Aprendizado por reforço: a técnica por trás dos maiores saltos de qualidade da IA
De modelos como o OpenAI o1 ao DeepSeek-R1, o aprendizado por reforço ajuda sistemas de IA a testar estratégias e melhorar o caminho até uma resposta
Exame
12 de agosto de 2026 às 16:22
Modelos de inteligência artificial costumavam ser treinados principalmente para reconhecer padrões e prever qual seria a próxima palavra em uma sequência.
Publicado originalmente por Exame. Leia a matéria completa em https://exame.com/inteligencia-artificial/aprendizado-por-reforco-a-tecnica-por-tras-dos-maiores-saltos-de-qualidade-da-ia/.
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