Grande avanço aqui! Alguém corrigiu todos os principais defeitos nos Jupyter Notebooks. O formato .ipynb está preso em 2014. Foi construído para uma era diferente - sem colaboração na nuvem, sem agentes de IA, sem fluxos de trabalho em equipe. Mude uma célula e você recebe mais de 50 linhas de metadados JSON na sua diferença do git. As revisões de código tornam-se um pesadelo. Quer compartilhar uma conexão de banco de dados entre notebooks? Configure-a separadamente em cada um. Precisa de comentários ou permissões? Que pena. O Jupyter funciona para análises individuais, mas quebra para equipes que constroem sistemas de IA em produção. A Deepnote acaba de abrir o código da solução (licença Apache 2.0) Eles construíram um novo padrão de notebook que realmente se adapta aos fluxos de trabalho modernos: ↳ YAML legível por humanos - As diferenças do Git mostram mudanças reais no código, não ruído JSON. As revisões de código finalmente funcionam. ↳ Estrutura baseada em projetos - Múltiplos notebooks compartilham integrações, segredos e configurações de ambiente. Configure uma vez, use em todo lugar. ↳ 23 novos blocos - SQL, entradas interativas, gráficos e KPIs como cidadãos de primeira classe. Construa aplicativos de dados, não apenas notebooks de análise. ↳ Suporte a múltiplas linguagens - Python e SQL em um único notebook. O trabalho moderno com dados não é mais de uma única linguagem. ↳ Total compatibilidade retroativa e para frente: converta qualquer notebook Jupyter para Deepnote e vice-versa com um comando. npx @ deepnote/convert notebook.ipynb Depois, abra-o no VS Code, Cursor, WindSurf ou Antigravity. Seus notebooks existentes migram instantaneamente. A versão em nuvem deles adiciona colaboração em tempo real com comentários, permissões e edição ao vivo. Compartilhei o link do repositório do GitHub nas respostas! É 100% open-source.

Microsoft. Google. AWS. Todos estão tentando resolver o mesmo problema para Agentes de IA: Como construir grafos de conhecimento que sejam rápidos o suficiente para aplicações LLM em tempo real? FalkorDB é um banco de dados gráfico de código aberto que resolve isso ao reimaginar como os grafos funcionam. Ele usa matrizes esparsas e álgebra linear em vez de travessia tradicional! Vamos entender o que os torna tão rápidos: Bancos de dados gráficos tradicionais armazenam relacionamentos como nós ligados e os percorrem um salto de cada vez. Mas há um problema: Quando você consulta por conexões, o banco de dados percorre nós e arestas como se estivesse seguindo um mapa. Para grafos de conhecimento massivos que alimentam agentes de IA, isso cria um sério gargalo. Mas e se você pudesse representar todo o grafo como uma estrutura matemática? É aqui 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 a grande descoberta: Uma vez que seu grafo é uma matriz esparsa, você pode consultá-lo usando álgebra linear em vez de travessia. Suas consultas se tornam operações matemáticas, não caminhadas passo a passo através de nós. A matemática é mais rápida do que a travessia. Muito mais rápida. Além disso, matrizes esparsas tornam o armazenamento incrivelmente eficiente. Você está armazenando apenas o que existe, o que significa que pode caber grafos de conhecimento massivos na memória sem consumir recursos excessivos. Então, por que não apenas ficar com a Busca Vetorial? A busca vetorial é rápida, mas captura apenas similaridade ingênua. Ela encontra padrões, mas perde a estrutura. Os grafos capturam os relacionamentos sutis entre entidades. Isso garante que o contexto recuperado para seu Agente seja altamente preciso e relevante, não apenas "similar." E aqui está o que você obtém com o FalkorDB: ↳ Banco de Dados Gráfico Ultra-rápido e Multi-tenant ↳ Armazenamento eficiente usando representação de matriz esparsa ↳ Compatível com OpenCypher (mesma linguagem de consulta que Neo4j) ↳ Construído especificamente para aplicações LLM e memória de agentes ↳ Funciona no Redis para fácil implantação Começar leva um comando Docker. Eu testei com o cliente Python deles, e a diferença de desempenho é imediatamente notável. Se você está construindo agentes de IA que precisam de acesso em tempo real a informações conectadas, isso vale a pena explorar. A melhor parte é que é 100% de código aberto! Compartilhei o link para o repositório GitHub deles 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 de parâmetros central para agregar e redistribuir os pesos. Entrevista encerrada. Aqui está o que você perdeu: