Fabrício Carraro

E tipo, há quatro ou cinco anos, a equipe da Alexa era composta por alguns milhares de engenheiros tentando descobrir como entender, como extrair comandos de voz do usuário em casa, que quisessem saber como é que vai estar o tempo amanhã. E imagina que eu seja um investidor, por exemplo, infelizmente eu não sou, mas se eu te desse o dobro ou o triplo, o quádruplo do seu orçamento, onde você investiria hoje em dia? Só em GPUs mesmo ou em alguma outra coisa?

E a sua visão mudou de alguma forma trabalhando na Hugging Face e vendo todo esse ecossistema de open source nos últimos dois, três anos? A sua opinião mudou? Sobre o papel do ecossistema aberto, eu não diria que mudou dramaticamente. Eu acho que tem dois, três anos...

Não tem um dia de tédio, né? Pra todo mundo envolvido, então acho que todo mundo ganha. Sim, exato. Sim, e pra mim a melhor coisa é que a comunidade tem conseguido acompanhar tudo isso. Tipo, lançando os primeiros modelos DeepSeek, Coder, e agora até mais recentemente com os modelos Quain, que supostamente estão quase no mesmo nível do Cloud, Kimmy também.

Então, a gente, a comunidade, tem conseguido acompanhar o nível que esses laboratórios americanos privados de ponta têm lançado. Claro, os laboratórios chineses também são de ponta, mas pelo menos eles estão lançando esses modelos com os pesos abertos.

todo o campo o tempo inteiro. Isso, exatamente. E eu tenho uma última pergunta, Leandro, que é, o nosso público tem muita gente que trabalha com inteligência artificial, seja desenvolvedores, mas também pesquisadores de IA e pessoas, público geral também. Mas qual é o caminho que eles deveriam seguir se eles quisessem trabalhar na Hugging Face com você, ajudando a desenvolver essa empresa incrível?

muitas das empresas que a gente comenta aqui a todo episódio. Fabrício, ajuda eu a convencer o pessoal aqui a clicar no link. Olha, vai ser uma viagem que a gente vai visitar todas essas empresas que a gente geralmente comenta aqui. Talvez não todas, mas muitas delas. E além das empresas, a gente também vai ter acesso a universidades que têm laboratórios que estão fazendo também a ciência de base por trás disso. Centros de pesquisa enormes lá na Califórnia.

que estão estudando isso e que tem professores que tanto publicam sobre esse assunto, quanto alguns deles tem até empresas, startups, sobre inteligência artificial, que também estão construindo esse futuro da IA. E eu acho que a parte mais divertida vai ser que você vai estar lá comigo, com o Marcos, com o Paulo Silveira e com o Marcel Almeida,

para a gente poder discutir com essas pessoas que vão estar lá nas empresas nos recebendo, mas também entre nós de como nós podemos implementar ou trazer vários desconhecimentos aqui para o Brasil também.

E aí Marcos, e aí pessoal de casa, chegando para mais uma sexta-feira recheada de notícias. E Marcos, eu acho que eu quero começar o programa falando para quem perdeu o episódio dessa quarta-feira de entrevistas, eu acho que você vai se arrepender se você não escutar ele.

Porque, honestamente, foi um dos melhores... Tem muitos melhores episódios, né? Que nem a Sobre Controle de Entrevistas. Mas esse, honestamente, foi um dos meus preferidos de gravar, de escutar. Eu já reescutei depois da edição do Marcos também. Pensei mais coisas enquanto estava aí reescutando. Porque foi com o Adriano Valentim, nosso amigo aqui agora do podcast. Mas eu já conhecia ele, já tinha participado lá do canal Infinitamente, que ele tem no YouTube, junto com o Rolandinho, né? Que...

É mais conhecido por causa do Pipocando também. Eles têm esse canal, o Infinitamente, que são documentários longos sobre temas tecnológicos. Então tem, por exemplo, como construir um computador do zero. Mas não é uma parte técnica, é uma parte mesmo de conceito.

Tem vídeos também sobre inteligência artificial, o Adrian é especialista no tema, e eles lançaram também um podcast, um mesa-cast lá no YouTube chamado Continuamente, onde eu já participei, já estive lá em um episódio falando sobre ferramentas de IA, e vou aparecer lá de novo muito em breve com outro episódio falando sobre aprendizado de idiomas,

É também... O Infinitamente e o Continualmente são alguns dos meus canais preferidos no YouTube. Eles fazem um trabalho excelente. Então, volta lá no episódio de quarta-feira, se você não escutou. E escuta, porque você com certeza vai adorar o papo que a gente teve sobre o que é inteligência. Sobre se os modelos chegarão em inteligência.

O Adrian é uma pessoa extremamente lida, extremamente culta, e ele consegue... É um daqueles polímatas. Assim como o Altair, eu acho que eu consigo comparar, colocar os dois numa mesma caixinha. Pessoas que falam... Botam os dois na mesma mesa, então imagina só o que sai. Exato. Eu quero fazer isso, experimentando a próxima vez que eu estiver no Brasil.

Colocar eles lá, porque eles conseguem falar de psicologia, conseguem falar de neurociência, conseguem falar de literatura, de estatística, de inteligência artificial e bem, bem sobre tudo. Então se você não escutou, volte no episódio de quarta e escute. E se você já escutou, eu acho que inclusive vale reescutar, porque eu gravei e depois reescutei e me abriu a cabeça em outras partes que eu não tinha pensado durante a gravação.

E um último recadinho aqui, para quem não viu meus posts ali no Twitter, no LinkedIn, eu e um dos Avengers da EA, nosso amigo aqui do podcast, Pedro Gengo, a gente criou um repositório no GitHub, e mais importante, um collab,

para testar, para usar, para mostrar como funciona o novo modelo do Google que a gente comentou umas semanas atrás, o Gemini Embedding 2, que a coisa interessante dele, quando você vai fazer um RAG, por exemplo, você pega ali os embeddings de uma parte de um texto, de um chunk, e você compara com os embeddings

da sua pergunta e ver qual que fica mais próximo e tudo mais, só que você faz isso com texto. Agora esse Gemini Embedding 2, ele deixa você fazer isso em um espaço latente ali, o espaço de amostra dele é multimodal. Então ele inclui texto, inclui áudio, inclui vídeo, inclui imagem, inclui arquivo PDF. Claro que tem algumas limitações, tipo PDF só de até seis páginas,

mas ele pega e cria um embedding para aquela coisa inteira, para aquele áudio inteiro, para aquele vídeo inteiro, e aí você consegue fazer comparações e até aquelas operações aritméticas que a gente comenta, quem leu meu livro talvez vai saber, que você consegue, por exemplo, pegar a palavra rei,

subtrair o vetor matemático da palavra homem e adicional da mulher e o resultado ali é rainha a gente faz isso ali nesse Google Colab com texto, só que aí dá pra fazer isso com imagem também, dá pra fazer com vídeo dá pra fazer várias coisas nesse sentido deu bastante trabalho, mas eu acho que ficou excelente, é o Google Colab mais lindo que eu já fiz na minha vida a gente vai deixar o link aqui na descrição e claro, eu e o Pedro a gente agradece se você compartilhar, se você der uma estrelinha lá no projeto do GitHub, porque ajuda bastante