Feliz 2015 para os leitores e boa sorte para Joaquim Levy

Acho que é isso, leitor e leitora. Foi um ano especialmente difícil, seja na economia e política, seja na minha própria vida pessoal. Não foi dessa vez que tivemos alternância no governo federal e escolhas desastrosas foram feitas para o Congresso, para as Câmaras e Palácios estaduais. Mesmo com uma das maiores mobilizações [políticas] que já vi no país. Por tudo isso, era o caso de dar um tempo, como disse amigo de longa data. Mas não consigo, confesso. Gosto de escrever e especialmente desse espaço, que me dá liberdade para argumentos menos formais. Continuarei, portanto, em 2015. Aos leitores e leitoras, obrigado pelos comentários, e-mails e demais demonstrações de satisfação enviados ao longo do ano. E, claro, um excelente ano para todos nós! Em particular, Levy: boa sorte, meu amigo! Com esse ministério você irá precisar... 🙂

Compartilhe esse artigo

Facebook
Twitter
LinkedIn
WhatsApp
Telegram
Email
Print

Comente o que achou desse artigo

Outros artigos relacionados

Como usar LangGraph e LLMs para prever a inflação no Brasil

Este post apresenta um estudo de caso sobre como utilizar o LangGraph e modelos de linguagem para estruturar um sistema multiagente voltado à previsão do IPCA. O exercício cria um sistema que utiliza-se de personas analíticas que trabalham em paralelo, permitindo validar previsões, calcular métricas de erro e consolidar relatórios automatizados. A abordagem demonstra como fluxos multiagentes podem apoiar a análise econômica, oferecendo múltiplas perspectivas e maior consistência nos resultados.

O que é GraphRAG e implementar usando LangChain

GraphRAG é uma técnica de recuperação de informação para LLMs que utiliza grafos de conhecimento para conectar entidades e relações, permitindo estruturar informações complexas presentes em textos. Neste exercício, mostramos como transformar as atas do Copom em um grafo capaz de compreender essas entidades e relações, respondendo a perguntas complexas de forma contextualizada. Com Python e LangChain, todo o processo se torna automatizado, simples e altamente explorável.

Shiny + Agentes de IA: como criar aplicativos web inteligentes

A combinação de interfaces de usuário interativas com o poder dos grandes modelos de linguagem (LLMs) está abrindo um universo de possibilidades. Imagine criar um aplicativo web que não apenas exibe dados, mas também conversa com o usuário, respondendo a perguntas complexas com base em uma base de conhecimento específica. Usando Shiny para Python e ferramentas de IA como as do Google, isso é mais acessível do que nunca.

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

Boletim AM

Receba diretamente em seu e-mail gratuitamente nossas promoções especiais e conteúdos exclusivos sobre Análise de Dados!

como podemos ajudar?

Preencha os seus dados abaixo e fale conosco no WhatsApp

Boletim AM

Preencha o formulário abaixo para receber nossos boletins semanais diretamente em seu e-mail.