Pessoas da IA

Os melhores podcasts, vídeos e entrevistas com Diogo Almeida

Diogo Almeida é cofundador da TypeSafe AI, trabalhou na OpenAI e assina o artigo InstructGPT. Em palestras recentes, ele pergunta por que modelos impressionantes ainda não conseguem executar tarefas sozinhos com a confiabilidade necessária. Uma entrevista antiga mostra os problemas de engenharia que já o interessavam.

Para conferir sua função atual e seu histórico de pesquisa, veja a página da equipe da TypeSafe e o artigo InstructGPT.

Comece pela tese atual e volte às origens

A primeira palestra diferencia ajudar alguém de concluir uma tarefa sem supervisão. A segunda trata das limitações do objetivo de treino do RLHF. Depois, o podcast de 2016 e a palestra da GOTO em 2017 mostram duas fases anteriores da trajetória dele. Todo o conteúdo está em inglês. Nas transcrições, você encontra os trechos sobre RLHF e automação e pode conferir o contexto de cada fala.

Para ver exemplos de integração com a API do Jev e conversar com outros desenvolvedores, acesse o guia independente Jev AI Dev.

Curadoria de Readpodcast AI · Última atualização 18 de setembro de 2026 · Nomes de programas e títulos de episódios são mantidos no idioma original.

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Duas palestras para entender a tese atual

A primeira apresenta o problema; a segunda examina o treino baseado em preferências humanas.

Trajetória e ideias

Da OpenAI à TypeSafe: o que mudou?

Vale separar a pesquisa anterior, os argumentos de hoje e as promessas do produto.

Quem é Diogo Almeida?: Ele é cofundador e CEO da TypeSafe AI. Antes trabalhou na OpenAI e no Google Brain e foi coautor do artigo InstructGPT.
O que ele fez na OpenAI?: Participou do InstructGPT, pesquisa sobre como o feedback humano pode melhorar a resposta a instruções. Hoje ele questiona se agradar a um avaliador basta para terminar uma tarefa sem acompanhamento.
O que liga as falas antigas às palestras recentes?: Em 2016, ele falou das dificuldades práticas de sistemas de deep learning; em 2017, do que eles conseguiam ou não fazer. Mais recentemente, passou a enfatizar a distância entre bons resultados de modelos e automação confiável.
Onde o Jev entra nisso?: A TypeSafe apresenta o Jev como um modelo de decisões estruturadas e probabilísticas para software. As palestras explicam por que a empresa escolheu esse caminho; a utilidade real depende de testes com dados e custos de erro de cada operação.

Um olhar anterior