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  <title>Paweł Dubiel Tech Blog</title>
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  <description>A public digital garden about AI, software engineering, books, and learning.</description>
  <language>pt</language>
  <lastBuildDate>Mon, 12 Oct 2026 00:00:00 GMT</lastBuildDate>
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  <title>Dei disquetes de Amiga a um agente de IA. Depois de uma noite, Pirates! rodava no Unity</title>
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  <pubDate>Mon, 12 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Dei a um agente de programação quatro imagens de disquete com a versão para Amiga de Sid Meier&apos;s Pirates!, de 1990, e pedi que ele levasse o jogo para o Unity. Quem trabalhou foi o Claude Opus 5.5 no Claude Code. Depois </description>
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  <title>Overfitting</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Você tem um quiosque de sorvete. Durante 10 dias, anotou em um caderno a temperatura ao meio dia e o número de bolas vendidas. Quer tirar dessas anotações uma regra: amanhã vai fazer 24°C, quanto sorvete preparar? A regr</description>
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  <title>Um horizonte METR mais longo não significa tarefas proporcionalmente mais difíceis</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Uma equipe quer saber se pode confiar tarefas de programação mais longas à próxima versão de um agente. Por isso compara resultados de benchmark expressos pelo tempo de que uma pessoa precisou para fazer o trabalho. É fá</description>
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  <title>Time horizon</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Time horizon , na avaliação de agentes, descreve a duração das tarefas na qual o agente atinge um nível de sucesso escolhido. A duração é medida pelo tempo de que uma pessoa precisa, e não pelo tempo de funcionamento da </description>
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  <title>Item response theory</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Item response theory IRT é uma família de métodos que, a partir das respostas a cada tarefa, estimam em conjunto a capacidade de quem as executa e a dificuldade das tarefas. Na avaliação de IA, quem executa é um agente, </description>
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  <title>Elastic Weight Consolidation</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Um modelo encaminha as perguntas dos clientes para os setores “entrega” e “devoluções”. Agora ele precisa aprender a reconhecer reclamações, mas as mensagens antigas não podem mais ser guardadas. Não dá, portanto, para r</description>
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  <title>Reservoir Sampling</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Um modelo de atendimento ao cliente treina com mensagens que chegam uma após a outra. Você quer guardar algumas delas para repetições futuras, mas só tem quatro vagas na memória. Também não sabe quantas mensagens ainda v</description>
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  <title>Experience Replay</title>
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  <pubDate>Sun, 11 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Um modelo aprendeu a encaminhar as perguntas dos clientes para os setores “entrega” e “devoluções”. Agora você continua o treinamento para que ele reconheça reclamações, por exemplo “O produto chegou danificado”. Se nos </description>
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  <title>Continual Learning</title>
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  <pubDate>Sat, 10 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Um modelo encaminha as mensagens dos clientes para os setores “pedidos” e “devoluções”. Ele sabe reconhecer “Onde está a minha encomenda?”. Agora a empresa abre um setor de reclamações. Você continua treinando o modelo c</description>
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  <title>A SemiAnalysis compara os limites das assinaturas de IA</title>
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  <pubDate>Sat, 10 Oct 2026 00:00:00 GMT</pubDate>
  <description>Na análise de 5 de outubro de 2026 subscriptions offer 5x , a SemiAnalysis compara os limites reais das assinaturas de IA. Os autores verificam como cada tipo de token move os indicadores de uso e convertem a cota dispon</description>
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