\n\n\n\n Alex Chen - BotSec - Page 123 of 267

Author name: Alex Chen

Alex Chen is a senior software engineer with 8 years of experience building AI-powered applications. He has worked at startups and enterprise companies, shipping production systems using LangChain, OpenAI API, and various vector databases. He writes about practical AI development, tool comparisons, and lessons learned the hard way.

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Ollama contra vLLM contra TGI: Duel de Inferência

Ollama vs vLLM vs TGI : Le Grand Match das Inferências
Ollama tem 165 940 estrelas no GitHub, enquanto vLLM possui 74 064, o que indica claramente um interesse significativo pelo primeiro. Mas sejamos realistas — o número de estrelas não se traduz diretamente em facilidade de uso ou em funcionalidades. Neste artigo, vou analisar as sutilezas de Ollama, vLLM, e

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Claude Code vs Continue: Qual escolher para as startups

Claude Code vs Continue: Qual escolher para startups

De acordo com várias pesquisas, mais de 60% das startups falham devido a uma má gestão dos recursos e à escolha de ferramentas inadequadas. No que diz respeito aos assistentes de codificação, o debate entre Claude Code e Continue se intensifica. Com ferramentas promovendo funcionalidades avançadas para transformar o processo de desenvolvimento, é crucial avaliar

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OpenAI API vs Mistral API: Qual escolher para startups

OpenAI API vs Mistral API: Qual escolher para startups

A API da OpenAI processou mais de 100 bilhões de requisições desde seu lançamento. Mistral, apesar de ser mais recente e menos testada em ambientes de produção, está rapidamente ganhando popularidade. Mas essa popularidade não paga as contas nem constrói aplicações. Hoje, vou explicar por que em relação a openai api vs

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Comment configurar a monitorização com Weights & Biases (passo a passo)

Como Configurar a Monitoramento com Weights & Biases (Passo a Passo)

Se você gerencia experimentos de aprendizado de máquina e continua registrando tudo em planilhas ou arquivos de texto espalhados, você está perdendo algo sério—configurar o monitoramento com weights & biases economizará horas difíceis e noites sem dormir tentando lidar com dados de experimentos desorganizados.

O Que Você Vai Construir

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Eu luto contra bots no meu fórum de retro-informatica.

De acordo, amigos, Pat Reeves aqui, fazendo uma aparição nos seus feeds desde botsec.net. Hoje é 23 de março de 2026, e estou lutando há algum tempo com um certo tipo de dor de cabeça relacionada a bots. Não o tipo sofisticado, patrocinado por Estados-nações – embora esses sempre sejam interessantes de analisar – mas o aborrecimento diário, um pouco inteligente demais, que ataca um dos meus projetos paralelos.

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Meu aviso de março de 2026: Bots disfarçados de usuários reais

Olá a todos, Pat Reeves aqui, de volta ao botsec.net. Hoje é 20 de março de 2026, e estou lidando com algo que está me impedindo de dormir à noite, especialmente por causa da evolução dos bots. Esqueça o DDoS básico. Estamos falando de uma ameaça muito mais insidiosa: bots que se passam por usuários legítimos, não apenas por um momento, mas

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Meus bots enfrentam novas ameaças LLM: aqui está o que eu faço.

Olá a todos, Pat Reeves aqui, ao vivo do botsec.net. Espero que vocês estejam tendo uma boa semana e que seus bots estejam se comportando bem. Os meus? Bem, eles ainda estão aprontando, o que geralmente significa mais trabalho para mim para descobrir quais novas travessuras eles cometeram, ou mais frequentemente, quais travessuras alguém mais está tentando criar.

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Lista de verificação para gerenciamento de tokens: 12 itens a considerar antes de entrar em produção

Lista de verificação para a gestão de tokens: 12 coisas a fazer antes de ir para a produção
Eu vi 3 implantações em produção falharem completamente este mês. Os 3 cometeram os mesmos 5 erros, e é chocante notar como esquecimentos simples podem causar o caos na gestão de tokens. Para evitar que seu trabalho árduo seja em vão, aqui está uma lista de verificação confiável para a gestão de tokens que pode

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Como implementar o cache com vLLM (Passo a passo)

Como implementar o caching com vLLM: passo a passo
Vamos implementar o caching no vLLM, que tem 73.732 estrelas no GitHub, e acredite, isso é importante, pois um caching eficiente pode reduzir consideravelmente os tempos de resposta e o consumo de recursos em aplicações que utilizam grandes modelos de linguagem.

Pré-requisitos

  • Python 3.11+
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    PydanticAI vs Haystack : Qual escolher para equipes pequenas

    PydanticAI contra Haystack: Qual escolher para pequenas equipes

    PydanticAI tem 15.652 estrelas no GitHub, enquanto Haystack conta com 24.582. Mas sejamos honestos, estrelas não constroem projetos; elas apenas brilham na sua página de perfil. Se você faz parte de uma pequena equipe tentando decidir qual framework adotar para projetos de inteligência artificial, esses números poderiam

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