category>Vision Transformer</category>
        
        <category>Masked Modeling</category>
        
        <category>C++</category>
        
        
        <category>Inteligência Artificial</category>
        
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        <title>DINO: Autodestilação e Objetos que Emergem da Atenção</title>
        <description>Um professor treinado antes do aluno pode transmitir classes conhecidas. Um professor que é apenas uma cópia atrasada do próprio aluno não dispõe desse luxo: precisa produzir um alvo útil sem rótulos, sem nomes de classes e sem saber mais do que o estudante sabia há pouco. Parece uma organização escolar desenhada pelo setor financeiro. No DINO, ela aprende representações surpreendentemente boas.

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        <pubDate>Tue, 28 Jul 2026 10:30:00 -0300</pubDate>
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        <category>DINO</category>
        
        <category>Self-Distillation</category>
        
        <category>Vision Transformer</category>
        
        <category>Self-Supervised Learning</category>
        
        <category>C++</category>
        
        
        <category>Inteligência Artificial</category>
        
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        <title>Difusão Latente: Comprimir Antes de Gerar</title>
        <description>Remover ruído de uma imagem de alta resolução é caro por uma razão pouco misteriosa: há muitos pixels, e o modelo precisa visitar o tensor repetidas vezes. Uma imagem de $1024\times1024$ possui dezesseis vezes a área de uma imagem de $256\times256$. Se a rede trabalhar diretamente nos pixels durante dezenas de passos, a conta cresce antes que qualquer amostra tenha a oportunidade de nos impressionar.

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        <pubDate>Tue, 28 Jul 2026 10:00:00 -0300</pubDate>
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        <category>Diffusion Models</category>
        
        <category>Latent Diffusion</category>
        
        <category>Autoencoders</category>
        
        <category>Generative Models</category>
        
        <category>C++</category>
        
        
        <category>Inteligência Artificial</category>
        
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        <title>BYOL: Aprender sem Negativos sem Entregar Tudo ao Colapso</title>
        <description>No SimCLR, cada imagem encontra uma companheira positiva e uma multidão de negativas. Vamos retirar a multidão. Se pedirmos apenas que duas views da mesma imagem produzam a mesma representação, a rede pode resolver o problema atribuindo o mesmo vetor a tudo. Cães, pontes e torradeiras finalmente unidos, embora por uma geometria inútil.

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        <pubDate>Tue, 28 Jul 2026 10:00:00 -0300</pubDate>
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        <category>BYOL</category>
        
        <category>Self-Distillation</category>
        
        <category>Self-Supervised Learning</category>
        
        <category>Exponential Moving Average</category>
        
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        <category>Inteligência Artificial</category>
        
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        <title>Autoencoders: o Gargalo, a Reconstrução e o Latente</title>
        <description>Um sistema de inteligência artificial não percebe o mundo diretamente. Ele recebe medições: valores de pixels, amostras de áudio, leituras de sensores, identificadores de palavras ou estados fornecidos por outro programa. Ou seja, é chato, e burro como uma porta.

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        <pubDate>Tue, 28 Jul 2026 09:00:00 -0300</pubDate>
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        <category>Autoencoders</category>
        
        <category>Representation Learning</category>
        
        <category>Self-Supervised Learning</category>
        
        <category>PCA</category>
        
        <category>C++</category>
        
        
        <category>Inteligência Artificial</category>
        
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        <title>BERT: O Encoder que Lê dos Dois Lados</title>
        <description>O BERT não inventou a autoatenção, não inventou o Transformer e nem sequer inventou a ideia de pré-treinar uma rede sobre texto. Sua contribuição foi encaixar peças conhecidas em uma receita em que uma mesma pilha de codificadores lê contexto dos dois lados, aprende com texto sem rótulos e depois aceita uma nova tarefa com alterações mínimas. Parece pouco quando enumerado depois do sucesso. Antes dele, era justamente a combinação que faltava.

