IA e Machine Learning aplicados
Pesquisa, modelagem e avaliação, do artigo ao servidor de inferência. Modelos generativos, sistemas de decisão e ML com restrições reais.
Laboratório independente de pesquisa e engenharia
Sistemas em que um erro custa caro
A Belabs trabalha no encontro entre machine learning, sistemas de baixo nível em Rust e infraestrutura financeira. Construímos software que precisa ser correto, rápido e seguro, e não falamos sobre ele.
- Disciplinas
- ML · Rust · Fintech · Cripto
- Divulgação
- NDA por padrão
- Base
- Brasil · Remoto
- Status
- Aceitando projetos
01 / Atuação
Quatro disciplinas, uma preocupação: fazer certo.
O trabalho vai da pesquisa à produção. O que une tudo é que, nesses sistemas, erros custam dinheiro, dados ou confiança.
Sistemas de baixo nível em Rust
Serviços e bibliotecas em que latência, segurança de memória e previsibilidade vêm primeiro. Profiling, concorrência e uso cuidadoso de unsafe.
Pagamentos e infraestrutura financeira
Ledgers, liquidação, conciliação e as integrações em volta. Projetados para auditoria, para falhas e para o regulador.
Criptografia e sistemas distribuídos
Integração com blockchain, gestão de chaves, fluxos de assinatura e consenso, tratados como engenharia e não como hype.
02 / Método
Princípios de trabalho.
O que construímos não pode ser mostrado aqui, então mostramos como construímos.
- Modelo de ameaças antes do código.Todo sistema começa por quem poderia quebrá-lo e como. O design vem daí.
- Corretude é funcionalidade.Tipos, invariantes, testes baseados em propriedades e, quando compensa, raciocínio formal.
- Poucas dependências, todas entendidas.Cada crate, pacote e serviço faz parte da superfície de ataque e é revisado como tal.
- Medir, depois otimizar.Benchmarks e profiles decidem o trabalho de performance. Opiniões não.
- Deixar escrito.Decisões, trade-offs e modos de falha ficam documentados para que o sistema sobreviva aos autores.
03 / Trabalhos
Trabalhos selecionados.
A maior parte do nosso trabalho roda dentro de sistemas que movimentam dinheiro ou protegem dados sensíveis. Não divulgamos clientes, arquiteturas nem código. Estes são os tipos de problema que assumimos.
Infraestrutura de pagamentos e liquidação
Ledgers, conciliação e pipelines de liquidação em ambientes regulados.
Sistemas de ML em produção
Modelos pesquisados, avaliados e colocados em produção com restrições reais de latência e custo.
Componentes críticos em Rust
Serviços de baixo nível em que segurança de memória e auditabilidade não são opcionais.
Sistemas criptográficos e blockchain
Custódia de chaves, fluxos de assinatura e integração on-chain / off-chain.
→ Referências disponíveis em particular, sob NDA.
04 / Notas
Memorandos técnicos.
Pesquisa aberta e ensaios. Os conceitos podem ser compartilhados, mesmo quando os sistemas não podem.
- BL-TM-001A Inteligência Artificial: um olhar realista sobre seu passado, presente e futuroEnsaio sobre o que a IA é, o que não é e para onde vai.2024
- BL-TM-002Modelos FLOW: fundamentos, aplicações e avanços na geração de imagensPanorama dos modelos generativos baseados em fluxo.2024
- BL-TM-003MaskDecide: modelos de difusão para decisões estruturadasProjeto de pesquisa open source.Open source
05 / Sobre
Um laboratório pequeno, de propósito.
A Belabs é um laboratório independente de pesquisa e engenharia fundado por Fabio Covolo Mazzo, pesquisador em machine learning e IA e desenvolvedor de baixo nível em Rust, com carreira em ciência de dados, pagamentos e blockchain.
O laboratório é pequeno para que cada projeto seja conduzido diretamente, com o cuidado que você teria com um sistema do qual sua própria família depende.
06 / Contato
Tem um problema difícil?
contato@belabs.cloud
Conte o que você está construindo e o que não pode dar errado. Comunicação criptografada disponível sob pedido.