Já se perguntou como os modelos de IA vão além de apenas ler palavras para realmente entender o contexto?

É aí que entra a profundidade semântica. Algumas ferramentas de aprimoramento agora injetam camadas de raciocínio nos prompts—pense nisso como ensinar o modelo a conectar pontos que nunca viu explicitamente. Em vez de correspondência de padrões em um nível superficial, esses sistemas acessam o conhecimento latente do mundo incorporado nos dados de treinamento.

A mudança? De "o que isso diz" para "o que isso significa." Essa lacuna importa quando você está construindo agentes que precisam inferir intenção, e não apenas analisar a sintaxe.