Dois engenheirostestando em público.
A maior parte do que se escreve sobre IA explica como uma técnica deveria funcionar. Quase nada mostra o que aconteceu quando alguém rodou. Este site é a segunda coisa.
Quem escreve
O que publicamos
Experimentos que a gente conduziu na própria máquina, com o próprio orçamento, contra dados de verdade. RAG, modelos rodando local, avaliação, fine-tuning, agentes.
Não é tutorial e não é notícia. É o registro do que foi testado, com o número que saiu — inclusive quando o número foi decepcionante.
Como a gente trabalha
O setup inteiro vai junto
Modelo, versão, hardware, dataset, tamanho da amostra. Sem isso um resultado não se reproduz, e um resultado que não se reproduz é anedota.
Experimento que falhou também é publicado
Saber que uma abordagem não funciona economiza a semana de alguém — e é justamente o que ninguém escreve, porque não rende engajamento.
O que a gente não sabe fica escrito
Todo paper termina dizendo onde o resultado pode não valer: outro corpus, outro idioma, outro modelo. A fronteira do que foi testado é parte do achado.
Rodou e deu diferente?
Essa é a mensagem mais útil que a gente pode receber. Um resultado que não replica na sua máquina diz algo que o paper não disse — sobre o corpus, o hardware, ou uma suposição que a gente nem percebeu que estava fazendo.
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