O Caso para Cristalizar Inferencia em Procedimentos
Uma IA Que Pensa do Zero Toda Vez
Imagine que voce esta ensinando um colega junior a criar uma tabela dinamica em uma planilha.
No primeiro dia, ele pergunta. Voce gasta trinta minutos explicando. No segundo dia, o mesmo colega faz a mesma pergunta. Voce gasta mais trinta minutos. Terceiro dia, quarto dia – a mesma coisa.
Isso e exatamente como os LLMs de hoje operam.
Peca ao GPT para “parsear um CSV em Python”, e o modelo mobiliza bilhoes de parametros para raciocinar do zero. Faca a mesma pergunta amanha, ou depois de amanha, e ele paga o mesmo custo toda vez. O raciocinio de ontem evapora. Nao e registrado, nao e reutilizado, nao se acumula.
Isso e um servidor web rodando sem cache. Um estudante resolvendo o mesmo problema de prova repetidamente sem fazer anotacoes. E inteligencia que nao acumula experiencia nunca pode crescer.
O LLM e um Compilador, Nao um Motor de Execucao
O SEGLAM oferece uma resposta fundamentalmente diferente para esse problema.
O LLM nao e um motor de execucao que processa cada requisicao – e um compilador que cristaliza raciocinio em codigo.
Veja como funciona:
- Quando uma requisicao chega, verificar o cache de raciocinio primeiro.
- Cache Hit: Um processo de raciocinio identico ou similar ja foi cristalizado em codigo. O LLM nao e invocado. O codigo correspondente e executado imediatamente. Rapido, barato e deterministico.
- Cache Miss: Esse e um tipo de raciocinio nunca visto antes. Agora o LLM e invocado. Mas o LLM nao gera “uma resposta” – ele gera “codigo que produz a resposta.” Esse codigo e adicionado ao cache.
Quando uma requisicao similar vier da proxima vez? Cache hit. O LLM pode continuar dormindo.
A Analogia com Compilacao JIT
Essa arquitetura e uma redescoberta de um padrao ja comprovado na ciencia da computacao.
Considere o compilador JIT (Just-In-Time). Engines de Java e JavaScript inicialmente executam codigo linha por linha atraves de um interpretador. Lento, mas funcional. Quando o mesmo caminho de codigo e executado repetidamente – “esse e um hot path” – o engine compila esse caminho em codigo de maquina nativo. Dali em diante, ele roda diretamente sem passar pelo interpretador.
No SEGLAM:
- Interpretador = LLM. Lento, caro e probabilistico, mas capaz de lidar com qualquer requisicao.
- Codigo nativo = codigo de raciocinio cacheado. Rapido, barato e deterministico.
- Compilacao JIT = o processo do LLM gerando codigo em um cache miss. Custoso, mas so precisa acontecer uma vez.
Assim como um compilador JIT otimiza “hot paths”, o SEGLAM cristaliza “raciocinio frequente” em codigo.
Por Que Cachear “Codigo” em Vez de “Respostas”?
Esse e o ponto crucial. Um simples cache de respostas e o cache de raciocinio do SEGLAM sao fundamentalmente diferentes.
Um cache de respostas armazena “P: Qual e a capital da Coreia? -> R: Seul.” So acerta quando a pergunta coincide exatamente. Pergunte “Qual e a capital da Republica da Coreia?” e ele nao acerta. Isso e um dicionario, nao inteligencia.
O cache de raciocinio do SEGLAM armazena codigo que diz “para esse tipo de pergunta, construa uma resposta atraves deste procedimento.” Ele cristaliza nao o valor especifico, mas o caminho de raciocinio em si. Portanto, mesmo quando a entrada muda, o mesmo tipo de pergunta ainda acerta. Isso e compreensao. Isso e crescimento.
Uma analogia: um cache de respostas memoriza a tabuada; um cache de raciocinio aprende como multiplicar.
O Que Acontece ao Longo do Tempo
A caracteristica mais poderosa deste design e que o tempo esta do seu lado.
- Dia 1: O cache esta vazio. Quase toda requisicao e um cache miss. O LLM trabalha duro. Lento e caro.
- Dia 30: Uma porcao significativa dos padroes de raciocinio rotineiros esta cacheada. Invocacoes do LLM diminuem.
- Dia 365: A maioria das requisicoes sao cache hits. O LLM e invocado apenas para tipos de problemas genuinamente novos. O sistema e rapido, barato e previsivel.
- Alem disso: O cache em si se torna “inteligencia cristalizada” para seu dominio. Ativos intelectuais portaveis, verificaveis e acumulaveis.
A dependencia do LLM diminui ao longo do tempo. A eficiencia do sistema aumenta ao longo do tempo. Essa curva nunca se reverte.
O Principio da Preservacao do Raciocinio
O principio mais fundamental desta abordagem e:
“O processo de raciocinio de uma IA nao deve ser descartado – deve ser registrado.”
O cache de raciocinio e a implementacao mais direta desta filosofia.
O raciocinio que um LLM realiza uma vez e cristalizado em uma representacao estruturada e armazenado. Nao e descartado. E reutilizado. Verificado. Melhorado. Acumulado.
E como esse codigo cacheado e descrito em uma linguagem clara e estruturada:
- Voce pode rastrear por que um determinado procedimento foi criado,
- Voce pode corrigir um procedimento quando se descobre que esta errado,
- Voce pode substituir quando um procedimento melhor e descoberto.
Nao raciocinio que evapora dentro de uma caixa preta a cada chamada, mas inteligencia que se acumula em uma caixa branca. Essa e a visao de IA que vale a pena perseguir.
Resumo
| LLM Convencional | SEGLAM |
|---|---|
| Raciocina do zero a cada requisicao | Executa codigo cacheado no cache hit |
| Resultados de raciocinio evaporam | Raciocinio cristaliza em codigo e se acumula |
| Custo escala com o uso | Custo diminui ao longo do tempo |
| LLM = motor de execucao | LLM = compilador |
| Raciocinio caixa preta | Codigo que pode ser verificado, corrigido e substituido |
Chamar o LLM para cada requisicao e como pegar um aviao para a casa ao lado. Uma vez que voce pavimente uma estrada, pode caminhar dali em diante.
O SEGLAM e o sistema que pavimenta estradas.