Compêndio de IA · Parte V — Construindo IA na Prática
Da teoria à oficina. As Partes I–IV explicam o que a IA é; esta parte explica como se constrói uma IA de fronteira hoje — as alavancas reais, os dados, o hardware concreto, as ferramentas, a avaliação e um domínio exemplar (programação). É a tradução do conhecimento conceitual em decisões de engenharia.
🎨 Figura
F-V.0— A oficina da IA. Brief: visão aérea isométrica de uma "oficina" estilizada: bancada de dados (funil filtrando), rack de GPUs, painel de ferramentas/frameworks, mostrador de benchmarks, e uma esteira ligando tudo a um modelo no centro. Paleta do Compêndio.
A pergunta-guia: que nível de ambição?
Antes de construir, situe-se. O esforço e o custo mudam por ordens de grandeza:
| Nível | O que é | Quem alcança |
|---|---|---|
| 1 | Usar APIs + prompt engineering | Hoje, qualquer pessoa |
| 2 | Fine-tuning em domínio específico | Equipe pequena |
| 3 | Treinar do zero em domínio específico | Startup (\(200k–\)10M) |
| 4 | Fronteira geral | Labs bilionários |
Tese central desta parte: para quase todo mundo, o caminho vencedor é modelos abertos + fine-tuning + domínio específico. Superar a fronteira no seu domínio vale infinitamente mais que ser mediano em tudo. Os labs bilionários cuidam da fundação; você domina um nicho.
Mapa da parte
| Doc | Tema |
|---|---|
01-alavancas-da-fronteira.kmd |
O que de fato move a agulha: dados, pós-treino, RLVR, test-time compute, escala |
02-dados-e-datasets.kmd |
A maior alavanca: qualidade de dados, datasets, sintéticos, filtragem |
03-hardware.kmd |
GPUs, VRAM, builds com preços, Blackwell/Rubin, cloud vs on-prem |
04-ferramentas-e-frameworks.kmd |
O stack prático: treino, inferência, sandbox, eval, observabilidade |
05-benchmarks-e-leaderboards.kmd |
Como avaliar; benchmarks, placares e o porquê dos privados |
06-ia-para-codigo.kmd |
Programação: o melhor domínio para equipe pequena; os 7 ingredientes |
07-estudo-de-caso-kode.kmd |
Estudo de caso: aplicar tudo isso para construir o Kode |
Como esta parte conversa com o resto do Compêndio
- Especializa o ciclo de vida (Parte I) com decisões concretas de cada etapa.
- Aterriza os tipos (Parte IV) em "como treinar/servir este tipo".
- Ancora-se no estado da arte (Parte III, doc 8) para os números atuais.
Atemporal × datado: os princípios aqui (dados > arquitetura, pós-treino, benchmarks privados) duram; os números (preços, VRAM, modelos) são de 2026 e devem ser relidos junto ao instantâneo da Parte III.