Feito para pesquisas aprofundadas
Fontes extensas, perguntas e resultados — tudo em um espaço de trabalho onde você pode conferir o original.
Fontes
3 fontesCamadas de atenção versus recorrentes
Este apêndice usa a comparação de complexidade por camada do artigo “Attention Is All You Need” para fazer uma estimativa aproximada. Ele foi escrito para esta demonstração.
O cálculo de uma camada de atenção cresce com comprimento² × dimensão, e o de uma camada recorrente com comprimento × dimensão². Ambos os estudos usam dimensão de modelo 512. A figura 2 traça essa estimativa para os dois tipos de camada conforme o comprimento da entrada e marca o comprimento de entrada de cada estudo.
- Camada de atenção
- Camada recorrente
Esta é uma estimativa de ordem de grandeza. Ela ignora fatores constantes e o restante do modelo, como as camadas feed-forward, então não reproduz a razão medida em nenhum dos estudos.
Fonte atual: Apêndice de cálculo de atenção (exemplo).pdf · Página 2 · Figura 2
Pergunte às suas fontes
Prévia do resultado
Depois de perguntar, as descobertas podem ser transformadas em um relatório.
Transforme suas leituras em uma perspectiva própria.
Reúna todos os documentos do seu projeto. Esclareça suas ideias com perguntas, comparações e verificações. Transforme sua compreensão em um relatório, para que discussões e pesquisas se apoiem em evidências e levem a resultados concretos.
Traga suas fontes
- Artigos e relatórios setoriaisPDF
- Entrevistas e reuniõesMP3
- Rascunhos e notas de pesquisaWord · DOCX
- Dados e planilhasExcel · XLSX
Traga suas perguntas. Juntos, exploramos, comparamos e conferimos as evidências para construir conhecimento.
Leve seu trabalho adiante
- Documentos do WordDOCX
- Documentos PDFPDF
- Apresentações PPTPPTX
- Arquivos de códigoHTML · Python
Seu próximo trabalho,a partir das fontes à mão.
Alguns relatórios. Uma gravação. Uma decisão pela frente.
Conecte as evidências. Dê uma fonte a cada avaliação.
PDFEstudo de fluxo de pedestres da área.pdf01
“A projeção de visitantes pressupõe condições após a abertura da linha ferroviária.”
Página 18 · Premissas da projeção
MP3Discussão do projeto.mp302
“A primeira fase deve reabrir no próximo ano, mas as conexões de transporte podem não estar prontas.”
Trecho da reunião · 12:48
Relatório de pesquisa
Rascunho · A verificarRenovação da rua comercial · Análise de viabilidade
Perguntas frequentes
O que é o DeepShelf?
O DeepShelf é um espaço de trabalho na nuvem criado para pesquisa e aprendizado aprofundados. Reúna fontes extensas, como artigos, relatórios, gravações, rascunhos e planilhas em um projeto, depois faça perguntas à IA, compare fontes e aprofunde a discussão. Transforme suas descobertas em relatórios para download. As citações nas respostas levam à fonte original com um clique, permitindo conferi-las. Além do DeepShelf 1.0, há suporte a GPT, Claude, DeepSeek, Kimi e outros modelos. Os modelos disponíveis dependem do seu plano.
Ver modelos de cada planoComo o DeepShelf se diferencia de ferramentas como o ChatGPT? Por que enviar arquivos primeiro?
Ferramentas como o ChatGPT também podem ler os arquivos que você envia. A diferença está no que acontece depois do envio. O DeepShelf faz uma primeira leitura de cada fonte e toma suas próprias notas, em um processo chamado análise. Isso traz três benefícios:
- As respostas seguintes se baseiam primeiro nas suas fontes e são mais precisas.
- Suas fontes ficam reunidas em um projeto, então não é preciso enviá-las novamente ao iniciar uma nova conversa.
- Cada citação de uma resposta pode ser aberta para conferir o original: um PDF abre no trecho com o layout original, uma gravação vai para o instante e a transcrição correspondentes, e arquivos Word, TXT e EPUB abrem no texto analisado.
O DeepShelf consegue trabalhar com vários livros longos ou uma pilha de relatórios de uma vez e encontrar relações entre eles?
Sim. Coloque-os em um projeto, selecione as fontes desejadas para a pergunta e pergunte onde concordam, onde entram em conflito e como se relacionam. Testamos isso com vários livros completos de uma vez, incluindo perguntas que abrangem mais de um livro, e os resultados superaram bastante os de produtos semelhantes. Essa escala também não é o limite máximo. Os limites reais vêm do seu plano: quantas fontes um projeto pode conter e o tamanho de cada arquivo. Digitalizações e planilhas não funcionam tão bem quanto PDFs com texto selecionável. Abra as citações para confirmar cada relação apontada.
Que tipos de arquivo posso enviar ao DeepShelf?
O DeepShelf aceita PDF, Word (DOCX), texto simples (TXT), ebooks (EPUB), imagens (JPG, JPEG, PNG), áudio (WAV, MP3, M4A, OGG), páginas da web (HTML, HTM), planilhas (CSV, XLSX), PowerPoint (PPTX) e outros formatos. O tamanho e a quantidade de arquivos por projeto variam conforme o plano.
Ver formatos de fontes aceitosPosso usar o DeepShelf gratuitamente?
Sim. Novas contas recebem sete dias de teste do Plus com 100 créditos no total. Ao final, sua conta passa automaticamente para o Free. Os benefícios do Plus terminam, mas você pode continuar usando o DeepShelf. Analisar fontes, fazer perguntas e criar relatórios consome créditos, e a quantidade depende do tamanho das fontes e do modelo escolhido. Os arquivos enviados durante o teste ou um plano pago ainda podem ser consultados e citados no Free. Confira seu saldo e histórico em Configurações → Uso.
Comparar limites dos planosOs artigos, gravações ou materiais de clientes que eu enviar ao DeepShelf serão usados para treinar modelos?
O DeepShelf não usa suas fontes enviadas, conversas ou resultados gerados para treinar grandes modelos de linguagem.
Mantemos suas fontes, o processo de geração e os resultados por longo prazo para que você possa revisitá-los e continuar trabalhando a qualquer momento. Quando não precisar mais deles, você pode excluir projetos ou fontes no espaço de trabalho. Também mantemos os registros de solicitações necessários para diagnosticar falhas, manter a segurança e evitar abusos.
O DeepShelf é um serviço na nuvem. Para analisar arquivos e gerar respostas, o conteúdo necessário para cada tarefa é enviado aos serviços de modelos e análise correspondentes. Recomendamos não enviar informações sensíveis que não tenham relação com a tarefa atual.


