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A Cloudflare lançou Clef e Clef-flash, dois decision models open source criados para ajudar agentes de AI a tomar decisões rápidas e previsíveis. Diferentemente de uma LLM tradicional, que gera textos e tool calls de forma aberta, um decision model recebe informações, classifica opções e devolve respostas tipadas com probabilidades. Em um atendimento, por exemplo, ele pode decidir se a solicitação é urgente, qual equipe deve recebê-la e quando encaminhar o caso para uma pessoa. Os modelos estão disponíveis no Workers AI e no Hugging Face sob licença Apache 2.0. O Clef também aceita imagens, possui context window de 64 mil tokens, contra 32 mil do Jev, e mantém compatibilidade com a API do concorrente.

Nos testes de latência publicados pela Cloudflare, o Clef registrou mediana de 209,3 ms, enquanto o Clef-flash reduziu esse tempo para 38,8 ms. O Jev alcançou 524,1 ms e o Laya foi o mais rápido, com apenas 5,8 ms, embora a empresa afirme que essa velocidade envolve uma perda considerável de qualidade. Além do desempenho, a Cloudflare desenvolveu o Clef com base nos modelos Qwen, usando uma arquitetura que avalia as opções válidas em paralelo, sem precisar gerar uma resposta token por token. A empresa também anunciou um serviço de fine-tuning com Reinforcement Learning para adaptar o modelo a tarefas específicas, como classificar solicitações de suporte, analisar casos de Trust & Safety e identificar bots. Inicialmente, o treinamento será realizado com o apoio de uma equipe especializada e, posteriormente, deverá ganhar uma plataforma self-service. A proposta é colocar o Clef no caminho crítico dos agentes, cuidando das decisões estruturadas, enquanto uma LLM fica responsável pelo raciocínio aberto e pela execução das ações.
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Essa notícia foi um dos destaques do Compilado #265
Confira o episódio completo no link da bio!

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