LLM

Observabilidade para Sistemas de LLM: Métricas, Traços, Logs e Testes em Produção

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Estratégia de observabilidade ponta a ponta para inferência de LLM e aplicações de LLM

Os sistemas de LLM falham de maneiras que a monitorização tradicional de APIs não consegue revelar — as filas enchem-se silenciosamente, a memória da GPU satura-se muito antes de a CPU parecer ocupada e a latência explode na camada de loteamento (batching) em vez da camada de aplicação.

Detecção de "Slop" de IA: Técnicas e Sinais de Alerta

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Guia técnico para detecção de conteúdo gerado por IA

A proliferação de conteúdo gerado por IA criou um novo desafio: distinguir a escrita humana genuína do “lixo de IA” (“AI slop”) – texto sintético de baixa qualidade e produzido em massa.