Em menos de uma década, os LLMs saíram de uma arquitetura acadêmica para sistemas que raciocinam, usam ferramentas, operam com contexto gigantesco e começam a agir de forma autônoma. O mais interessante é que essa evolução não aconteceu por causa de uma única descoberta. Foi uma sequência: Transformer. Scaling Laws. Mais dados. RLHF. Chain of Thought. Ferramentas. Reasoning. Agentes. Cada avanço destravou o próximo. E talvez essa seja a parte mais importante: estamos olhando para uma tecnologia em que as melhorias não somam — elas se multiplicam. O paper Attention Is All You Need foi publicado em 2017. Hoje, menos de 10 anos depois, praticamente toda a corrida por IA moderna nasceu daquela fundação. E a sensação que eu tenho é que ainda estamos muito mais perto do começo dessa curva do que do fim. Salva esse carrossel. Daqui a alguns anos, provavelmente vamos olhar para 2026 como uma fase ainda extremamente primitiva da IA. #InteligenciaArtificial #LLM #GenerativeAI #AIAgents...