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Textos da Sophon

Notas sobre agentes de escritório, os produtos em que seu trabalho resulta e como a empresa funciona. Cada postagem traz sua data de publicação e é corrigida no local quando os fatos mudam.

  1. O que uma página de modelo deve a um leitor

    Nossas 3.926 páginas de modelo renderizam cerca de 90 palavras distintas cada. O que medimos antes de adicionar mais, por que a amostra foi ponderada e o que ela descobriu.

  2. Os nomes de nossas lojas não correspondem ao nosso nome legal

    A Sophon LLC publica sob os nomes NEXT AI Lab, Yang Yang, PDF AI Lab e pdf_ai_lab. Onde cada nome é exibido, o que o registro explica e o que significa reconciliá-los.

  3. Local por padrão, nuvem como alternativa: como a etapa de refinamento do Cue foi parar na máquina do usuário

    A etapa de refinamento do ditado do Cue foi projetada para a nuvem, com uma alternativa local. Um benchmark de 227 amostras inverteu isso. O que o estudo de caso registra sobre a decisão.

  4. O que o estudo de caso do DeepMind diz sobre o Cue, e o que não diz

    O Google DeepMind publicou um estudo de caso sobre o Cue em 2026: o que ele mediu, o que roda onde, como o citamos e as afirmações que ele não sustenta.

  5. Contando instalações: por que a página inicial diz 1,41M+ e não um número maior

    O Google Play publica faixas de instalações, a App Store não publica nenhuma, e os estimadores publicam cifras que ninguém pode verificar. Como os números da página inicial são construídos a partir disso.

  6. Como o cenário de benchmarks de agentes de voz foi construído, e por que não é um placar de líderes

    Treze benchmarks públicos, uma linha para cada, com cobertura de capacidade e licenças de fontes primárias. O que o conjunto de dados responde e o que se recusa a responder.

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