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Posts tagged LLM.
AI agents can book appointments, take payments and support clinical work. Here is how healthcare teams can give them the right access, and no more.
Which teams should use Claude Code, Claude Cowork, or ChatGPT/OpenAI Agents — and the controls Workstation recommends before production.
Operational guide to LangGraph agents, LangSmith evals, and Apache Airflow 3 schedules — with Workstation promotion and edge patterns.
How Workstation maps NVIDIA DGX Spark, DGX Station, and Mac Studio M5 into AI Labs and SME packages — factual positioning, no invented prices.
Workstation sobre como descobrir gargalos do agente LLM com observabilidade: OpenTelemetry, Prometheus/Grafana/Thanos, Langfuse — com prós/contras claros, alavancas de custo e métricas de uso que protegem as margens.
Workstation com turboalimentação LLMs: paginação PagedAttention para cache KV, serviço vLLM, Self-Debugging para agentes, taxas de token PowerInfer e cortes de memória EG-MLA — com compensações de produção.
O KubePilot ajuda as equipes SRE, DevOps e de plataforma a passar de sinais de cluster barulhentos para uma solução segura – CoPilot, Pilot e AutoPilot. Código aberto em kubepilot.org.
Meta Muse Glimmer traz agentes locais sempre ativos para um único GPU via Ollama: contexto, visão e ferramentas de 30B, Apache 2.0, 128K — guia de negócios Workstation.
Proteja agentes empresariais com MCP OAuth 2.1, ferramentas isoladas por VPN e leases do HashiCorp Vault que rotacionam e expiram — mais recomendações Claude, OpenAI e Cursor.
Brief técnico da Workstation sobre deep learning: redes profundas treinadas por gradiente, modelos discriminativos vs generativos, métricas de tarefa e Bedrock vs serving em Kubernetes.
Kimi K3 empurra modelos open-weight para o território de agentes de fronteira. O que mudou para desenvolvedores, serving vLLM, MCP e conselhos de produção Workstation.
Visão Workstation sobre Claude Opus 5 no Amazon Bedrock: coding agêntico, agentes de longa duração, contexto 1M, ZDR por padrão e como as equipes devem adotá-lo.
Implemente Amazon Bedrock, Bedrock AgentCore, SageMaker e Amazon Q, e depois lance um primeiro agente de negócio no Microsoft Teams — com requisitos, tooling e caixas de tempo.
Escolha o tier certo de modelos Claude: Haiku para routing rápido, Sonnet para o trabalho diário, Opus para coding agêntico complexo, e Fable 5 para autonomia de longo horizonte. Inclui um blueprint de router de orçamento de tokens.
Claude Fable 5 é o modelo de fronteira da classe Mythos da Anthropic para agentes de longo horizonte. Reações da comunidade, análises do YouTube, quando usá-lo e como economizar tokens.

O que são modelos de grandes linguagens e como funcionam? Um explicador claro e não técnico para gerentes e engenheiros — tokens, incorporações, transformadores, treinamento e inferência — além de Kubernetes YAML de produção para implantar seu próprio LLM com Ollama e vLLM.
Desembalei uma Mac Studio M4 Max com 128 memórias unificadas GB e 40 núcleos GPU, instalei a Ollama, executei a Llama 3.1 8B localmente e criei um pipeline RAG privado – tudo em uma caixa silenciosa e ociosa de 6,48 W no lado da mesa.