“LLMs geram texto de forma probabilística. Independente do modelo ou da qualidade do prompt, existe sempre a possibilidade de o output conter informação incorreta apresentada com alta confiança. Reduzir alucinações é possível (com RAG, few-shot, instruções mais precisas), mas eliminá-las completamente não é. O que você pode fazer é detectar e tratar respostas problemáticas antes que cheguem ao usuário. Essa camada de proteção é o que chamamos de guardrails.” – Guardrails para LLMs em produção: o que validar antes e depois da geração, Alberto Souza ...

Recebi esta mensagem hoje, 21/08/2025, com algumas partes omitidas: “Prezado Prof. Adolfo Neto; Agradecemos pela atenção e prontidão na agenda de hoje pela manhã. Conforme mencionado, atuamos como profissionais terceirizadas na (EMPRESA OMITIDA), com foco em fomento, aculturamento e, principalmente, na aproximação com o ecossistema de inovação. Todas as nossas ações são direcionadas ao desenvolvimento e fortalecimento de projetos de Pesquisa, Desenvolvimento e Inovação (PD&I). No momento, estamos em busca de pesquisadoras e pesquisadores interessados em colaborar em iniciativas relacionadas, entre outras, aos seguintes temas: ...

First, go to https://lean-lang.org/functional_programming_in_lean/ and read the book. Then, open https://live.lean-lang.org/ and try Lean.

Go to https://dev.to/adolfont/for-map-and-reduce-in-elixir-26op.