O aprendizado prático é fundamental para o desenvolvimento de habilidades em TI, permitindo que os profissionais demonstrem suas capacidades e retenham conhecimento de forma eficaz.
Street Smarts vs Book Smarts
O debate entre street smarts e book smarts é uma questão que vem ganhando destaque, especialmente no contexto de aprendizado e desenvolvimento de habilidades.
Enquanto street smarts se refere à inteligência prática e à capacidade de lidar com situações do dia a dia, book smarts diz respeito ao conhecimento teórico adquirido por meio de estudos formais.
Um exemplo claro dessa diferença pode ser visto no ambiente de trabalho. Profissionais que possuem street smarts muitas vezes se destacam em situações que exigem improvisação e adaptação rápida, como resolver problemas inesperados ou lidar com clientes difíceis.
Por outro lado, aqueles com book smarts podem ter um conhecimento profundo sobre teorias e conceitos, mas podem encontrar dificuldades em aplicá-los em cenários práticos.
Recentemente, um especialista destacou que a escrita é uma habilidade que pode fortalecer a liderança em TI, argumentando que escrever ajuda a superar limites cognitivos e a esclarecer pensamentos complexos.
Isso sugere que, mesmo em um campo técnico, a capacidade de comunicar ideias de forma clara e eficaz é uma forma de street smarts.
Além disso, a aprendizagem prática tem sido considerada mais valiosa do que a aprendizagem acadêmica em muitos casos. A experiência prática permite que os indivíduos demonstrem suas capacidades, retenham conhecimento e construam competências de forma contínua.
Isso é especialmente relevante em áreas como TI, onde as habilidades práticas são frequentemente mais valorizadas do que a teoria.
Portanto, enquanto book smarts podem abrir portas e fornecer uma base teórica sólida, as street smarts são essenciais para navegar no mundo real e aplicar esse conhecimento de maneira eficaz.
A combinação de ambas as habilidades pode ser a chave para o sucesso em qualquer carreira.
Fonte: Computer World
LLMs Training LLMs?
A questão sobre se LLMs (Modelos de Linguagem de Grande Escala) podem treinar outros LLMs é intrigante e levanta várias discussões sobre a qualidade e a origem dos dados utilizados. Um ponto importante mencionado é que, para que os LLMs prosperem, eles precisam capturar informações de fontes confiáveis. Isso inclui plataformas comunitárias, conjuntos de dados abertos e conteúdos publicados.
Um exemplo prático disso é a situação do Stack Overflow, que, segundo um artigo recente, não declinou devido à capacidade da IA de escrever código, mas sim pela perda da comunidade humana que impulsionou seu crescimento inicial. Isso nos leva a refletir: se todos estão obtendo informações de LLMs, de onde esses modelos vão conseguir insights originais?
Além disso, a Smart Answers sugere que, para mitigar os riscos de a IA se alimentar apenas de outras IAs, os futuros LLMs podem precisar se concentrar em dados estruturados de alta qualidade, como dados de qualidade de livro didático. Essa abordagem pode ajudar a garantir que os LLMs sejam treinados com informações ricas e relevantes, evitando a armadilha de um ciclo vicioso de informações repetitivas e potencialmente imprecisas.
Por fim, é interessante notar a ironia de os leitores perguntarem a um LLM sobre a origem dos dados de treinamento, destacando a complexidade e as nuances do aprendizado de máquina e da inteligência artificial.
