<?xml version="1.0" encoding="utf-8" standalone="yes"?>
<rss version="2.0" xmlns:atom="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:content="http://purl.org/rss/1.0/modules/content/">
  <channel>
    <title>Memória De LLM on Cairo Cananea</title>
    <link>https://cairocananea.com.br/tags/mem%C3%B3ria-de-llm/</link>
    <description>Recent content in Memória De LLM on Cairo Cananea</description>
    <generator>Hugo -- 0.152.2</generator>
    <language>pt</language>
    <lastBuildDate>Wed, 15 Jul 2026 00:00:00 +0000</lastBuildDate>
    <atom:link href="https://cairocananea.com.br/tags/mem%C3%B3ria-de-llm/index.xml" rel="self" type="application/rss+xml" />
    <item>
      <title>Memória, pequenos modelos e como validar tudo isso</title>
      <link>https://cairocananea.com.br/posts/2026/07/bloom-capstone-4-memoria-modelos-validacao/</link>
      <pubDate>Wed, 15 Jul 2026 00:00:00 +0000</pubDate>
      <guid>https://cairocananea.com.br/posts/2026/07/bloom-capstone-4-memoria-modelos-validacao/</guid>
      <description>Quarto e último artigo da série sobre construir o Bloom, um agente de coaching multiagente, em uma semana. Cobre memória de longo prazo sem busca vetorial, o comportamento não linear de modelos pequenos ao trocar de LLM, e o harness de avaliação (LLM-as-a-judge, testes em camadas, telemetria por chamada) usado para validar cada mudança.</description>
    </item>
  </channel>
</rss>
