{"id":97837,"date":"2025-09-16T21:00:00","date_gmt":"2025-09-17T00:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/production.portaltela.com\/noticias\/2025\/09\/16\/inteligencia-artificial-aprende-a-demonstrar-seu-raciocinio-por-meio-de-tentativas-e-erros\/"},"modified":"2025-09-16T21:00:00","modified_gmt":"2025-09-17T00:00:00","slug":"inteligencia-artificial-aprende-a-demonstrar-seu-raciocinio-por-meio-de-tentativas-e-erros","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.portaltela.com\/cotidiano\/meio-ambiente\/2025\/09\/16\/inteligencia-artificial-aprende-a-demonstrar-seu-raciocinio-por-meio-de-tentativas-e-erros\/","title":{"rendered":"Intelig\u00eancia artificial aprende a demonstrar seu racioc\u00ednio por meio de tentativas e erros"},"content":{"rendered":"

Os modelos de linguagem grandes (LLMs)<\/strong> t\u00eam se destacado em tarefas complexas ao elaborarem seu racioc\u00ednio antes de fornecer respostas. Um novo modelo, o DeepSeek-R1<\/strong>, foi desenvolvido com aprendizado por refor\u00e7o, permitindo que LLMs aprendam a raciocinar sem exemplos humanos. Essa abordagem resulta em respostas mais precisas, embora ainda enfrente desafios de legibilidade.<\/p>\n

A equipe do DeepSeek AI publicou um estudo na revista *Nature*, onde descreve como o modelo foi treinado para produzir racioc\u00ednios de forma aut\u00f4noma. Em vez de depender de instru\u00e7\u00f5es ou exemplos humanos, o modelo utiliza um sistema de pontua\u00e7\u00e3o que recompensa respostas corretas e penaliza as incorretas. Essa t\u00e9cnica, semelhante ao aprendizado de crian\u00e7as em jogos, permite que o LLM desenvolva sua pr\u00f3pria forma de raciocinar.<\/p>\n

Aprendizado por Refor\u00e7o<\/h3>\n

O DeepSeek-R1<\/strong> foi projetado para resolver problemas matem\u00e1ticos e de programa\u00e7\u00e3o, onde as respostas s\u00e3o verific\u00e1veis. Durante o treinamento, o modelo aprendeu que raciocinar aumentava suas chances de acerto, levando-o a se autoavaliar e corrigir suas respostas. Essa capacidade de auto-reflex\u00e3o \u00e9 um avan\u00e7o significativo em rela\u00e7\u00e3o a m\u00e9todos anteriores, que muitas vezes introduziam vi\u00e9s ao basear-se em exemplos humanos.<\/p>\n

Entretanto, o modelo tamb\u00e9m apresentou comportamentos que dificultam a compreens\u00e3o de suas respostas. Em alguns casos, o LLM alternou entre idiomas e gerou tra\u00e7os de racioc\u00ednio excessivamente longos. Para mitigar esses problemas, os pesquisadores implementaram um treinamento em m\u00faltiplas etapas, combinando aprendizado por refor\u00e7o e supervisionado, resultando em um desempenho superior em tarefas de linguagem.<\/p>\n

Desafios e Avan\u00e7os<\/h3>\n

Os pesquisadores destacam que, apesar dos avan\u00e7os, a quest\u00e3o sobre o que constitui um bom racioc\u00ednio em LLMs \u00e9 complexa. O DeepSeek-R1<\/strong> evoluiu de um solucionador poderoso, mas opaco, para um sistema que pode manter conversas mais naturais. Essa transforma\u00e7\u00e3o reflete a necessidade de sistemas de IA que n\u00e3o apenas resolvam problemas com precis\u00e3o, mas que tamb\u00e9m sejam compreens\u00edveis e confi\u00e1veis para os usu\u00e1rios.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    \n
  • O modelo de linguagem DeepSeek-R1 foi desenvolvido com aprendizado por refor\u00e7o, permitindo que aprenda a raciocinar sem exemplos humanos.<\/li>\n
  • O modelo gera respostas mais precisas, mas enfrenta desafios de legibilidade.<\/li>\n
  • A equipe do DeepSeek AI publicou um estudo na revista Nature, detalhando o treinamento do modelo.<\/li>\n
  • O DeepSeek-R1 \u00e9 eficaz em resolver problemas matem\u00e1ticos e de programa\u00e7\u00e3o, utilizando um sistema de pontua\u00e7\u00e3o para autoavalia\u00e7\u00e3o.<\/li>\n
  • Apesar dos avan\u00e7os, o modelo ainda apresenta dificuldades em manter a clareza nas respostas, levando a um treinamento em m\u00faltiplas etapas.<\/li>\n<\/ul>\n","protected":false},"author":15,"featured_media":97883,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"summary":"Modelo DeepSeek-R1 utiliza aprendizado por refor\u00e7o para racioc\u00ednio aut\u00f4nomo, melhorando a precis\u00e3o em respostas, mas enfrenta problemas de legibilidade","footnotes":""},"categories":[15,47],"tags":[180,105,196,147,92],"class_list":["post-97837","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-cotidiano","category-meio-ambiente","tag-descobertas","tag-inteligencia-artificial","tag-literatura","tag-mercado-da-bola","tag-presidente"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.portaltela.com\/api\/wp\/v2\/posts\/97837","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.portaltela.com\/api\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.portaltela.com\/api\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.portaltela.com\/api\/wp\/v2\/users\/15"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.portaltela.com\/api\/wp\/v2\/comments?post=97837"}],"version-history":[{"count":0,"href":"https:\/\/www.portaltela.com\/api\/wp\/v2\/posts\/97837\/revisions"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.portaltela.com\/api\/wp\/v2\/media\/97883"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.portaltela.com\/api\/wp\/v2\/media?parent=97837"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.portaltela.com\/api\/wp\/v2\/categories?post=97837"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.portaltela.com\/api\/wp\/v2\/tags?post=97837"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}