O grupo nasceu de um hackathon na USP de São Carlos em 2023 e hoje roda um programa semestral que junta gente da universidade com quem já está no mercado.
Pedro e Gabriel vieram falar de inteligência artificial, e a conversa acabou em outro lugar: avaliação. É o episódio menos entusiasmado e mais útil do acervo sobre o assunto.
Uma hora e vinte e cinco, e o mapa está aqui.
Um programa que mistura universidade e mercado
O carro-chefe é semestral, com processo seletivo, e recebe tanto universitário quanto profissional já atuando. A Fernanda destaca o que isso resolve: a cisão comum entre quem está estudando e quem está fazendo.
Como uma rede neural aprende, explicado sem jargão
Mostra-se uma imagem, o modelo erra, corrige-se, repete-se. Depois de muitas voltas, a maioria dos acertos aparece. É a explicação mais simples do episódio, e é ela que sustenta o argumento seguinte.
Caixa-preta: aceitável para gato e cachorro, não para diagnóstico
Eles são diretos sobre o limite: nem quem desenvolve sabe exatamente por que a saída foi aquela. Para classificar foto, tudo bem. Para assistir um médico, é imprescindível saber o caminho do raciocínio, porque esses modelos alucinam.
Do jeito que está hoje, não dá para deixar o modelo sozinho.
A pergunta que vale a pena fazer ao modelo
A tática prática que eles dão: perguntar se ele tem certeza da resposta. O modelo é confiante demais, mas revisa quando confrontado, o que, como eles brincam, é mais do que a maioria dos humanos faz.
A prova de matemática que pedia a demonstração, não só o resultado
A Fernanda conta que errou um sinal na demonstração e, por consequência, o resultado. O professor deu metade da nota porque enxergava o caminho. Essa conversa só foi possível porque o formato da prova mostrava o raciocínio.
Não dá mais para mandar exercício para casa
A recomendação deles sobre avaliação é direta, e a saída é projeto prático apresentado presencialmente. Quem trabalha com educação corporativa reconhece na hora: o quiz no fim do módulo obrigatório nunca avaliou nada, e agora nem consegue mais fingir.
A aluna que ganhou prêmio e se perguntou se tinha trapaceado
Ela não copiava: usava a ferramenta para debater textos, o que acelerou o próprio raciocínio porque passou a ter com quem discutir. Nativos em inglês não precisavam daquilo. A pergunta deixa de ser se usou e passa a ser o que fez com o que usou.
Se ninguém mais gerar, a máquina recicla o mesmo
O argumento estrutural da Fernanda, e o melhor do episódio: a IA generativa parte do que já existe. Se as pessoas pararem de pensar e só pedirem pronto, nada novo entra na base. É a mesma conclusão do episódio curto sobre o que a IA não faz.