Danilo Oliveira

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Danilo Oliveira

@_oliveiradanilo

Só estou twittando. Sem compromissos com o rigor científico.

Brazil Katılım Kasım 2010

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Danilo Oliveira@_oliveiradanilo·1h

Nesse caso específico, o ideal é fazer oração abaixo ao engenheiro para garantir que a modelagem do sistema atenda esse sinistro. > Cálculo exato, metal forte, ciência do mestre, livre da sorte. > Asa no céu, pé no chão, ciência e fé, essa é a missão.

Nonô, o Rei do Loss@nonoinvestidor

Avião da Delta que saiu de Guarulhos indo pros Eua ontem…tenso ein

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Danilo Oliveira@_oliveiradanilo·3h

fica bom mesmo. Um receita que eu faço e gosto, ovos cremosos sem mantega/óleo. Fogo bem baixo, panela não muito quente. Coloca o ovo e sal, e mexe, e mexe, controle a temperatura. e mexe, até a consistencia que vc quiser. no final, pode jogar uma pimenta em cima, cebolinha, etc no fim, vc vai ter um ovo barato, bom e gostoso. rsrsrs

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Fernando Cruz → allowa.tech@FernandoCruz_21·3h

Eu faço ovos mexidos cremosos perfeitos. E o que isso tem haver com o Bruno Gagliasso? Na minha segunda Startup o Sem Fila, eu tive a ideia de chamar o Bruno pra Media 4 Equity, ele já tinha um alcance bizarro no insta e era empreendedor, tinha bastante restaurantes. Daí um dia ele me manda um whats pra ir tomar um café em SP que tinha um possível investidor, o café era em um hotel muito top, estava rolando o SP Fashion Week lá. Ai lá no café eu pedi um suco de laranja, chegou o possível investidor e sentou com a gente pediu café e pediu ovo. Até aquele momento, eu tinha certeza absoluta que ovo era coisa de pobre e que rico não comia ovo hahahahahaha Aí chegou um ovo bonitão na mesa, eu nunca nem imaginei que pudessem fazer ovo bonito, o que eu conhecia de ovo era completamente diferente e vi ele comendo com tanto gosto, ovinho no ponto certo, chegava ser bonito de ver. É bonito ver rico de verdade comendo 😅 E aí eu aprendi a fazer ovos perfeitos, ovo mexido, ovo mexido cremoso, ovo frito, omelete, ovo cozido, ovo poche. Agora falta o omolete japonês, que eu vou tentar aprender. E aí a gente vai melhorando de vida e frequentando esses locais mais chiques e vai tendo acesso.

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Danilo Oliveira@_oliveiradanilo·19h

O foda é que o sistema economico e social que nós estamos inseridos foi feito para gerar situações que colocam essa questão a prova. Não é fácil. Na teoria, colaborar seria o cenário ideal. Mas... Só colocar o pé fora de casa, que esse aspecto social é imposto. Há muita tensão no ar no mundo real.

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Bruno Bertolini • awesome.codar.me@brunobertolini·23h

eu tenho uma forma de ver o mundo: acredito em todo mundo, até que me provem o contrário. Não é ingenuidade. É escolha. Se eu desconfiar de todo mundo, a vida vira autodefesa. Desconfiança consome. Cada vez que você assume maldade onde não existe, você gasta energia emocional, deteriora uma relação e fecha uma porta que talvez nem precisasse fechar. E lendo um post aqui no x agora a pouco, acabei de descobrir que isso tem nome: Navalha de Hanlon. "Nunca atribua à maldade o que pode ser explicado por descuido." Um cara formalizou em 1980 o que eu pratico desde sempre. É literalmente a teoria da convergência cognitiva acontecendo ao vivo bertolini.substack.com/p/a-teoria-da-…

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Danilo Oliveira@_oliveiradanilo·19h

Eu refatorei 2 raspadores em menos de 2 horas. Complexos.... antes era trabalho de 2 semanas para 3 semanas. Saber IA é mandatório. Não tem espaço para profissionais de tecnologia não usar essa ferramenta incrível. Mas eu só acredito no real valor se vc souber dos detalhes dos detalhes.

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Frankito, o Curioso®@WeiseFranklin·3d

Não me conformei com o gráfico original do IBGE e decidi fazer minha versão: 1. O gradiente de cores original estava anti-intuitivo com marrom no topo. Decidi inverter (colocar o marrom nas piores taxas, por motivos óbvios😁) 2. Além disto, optei em usar uma escala divergente, com 3 tons em vez dos 2 tons originais. Usar 2 tons apenas não estava deixando óbvio o suficiente o que era bom e o que era ruim. É algo que não faço sempre, mas neste caso específico acho que cabe (o amarelo nos 50% é um bom parâmetro). E o azul obviamente é associado a água limpa. 3. Usei uma escala contínua em vez de categorias. Motivo: as categorias do gráfico do IBGE igualavam estados que tinham até 20% de diferença. Não é justo e não informa adequadamente. 4. O gráfico original tinha rótulos de dados com duas casas percentuais. Não é necessário, apenas ocupa espaço. Usar a taxa arredondada, sem casas decimais, informa tanto quanto e ainda deixa muito mais limpo e fácil de ler. Contem-me o que acharam.

