[Stanford CS146S #2] Por Dentro dos LLMs de Código & Engenharia de Prompt: Pré-treinamento, RLHF e o Modelo do Queijo Suíço 'Trust but Verify'
Bem-vindo de volta à análise técnica da série de palestras CS146S: The Modern Software Developer da Universidade de Stanford.
Na Aula 1, estabelecemos a mudança de paradigma do digitador de código para o maestro de sistemas. Na Aula 2 (Semana 1), o currículo aprofunda-se no motor computacional desta revolução: os grandes modelos de linguagem especializados em código (Coding LLMs) e a disciplina rigorosa da Engenharia de Prompt.
Com base em trabalhos seminais de Andrej Karpathy (Deep Dive into LLMs), OpenAI (How OpenAI Uses Codex) e pesquisas recentes em IA agêntica, esta aula disseca como redes neurais adquirem capacidades de programação, por que continuam sendo simuladores estatísticos e como engenheiros de software devem aplicar o princípio "Confie, mas Verifique (Trust but Verify)" para blindar o perigoso Modelo do Queijo Suíço em bases de código geradas por IA.