\n\n\n\n Alex Chen - AgntDev - Page 14 of 250

Author name: Alex Chen

Alex Chen is a senior software engineer with 8 years of experience building AI-powered applications. He has worked at startups and enterprise companies, shipping production systems using LangChain, OpenAI API, and various vector databases. He writes about practical AI development, tool comparisons, and lessons learned the hard way.

Uncategorized

AI Video News : Da De Sora a Runway, a tecnologia que transforma a criação de conteúdos

A geração de vídeo por meio de IA passou de “demo interessante” para “produto utilizável” mais rapidamente do que quase todos poderiam imaginar. A tecnologia ainda é imperfeita, mas já está mudando a maneira como o conteúdo de vídeo é criado, e o ritmo da melhoria é incrível.

O estado da video IA em 2026

OpenAI Sora. O modelo que deu início à revolução do vídeo IA. Sora gera

Uncategorized

text-embedding-3-small : O modelo de integração de referência da OpenAI explicado

O modelo text-embedding-3-small da OpenAI é um dos modelos de embedding mais utilizados para aplicações de IA. É a escolha preferida dos desenvolvedores que constroem sistemas de busca, RAG (Retrieval-Augmented Generation) e de classificação. Aqui está tudo o que você precisa saber.

O que é

text-embedding-3-small é um modelo de embedding da OpenAI que converte o texto em vetores numéricos (embeddings). Esses vetores capturam o sentido

Uncategorized

Perchance AI Story Generator : Escrita criativa gratuita que realmente funciona

Perchance AI é um gerador de histórias que se tornou discretamente uma das ferramentas de criação literária mais populares na Internet. É gratuito, é flexível e produz resultados surpreendentemente bons — se você souber usá-lo.

O que é o gerador de histórias Perchance AI

Perchance (perchance.org) é uma plataforma para criar geradores aleatórios. O gerador de histórias AI

Uncategorized

Frameworks de aprendizado profundo em 2026: PyTorch vs JAX vs TensorFlow vs MLX

Se você está construindo qualquer coisa com redes neurais em 2026, sua escolha de framework para deep learning influenciará tudo — sua velocidade de desenvolvimento, as opções de deployment, o capital humano, e até mesmo os tipos de modelos que você pode realmente construir. As guerras entre frameworks estão em grande parte resolvidas, mas o cenário é mais nuances do que “apenas use o PyTorch.”

Estado atual das coisas

Scroll to Top