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Danilo Oliveira@_oliveiradanilo·4d

@DePaulaAllyson concordo. k8s faz sentido em uma arquitetura single tenant aqui a gente ta usando knative e ta top. Vc poderia deployar 1 deployment por cliente e entao salvar recurso se algum não tiver usando.

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Allyson de Paula@DePaulaAllyson·4d

Bicho vc tá resolvendo um problema real, mas do jeito mais caro possível!! VM por cliente até funciona no começo… depois vira um inferno de manter, atualizar e escalar. Imagina o drift nesse cenário tá maluco Se a ideia é manter isolamento + automatizar + ter rollout centralizado, eu iria de Kubernetes sem pensar muito: - namespace por cliente resolve 80% do isolamento - se precisar mais, usa node pool dedicado ou affinity - deploy vira padrão com Helm/GitOps - update deixa de ser sofrimento e vira rotina suave Do jeito que vc propôs cliente novo é dívida técnica empilhada…

Stefano@stamatoos

Bom dia amigos da #bolhadev Se você tivesse um app B2B enterprise que hoje é feito deploy em uma VM isolada por cliente, e quisesse: 1) manter isolamento single tenant 2) automatizar/scriptar novos deployments 3) empurrar updates pra cada tenant a partir de um ponto central Por onde você começaria? Quais ferramentas procuraria usar? Cc: @DePaulaAllyson @Morett_the_best @sserap

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Danilo Oliveira@_oliveiradanilo·4d

Discurso: a IA vai roubar o seu emprego Realidade: Nova onda de pegadinhas

isso é o mais puro suco do Brasil@PuroSucoDoBr

dano físico: 0% dano psicológico: 100%

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Danilo Oliveira@_oliveiradanilo·19 Mar

né, todo dia

Manifest_Lord@Manifest_Lord

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Fuli Luo@_LuoFuli·19 Mar

MiMo-V2-Pro & Omni & TTS is out. Our first full-stack model family built truly for the Agent era. I call this a quiet ambush — not because we planned it, but because the shift from Chat to Agent paradigm happened so fast, even we barely believed it. Somewhere in between was a process that was thrilling, painful, and fascinating all at once. The 1T base model started training months ago. The original goal was long-context reasoning efficiency. Hybrid Attention carries real innovation, without overreaching — and it turns out to be exactly the right foundation for the Agent era. 1M context window. MTP inference for ultra-low latency and cost. These architectural decisions weren't trendy. They were a structural advantage we built before we needed it. What changed everything was experiencing a complex agentic scaffold — what I'd call orchestrated Context — for the first time. I was shocked on day one. I tried to convince the team to use it. That didn't work. So I gave a hard mandate: anyone on MiMo Team with fewer than 100 conversations tomorrow can quit. It worked. Once the team's imagination was ignited by what agentic systems could do, that imagination converted directly into research velocity. People ask why we move so fast. I saw it firsthand building DeepSeek R1. My honest summary: — Backbone and Infra research has long cycles. You need strategic conviction a year before it pays off. — Posttrain agility is a different muscle: product intuition driving evaluation, iteration cycles compressed, paradigm shifts caught early. — And the constant: curiosity, sharp technical instinct, decisive execution, full commitment — and something that's easy to underestimate: a genuine love for the world you're building for. We will open-source — when the models are stable enough to deserve it. From Beijing, very late, not quite awake.

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Danilo Oliveira@_oliveiradanilo·17 Mar

@fs_tech_ O seu argumento é baseado na hipótese que o agente consegue ter a mesma precisao e integridade que esses sistemas oferecem. Esse cenário está longe do mundo real. Bem longe.

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Felipe Silva@fs_tech_·16 Mar

Todo SaaS foi construído sobre uma premissa, o usuário precisa de uma interface. Nós somos a interface. O Manus quebrou essa premissa. Agente de IA local, no seu computador, sem middleman. Notion. Monday. Trello. Asana. Não foram substituídos por um concorrente melhor. Foram substituídos por uma camada que elimina a necessidade de software categórico. O modelo de negócio de R$ 30-80/usuário/mês dependia de você não ter outra opção. Agora você tem. E agora? cc: @BolhaDevs , @sseraphini

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Aakash Gupta@aakashgupta·16 Mar

50% of all relationship advice on Reddit is “leave.” 15 years of data, 52 million comments, and the trend line only goes one direction. A researcher filtered r/relationship_advice down to 1,166,592 quality comments and tracked what people actually recommend. In 2010, “End Relationship” sat around 30%. By 2025, it’s approaching 50%. “Communicate” dropped from 22% to 14%. “Compromise” collapsed from 7% to 3%. “Give Space” fell from 25% to 13%. Every category that requires patience lost ground every single year. The one category growing faster than “leave” is “Seek Therapy,” which went from 1% to 6%. The subreddit is slowly learning to say “this is above my pay grade.” Train a model on this dataset and it would absolutely tell people to break up. The training data is 50% “leave” and climbing. The model wouldn’t be broken. It would be accurately reflecting what 52 million commenters actually believe about your relationship. A 50% prior that you should leave, a 14% prior that you should talk about it, and a 6% prior that you need a professional. That’s not LLM psychosis. That’s the median human opinion on your relationship, backed by the largest advice dataset ever assembled.