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        <pubDate>Tue, 28 Jul 2026 08:00:00 -0300</pubDate>
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        <category>Transformers</category>
        
        <category>BERT</category>
        
        <category>Masked Language Modeling</category>
        
        <category>Natural Language Processing</category>
        
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        <category>Inteligência Artificial</category>
        
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        <title>Masked Language Modeling: Esconder Tokens para Aprender Contexto</title>
        <description>Apague uma palavra no meio de uma frase e a leitora provavelmente tentará recuperá-la olhando o que veio antes e o que veio depois. Se escrevermos a leitora encontrou a ___ no contexto, a lacuna não pede uma continuação livre: pede uma hipótese compatível com a frase inteira. O MLM, de masked language modeling (modelagem de linguagem mascarada), transforma esse gesto banal em uma tarefa de pré-treinamento repetida bilhões de vezes.

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        <pubDate>Tue, 28 Jul 2026 07:00:00 -0300</pubDate>
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        <category>Transformers</category>
        
        <category>Masked Language Modeling</category>
        
        <category>BERT</category>
        
        <category>Self-Supervised Learning</category>
        
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        <category>Inteligência Artificial</category>
        
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        <title>Ao mais forte. A carreira póstuma de Alexandre</title>
        <description>O sol estava para se pôr sobre as terras da Babilônia no ano de 323 a.C., e, de um balcão em seu palácio, um jovem rei contemplava seu domínio. A luz dourada do fim de tarde banhava o vale do Eufrates enquanto seus pensamentos talvez vagassem pelas águas do canal de Pallacopas, buscando domar as enchentes do rio Eufrates, ou marchassem rumo ao sul, desenhando a iminente invasão da Arábia, ou, quem sabe, repousassem na memória de alguma amante. A coroa de Alexandre, forjada em glória e sangue, não era um fardo leve.

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        <pubDate>Fri, 24 Jul 2026 12:04:37 -0300</pubDate>
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        <category>Alexandre o Grande</category>
        
        <category>Alexandria</category>
        
        <category>Babilônia</category>
        
        <category>História</category>
        
        <category>Impérios</category>
        
        <category>Ensaio</category>
        
        
        <category>História e Arqueologia</category>
        
        <category>artigo</category>
        
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        <title>Multigraphs: Parallel Edges and Distinct Paths</title>
        <description>A road map can contain two roads between the same towns. An airline can schedule several flights between the same airports. A payment network can record many transfers from one account to another. If we replace each of these collections by a single edge, we preserve reachability but destroy capacity, redundancy, frequency, identity, and often cost. The appropriate mathematical object is a multigraph, a graph in which two vertices may be joined by more than one edge.

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        <pubDate>Thu, 23 Jul 2026 12:00:00 -0300</pubDate>
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        <category>Graph Theory</category>
        
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        <category>Graph Algorithms</category>
        
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        <category>Computer Science</category>
        
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        <title>Graph Neural Networks: An Introduction</title>
        <description>Artificial intelligence has learned to handle tabular, sequential, and grid data, but these three forms cover only a fraction of the structures that matter. Spreadsheets, text, and images are carefully regularized special cases of a more general object. The real world is relational. People connect to people, atoms bond to atoms, cities connect through roads, and neurons connect through synapses. These connections are not decorative metadata placed on top of the observations. They determine which observations can influence one another.

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        <pubDate>Tue, 21 Jul 2026 15:06:47 -0300</pubDate>
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        <category>Graph Neural Networks</category>
        
        <category>Machine Learning</category>
        
        <category>Graph Theory</category>
        
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        <category>Artificial Intelligence</category>
        
        <category>Computer Science</category>
        
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        <title>A Estatística na Ciência de Dados e a Anatomia dos Dados</title>
        <description>Nesta série, a curiosa leitora vai construir, tijolo por tijolo, o edifício da estatística que sustenta a ciência de dados. Do primeiro resumo de uma coluna de números até a regressão múltipla que separa causas emaranhadas, passando por probabilidade, amostragem, testes de hipótese e correlação. A estatística é uma disciplina séria. Muito séria. E como a maior parte das disciplinas sérias ela não começa com um algoritmo. Começa com uma pergunta: o que, afinal, são os dados que temos em mãos?

