Humberto Junior

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Estou terminando um capítulo sobre o uso de IA generativa para pesquisa qualitativa. Achei que a bibliografia poderia ser útil. Coloquei-a num notebook para quem quiser interagir com os documentos: notebooklm.google.com/notebook/cebf4… Coloquei todos também no nosso repositório de artigos tutoriais (cc @DalsonFigueired): osf.io/k7b6x/files/

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𝐏𝐨𝐩𝐮𝐥𝐚𝐫 𝐋𝐋𝐌 𝐅𝐢𝐧𝐞𝐓𝐮𝐧𝐢𝐧𝐠 𝐋𝐢𝐛𝐫𝐚𝐫𝐢𝐞𝐬 Unsloth - This is a highly efficient library for fine-tuning LLMs 2x faster with 80% less VRAM. Axoltol - An open source libraries which simplifies LLM fine-tuning with YAML based configurations. This library supports (i) LoRA and QLoRA for parameter efficient fine-tuning (ii) FSDP for multi-GPU scaling. DeepSeed - This library enables distributed training of LLMs across multiple GPUs using techniques like ZeRO etc. Llama Factory - This library supports fine-tuning of over 100 LLMs and VLMs. This library can be used for both large scale training and rapid prototyping.

Está no ar a segunda versão do Visualizador Eleitoral! Agora você pode visualizar os resultados por local de votação, de 2006 a 2024, para todos os cargos. Depois de muito trabalho, a nova versão chega com muitas novidades. 🧶segue o fio medeirosld.github.io/Polling-Statio…

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Como funciona o Ratio Escritório O Ratio Escritório é um fluxo de trabalho multiagente para apoio à produção de peças jurídicas. A ideia não é substituir o advogado nem prometer automação total. O objetivo é organizar melhor o trabalho jurídico, etapa por etapa, com o profissional no controle o tempo todo. O fluxo é dividido em agentes com funções bem delimitadas. Cada um recebe o que o anterior produziu, entrega algo concreto e visível, e aguarda a decisão do usuário antes de avançar. Clara — triagem e intake O primeiro agente é a Clara. Quando o advogado descreve o caso, ela não apenas repassa o texto adiante: analisa o que foi relatado, organiza os fatos, lista as provas disponíveis, aponta pontos de atenção e, quando percebe lacunas relevantes, faz perguntas diretas ao usuário. Se falta clareza sobre o polo passivo, sobre documentos ou sobre algum fato importante, a Clara devolve perguntas objetivas. O usuário pode complementar as informações, pedir que ela refaça a análise com o novo material ou simplesmente seguir assim mesmo, a escolha é dele. A ideia é que a Clara funcione como uma analista jurídica conversando com o advogado, não como um parser de texto que aceita qualquer coisa e segue em frente. Theo — pesquisa jurídica Com o caso estruturado, entra o Theo. Ele decompõe o problema em teses jurídicas distintas e faz pesquisa para cada uma separadamente. O resultado não aparece como uma caixa-preta genérica: o usuário vê as teses identificadas, o raciocínio do Theo para cada uma delas e a legislação complementar levantada para sustentar a peça. Isso evita aquela sensação de que "o sistema pensou alguma coisa e eu não faço ideia do quê". A pesquisa fica auditável. Helena — redação da minuta Com base no material da Clara e nas pesquisas do Theo, a Helena monta a minuta da peça. A proposta aqui é que o documento seja revisável como um bloco estruturado — o usuário consegue editar e salvar a redação antes de avançar para a etapa seguinte. Nenhuma parte do fluxo avança sozinha. Marco — revisão adversarial Depois da minuta, entra o Marco. Ele assume o papel de advogado da parte contrária e tenta encontrar fragilidades: processuais, materiais, argumentativas. A crítica aparece de forma organizada para que o advogado possa avaliá-la com calma. Mas o ponto mais relevante aqui é que isso não é uma revisão única e definitiva. O fluxo permite iteração: o usuário lê a crítica do Marco, ajusta a peça, roda uma nova rodada de revisão, compara as versões. Pode fazer quantas idas e voltas achar necessário antes de seguir. Auditor e Formatador — entrega Na etapa final, o sistema roda verificações formais e gera o .docx. O histórico completo do caso fica navegável — o usuário pode voltar para qualquer etapa anterior, restaurar um snapshot e revisar a pesquisa, a redação ou a última rodada de crítica do Marco quando quiser. Por que dividir em agentes com funções separadas Não é uma questão estética. Quando cada agente tem uma responsabilidade bem definida — Clara entende e estrutura, Theo pesquisa, Helena redige, Marco ataca, Auditor e Formatador fecham — o advogado deixa de lidar com um bloco genérico de IA e passa a lidar com um fluxo jurídico compreensível, etapa por etapa. Ele sabe o que cada agente recebeu, o que produziu e por quê o caso está no estado em que está. O que ainda está em desenvolvimento: melhorar a qualidade das perguntas da Clara em casos mais complexos, fortalecer a pesquisa legislativa do Theo, e refinar a rastreabilidade de custos por etapa. São pontos que afetam diretamente a utilidade prática do sistema e que estão sendo trabalhados de forma contínua. No fim, o Ratio Escritório é menos um sistema que "escreve petições sozinho" e mais um ambiente de trabalho jurídico assistido, com etapas separadas, memória do caso, revisão controlada e o profissional tomando as decisões em cada ponto do fluxo. Resultado final sem edição alguma no pipeline nem no documento final: docs.google.com/document/d/1Zz… Vale deixar claro que isso é uma versão inicial. O fluxo funciona, mas está longe de ser um produto acabado. A qualidade das perguntas da Clara, a profundidade da pesquisa do Theo, a estrutura formal das peças geradas pela Helena, a capacidade crítica do Marco — tudo isso ainda tem muito espaço para melhorar. A ideia de publicar isso agora é justamente abrir a discussão: sobre o modelo, sobre as limitações, sobre o que faz sentido ou não nesse tipo de abordagem para o trabalho jurídico real. Abaixo mais prints

🚨 Esto NO es NotebookLM de Google. Esto es NotebookLLM open source, gratis, y corre donde tú quieras. Y sí… funciona brutal en español. Era del podcast hecho 100% sobre ti ya llegó. REPOOO👇