“paula”@paularambles

LLM that keeps telling people to break up because it’s been trained on relationship advice subreddits

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Danilo Oliveira@_oliveiradanilo·15 Mar

"A mente que se abre a uma nova ideia jamais voltará ao seu tamanho original" O que é a IA? Nada. Tudo!

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Danilo Oliveira@_oliveiradanilo·15 Mar

Sim, é bait e também não é bait. A grande questão é que a IA é uma re-evolução de como recuperar, analisar e formular hipóteses. Esse caso é uma amostra grátis do potencial desse fluxo/método. A comparação... imagina fazer uma pesquisa só com biblioteca física e fazer uma pequisa com acervo eletronico. É uma comparação análoga Pré e Pós internet. A velocidade de feedback é muito diferente. Esse é a questão! A IA generativa na mão de pessoas capazes irá gerar um novo ciclo de inovação. Talvez, a gente esteja no começo de grandes descobertas, não feita pela IA, mas sim por gente auxiliada pela IA.

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Frankito, o Curioso®@WeiseFranklin·15 Mar

Sei não, estão caindo num bait...

Trung Phan@TrungTPhan

Australian tech entrepreneur Paul Conyngham explains how he used ChatGPT/AlphaFold (spent $3,000 with no biology background) to create a custom MRNA vaccine to treat his dog’s cancer tumors. Unreal.

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Danilo Oliveira@_oliveiradanilo·15 Mar

Assim, eu concordo. Vai ter a galera que vai pirar em cima. Mas foca no experimento que um cara fez auxiliado por IA. Mesmo que seja só um relato de caso e que no fim ele usou uma droga já existente, o ponto interessante, eh que ele só conseguiu fazer essa jornada a partir do uso da IA que trouxe informações e insights relevantes em um tempo recorde. O ponto é esse, o potencial que a IA pode gerar a partir do uso inteligente dela.

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Glauber@glauber_doc·15 Mar

@_oliveiradanilo @LaroccaRA Estão dizendo que o tumor reduziu. Não há nenhuma evidência disso. É mais uma notícia falsa.

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Glauber@glauber_doc·15 Mar

Estamos ainda saindo da poliaminina, que prometia a cura da lesão medular, e agora entramos na cura personalizada do câncer com n=1 vindo de alguém sem nenhuma formação em biotecnologia/oncologia, usando o ChatGPT. @LaroccaRA você tá trabalhando assim também?

Felipe Demartini@namcios

UM CARA, UMA IA E 3 MIL DÓLARES ACABARAM DE HUMILHAR A INDÚSTRIA FARMACÊUTICA Um engenheiro de dados australiano com ZERO formação em biologia usou o ChatGPT e o AlphaFold para projetar uma vacina personalizada de mRNA contra o câncer da sua cachorra. Tumor reduziu 75%. Pelo glossário da indústria, a ciência "funcionou". Agora coloca em perspectiva: → Custo médio para uma Big Pharma levar um novo medicamento ao mercado: $2,23 bilhões de dólares (Deloitte, 2024) → Tempo médio do pipeline completo: 10 a 15 anos → Taxa de sucesso de drogas que entram em teste clínico: ~10% → Vacina personalizada de mRNA da Moderna + Merck (V940): ainda em Fase 3, aprovação prevista entre 2027 e 2029, custo estimado por paciente: $100K–300K dólares E esse cara fez em meses. Com $3.000. E um chatbot. Mas aqui está o que ninguém está discutindo: Ele NÃO fez tudo sozinho — ele gerou o blueprint da sequência mRNA e entregou para o RNA Institute da UNSW fabricar a vacina. Isso não diminui o feito. Isso AMPLIFICA a tese. A parte mais cara e demorada do pipeline farmacêutico sempre foi a descoberta. Identificar alvos, mapear proteínas, encontrar candidatos. Isso era trabalho de equipes de PhDs com orçamentos bilionários. A IA acabou de colapsar essa etapa para semanas e milhares de dólares. O professor da UNSW que sintetizou a vacina disse a parte silenciosa em voz alta: "Isso está democratizando todo o processo." Isso não é uma história fofa de um cara salvando seu cachorro. Isso é o sinal de que a barreira de entrada da descoberta farmacêutica — a mesma barreira que justifica preços de $100 mil por paciente — está desmoronando em tempo real. A era do monopólio cognitivo acabou.

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Danilo Oliveira@_oliveiradanilo·13 Mar

Está acontecendo, substituímos os modelos americanos por modelos chineses em produção open. modelos open vão vencer essa guerra!

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Danilo Oliveira@_oliveiradanilo·10 Mar

@lucas_montano IA não tem intenção, não tem expectativa. Isso aih slop. É mais fácil, deixar o ser humano revisar e garantir a direção correta, do que ficar rodando a roleta da sorte. no final, não é gargalo, é qualidade. Eles vao vender como gargalo pq eles faturam tokens.

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