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        <pubDate>Mon, 20 Jul 2026 07:00:00 -0300</pubDate>
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        <category>Estatística</category>
        
        <category>Fundamentos</category>
        
        <category>Ciência de Dados</category>
        
        
        <category>Ciência de Dados</category>
        
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        <title>From Cosine to the Edge: Semantic Search in Production</title>
        <description>1. A Confession and a Project

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        <pubDate>Sun, 19 Jul 2026 23:49:32 -0300</pubDate>
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        <category>Embeddings</category>
        
        <category>Semantic Search</category>
        
        <category>Transformers</category>
        
        <category>Cloudflare</category>
        
        <category>Information Retrieval</category>
        
        
        <category>Artificial Intelligence</category>
        
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        <title>Do Cosseno à Borda: Busca Semântica em Produção</title>
        <description>1. Uma Confissão e um Projeto

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        <pubDate>Sun, 19 Jul 2026 18:00:00 -0300</pubDate>
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        <category>Embeddings</category>
        
        <category>Busca Semântica</category>
        
        <category>Transformers</category>
        
        <category>Cloudflare</category>
        
        <category>Recuperação de Informação</category>
        
        
        <category>Inteligência Artificial</category>
        
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        <title>Fundamentos da IA e Agentes Inteligentes</title>
        <description>Nesta série, a curiosa leitora irá construir, tijolo por tijolo, o edifício da inteligência artificial aplicada. Base de toda a tecnologia que, nos últimos 30 anos, está abalando as fundações da tecnologia. Partindo do agente que apenas reage ao mundo até a rede neural que aprende com ele, passando por busca, evolução, lógica e probabilidade. É uma disciplina inteira, e como toda disciplina séria, ela começa não com código, mas com definições.

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        <pubDate>Thu, 16 Jul 2026 07:00:00 -0300</pubDate>
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        <category>Fundamentos</category>
        
        <category>Agentes Inteligentes</category>
        
        
        <category>Inteligência Artificial</category>
        
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        <title>A Probabilidade da Linguagem</title>
        <description>Um modelo de linguagem pode completar uma frase, traduzir um parágrafo, responder a uma pergunta ou produzir uma quantidade industrial de texto sobre assunto nenhum. Antes de qualquer uma dessas façanhas, porém, ele faz algo muito mais modesto e muito mais preciso: recebe um contexto e distribui probabilidade entre as continuações possíveis. Todo o restante começa aí.

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        <pubDate>Sun, 12 Jul 2026 12:00:00 -0300</pubDate>
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        <category>Probabilidade</category>
        
        <category>Teoria da Informação</category>
        
        <category>Modelos de Linguagem</category>
        
        <category>Entropia</category>
        
        <category>Perplexidade</category>
        
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        <title>Prever, não gerar: o template JEPA e o problema do colapso</title>
        <description>Se, em algum momento, a esforçada leitora estudou modelos de difusão, encontrou modelos que aprendem uma distribuição por meio de um processo de corrupção e remoção de ruído. Vou reforçar: corrupção e remoção de ruído.

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        <pubDate>Sun, 12 Jul 2026 07:00:00 -0300</pubDate>
        <link>https://frankalcantara.com/jepa-problema-template-colapso/</link>
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        <category>JEPA</category>
        
        <category>Diffusion</category>
        
        <category>Self-Supervised Learning</category>
        
        <category>World Models</category>
        
        <category>Machine Learning</category>
        
        
        <category>Inteligência Artificial</category>
        
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        <title>Anatomy of the .claude Folder</title>
        <description>There is a literary genre native to the technical internet: the confident tutorial about a tool the author has been using for three hours. It is a likable genre, full of good will, and almost always wrong in at least one detail that later becomes legend. The .claude folder has been a recurring victim of this genre.

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        <pubDate>Fri, 10 Jul 2026 12:00:00 -0300</pubDate>
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        <category>Claude Code</category>
        
        <category>Artificial Intelligence</category>
        
        <category>Tools</category>
        
        <category>Productivity</category>
        
        
        <category>Artificial Intelligence</category>
        
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