Microsoft. Google. AWS. Todos estão tentando resolver o mesmo problema para os agentes de IA: Como construir grafos de conhecimento que sejam rápidos o suficiente para aplicações de LLM em tempo real? FalkorDB é um banco de dados de grafos de código aberto que resolve isso reinventando como os grafos funcionam. Ele usa matrizes esparsas e álgebra linear em vez da travessia tradicional! Vamos entender o que os torna tão rápidos: Bancos de dados tradicionais de grafos armazenam relacionamentos como nós ligados e os percorrem um salto de cada vez. Mas há um problema: Quando você consulta conexões, o banco de dados percorre nós e arestas como seguindo um mapa. Para grafos de conhecimento massivos que alimentam agentes de IA, isso cria um gargalo sério. Mas e se você pudesse representar o gráfico inteiro como uma estrutura matemática? É aí que entram as matrizes esparsas. Uma matriz esparsa armazena apenas as conexões que existem. Sem espaço desperdiçado, sem dados desnecessários. Apenas os relacionamentos que importam. E aqui está o avanço: Quando seu grafo for uma matriz esparsa, você pode consultá-lo usando álgebra linear em vez de percurso. Suas consultas se tornam operações matemáticas, não caminhadas passo a passo pelos nós. Matemática é mais rápida que a deslocação. Muito mais rápido. Além disso, matrizes esparsas tornam o armazenamento incrivelmente eficiente. Você só está armazenando o que existe, o que significa que pode colocar grafos de conhecimento enormes na memória sem gastar recursos. Então, por que não se ater apenas à Busca Vetorial? A busca vetorial é rápida, mas só captura semelhanças ingênuas. Eles encontram padrões, mas deixam passar a estrutura. Grafos capturam as relações sutis entre as entidades. Isso garante que o contexto recuperado para seu Agente seja altamente preciso e relevante, não apenas "semelhante". E aqui está o que você obtém com o FalkorDB: ↳ Banco de Dados de Grafos Ultra-rápido e Multi-inquilino ↳ Armazenamento eficiente usando representação de matriz esparsa ↳ Compatível com OpenCypher (mesma linguagem de consulta do Neo4j) ↳ Construído especificamente para aplicações LLM e memória de agentes ↳ Roda em Redis para fácil implantação Começar exige um comando Docker. Testei com o cliente Python deles, e a diferença de desempenho é imediatamente perceptível. Se você está construindo agentes de IA que precisam de acesso em tempo real a informações conectadas, vale a pena explorar isso. A melhor parte é que é 100% open-source! Compartilhei o link do repositório deles no GitHub no próximo tweet!

Você está em uma entrevista para Engenheiro de ML no Google. Entrevistador: Precisamos treinar um LLM em 1.000 GPUs. Como você garantiria que todas as GPUs compartilhem o que aprendem? Você: Use um servidor central de parâmetros para agregar e redistribuir os pesos. Entrevista encerrada. Aqui está o que você perdeu:

O Google acabou de publicar "Atenção é tudo que você precisa (V2)" Este artigo pode resolver o maior problema da IA: Esquecimento catastrófico. Quando modelos de IA aprendem algo novo, tendem a esquecer o que aprenderam antes. Os humanos não funcionam assim, e agora o Google Research tem uma solução. Aprendizado aninhado. Este é um novo paradigma de aprendizado de máquina que trata os modelos como um sistema de problemas de otimização interconectados rodando em velocidades diferentes – assim como nosso cérebro processa informações. Veja por que isso importa: LLMs não aprendem com as experiências; eles permanecem limitados ao que aprenderam durante o treinamento. Eles não conseguem aprender ou melhorar com o tempo sem perder conhecimento prévio. O Aprendizado Aninhado muda isso ao ver a arquitetura do modelo e o algoritmo de treinamento como a mesma coisa – apenas diferentes "níveis" de otimização. O artigo apresenta a Hope, uma arquitetura de prova de conceito que demonstra essa abordagem: ↳ A esperança supera modelos modernos recorrentes em tarefas de modelagem de linguagem ↳ Ele lida melhor com memória de contexto longo do que modelos de última geração ↳ Isso é alcançado por meio de "sistemas de memória contínua" que se atualizam em diferentes frequências Isso é semelhante à forma como nosso cérebro gerencia simultaneamente a memória de curto e longo prazo. Talvez finalmente estejamos fechando a distância entre a IA e a capacidade do cérebro humano de aprender continuamente. Compartilhei o link do artigo no próximo tweet!