36 termos. Busque pelo nome, pelo assunto ou por uma palavra da definição.
- Agente de código
- Programa de IA que recebe uma tarefa de software em texto e produz a alteração pronta, sem que uma pessoa escreva as linhas.
- Ambiente de treino
- A tarefa preparada que o agente resolve repetidas vezes para aprender, com o verificador embutido. Existem catálogos prontos para alugar.
- Critério de parada
- A condição escrita que encerra o piloto, seja porque o ganho de um ciclo ficou abaixo do limiar ou porque o teto de gasto foi atingido.
- Curva em J
- O padrão em que a produtividade cai antes de subir na adoção de IA, porque a empresa paga primeiro o aprendizado, a conferência e a adaptação do processo.
- Custo por tarefa concluída
- Quanto a empresa gasta por problema efetivamente resolvido, contando as tentativas que falharam. É a única comparação honesta entre fornecedores.
- Deriva de mundo
- O mundo mudou e o agente continuou treinado no mundo antigo, então o desempenho cai sem que nada no sistema tenha quebrado.
- Dívida de manutenibilidade
- O quanto o código fica mais difícil e mais caro de mudar depois, mesmo funcionando hoje, medido por duplicação, reuso e frequência de reescrita.
- DPO
- Forma de ajustar o comportamento direto a partir de pares de preferência, sem treinar um avaliador. Mais barata e menos flexível. A pergunta que você faz ao ouvir a sigla: o que a gente perde de controle escolhendo o caminho mais barato?
- Eval harness
- O conjunto de testes e a máquina que os roda para avaliar o agente. Muda o número mais do que o modelo muda. A pergunta que você faz ao ouvir o termo: esse número foi medido no arranjo de vocês ou num arranjo padronizado?
- Evidência mínima
- O pacote que o fornecedor entrega antes da assinatura: quem julgou, com o quê, sobre qual teste, a que custo por tarefa concluída e com qual teto.
- Fine-tuning
- Termo guarda-chuva para qualquer ajuste do modelo depois do treino original. Sozinho, não diz nada sobre o método. A pergunta que você faz ao ouvir o termo: fine-tuning de que tipo, e medido por quem?
- Fronteira imutável
- A parte do ambiente que o agente não consegue alterar de jeito nenhum, incluindo os testes que o julgam e o registro do que ele fez.
- GRPO
- Outra forma de fazer o mesmo ajuste, comparando várias tentativas entre si em vez de manter um avaliador separado. Virou o padrão de mercado. A pergunta que você faz ao ouvir a sigla: se é o padrão, por que a proposta de vocês usa outra coisa?
- Guardrail
- Limite programado que impede o agente de executar certas ações. Existe porque a instrução sozinha não segura. A pergunta que você faz ao ouvir o termo: quais ações estão bloqueadas por construção, e quem pode desbloquear?
- Imposto de verificação
- O custo de conferir o que a IA entregou, que aparece depois do ganho de velocidade e raramente entra no orçamento que aprovou a ferramenta.
- Juiz por execução
- O que roda o trabalho entregue e registra se funcionou, sem atribuir julgamento nenhum.
- Juiz por nota
- Quem atribui uma pontuação ao trabalho entregue com base em julgamento, seja uma pessoa ou outro modelo treinado para imitar uma pessoa.
- Linha de base
- A medição feita antes de qualquer mudança começar. Sem ela, todo cálculo de retorno é anedota.
- Política
- O comportamento padrão do modelo, o que ele faz por reflexo quando ninguém especifica.
- PPO
- Uma das formas de ajustar o comportamento do modelo depois de medir o resultado. Exige mais infraestrutura que as outras. A pergunta que você faz ao ouvir a sigla: isso muda o custo de infraestrutura do projeto, e em quanto?
- Preferência humana
- O método mais antigo e mais caro de treinar comportamento, no qual pessoas comparam duas respostas e dizem qual preferem. Cobre o que não é executável e não escala.
- Régua de recompensa
- O documento que declara, em ordem, o que conta como sucesso, o que conta como falha e o que pontua abaixo de não ter tentado.
- Reward hacking, burlar a métrica
- O agente acerta o indicador e erra o objetivo, porque o caminho mais curto até o prêmio não era o que você queria.
- RL, aprendizado por reforço
- Treinar por consequência em vez de treinar por instrução: em vez de dizer como fazer, você define o que vale prêmio no resultado.
- RLHF
- Treinar comportamento a partir de pessoas comparando respostas. É o método mais antigo e o mais caro. A pergunta que você faz ao ouvir a sigla: quantas horas de gente isso consome por ciclo, e quem paga essas horas?
- RLVR, recompensa verificável
- De reinforcement learning with verifiable rewards, aprendizado por reforço com recompensa verificável: treinar por consequência quando a consequência é medida por execução, e não por nota.
- Segregação de funções
- Quem escreve o código não escreve o verificador que o julga, pela mesma razão pela qual quem paga não concilia.
- SFT, ajuste supervisionado
- Mostrar exemplos prontos ao modelo para ele imitar. É instrução, não consequência. A pergunta que você faz ao ouvir a sigla: isso é imitação de exemplo ou prêmio por resultado medido?
- Suíte de testes
- O conjunto de verificações automáticas que roda a cada alteração e reprova o que quebrou, entre os problemas que ela sabe procurar.
- Taxa de acerto na primeira tentativa
- A fração de tarefas que o agente resolve logo na primeira resposta, sem repetir. É o número que mais mexe na conta de custo.
- Teste retido
- O teste que o agente nunca viu e que só roda depois, para confirmar que ele resolveu o problema em vez de decorar a prova.
- Teto de especificação
- O ponto em que escrever instrução mais detalhada para de melhorar o resultado, porque ninguém consegue antecipar todo caso possível.
- Teto por execução
- O limite de gasto de uma única execução do agente, com desligamento automático ao atingir, aprovado antes de o piloto começar.
- Triagem de três causas
- A classificação de um incidente com código de IA em falha da ferramenta, falha do processo ou falha do incentivo, que determina quem você chama e o que você compra.
- Trilha de evidência
- O registro do estado antes e do estado depois de cada alteração feita pelo agente, que só vira evidência quando alguém decide, por política interna, que ele é imutável.
- Verificador
- O mecanismo que executa o trabalho entregue e observa se funcionou, sem opinar.