Foram encontradas 60 questões.
Para realçar um discurso de sucesso, o diretor de uma
empresa quer expor os resultados positivos dos últimos
6 meses por meio de uma análise das medidas de tendência central que são: média, mediana e moda. Os
resultados a serem considerados são os totais de vendas
de cada mês, que são, respectivamente e em milhões de
reais: 23, 16, 17, 20, 8 e 16.
O diretor calculou essas três medidas que, em ordem crescente de valor, são:
O diretor calculou essas três medidas que, em ordem crescente de valor, são:
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Uma senha de acesso a um computador é composta de
7 caracteres distintos, que são, nesta ordem: 3 letras
dentre as letras A, B, C, D e E e 4 algarismos dentre
os algarismos 1, 2, 3, 4 e 5. A primeira letra utilizada
na senha deve ser seguida de outras duas letras que
sejam, em relação à ordem alfabética, posteriores à
primeira letra, e essas outras duas letras devem estar
em ordem alfabética. O primeiro algarismo utilizado na
senha deve ser seguido de outros três algarismos que
sejam menores do que esse primeiro algarismo.
Considerando todas as possibilidades de criação dessas senhas, a probabilidade de uma delas ser sorteada e ser uma senha que inicie com a letra B e termine com o algarismo 2 é
Considerando todas as possibilidades de criação dessas senhas, a probabilidade de uma delas ser sorteada e ser uma senha que inicie com a letra B e termine com o algarismo 2 é
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Curiosamente, a cotação anual de um ativo sofreu reajustes positivos e sucessivos de, respectivamente, 3%,
40%, 3%, 40%, 3%, 40% e 3%.
Após esses sete reajustes na cotação, é correto afirmar que o reajuste total que essa cotação sofreu foi um valor mais próximo de
Após esses sete reajustes na cotação, é correto afirmar que o reajuste total que essa cotação sofreu foi um valor mais próximo de
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Está em conformidade com a norma-padrão de emprego
e colocação pronominal a frase:
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Leia o texto a seguir para responder à questão:
O desenvolvimento da Inteligência Artificial Generativa
(IAG) depende do treinamento de vastos conjuntos de
informações para que o modelo aprenda sobre linguagem,
padrões e conhecimento geral. Esses dados podem incluir
textos, imagens ou vídeos, os quais frequentemente são protegidos por direitos autorais.
Se, por um lado, a criatividade e o conteúdo humano precisam ser preservados e recompensados, por outro, regras
rígidas de direitos autorais para o treinamento da IAG podem
trazer efeitos colaterais preocupantes, tais como: custos proibitivos para empresas de pequeno porte, aumentando a vantagem competitiva das grandes empresas; fuga de centros de
IA para países mais permissivos; menor precisão diante da
menor quantidade de dados; e repressão da pesquisa aberta
e concentração de inovação em ambientes fechados.
O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo
sobre as relações estatísticas entre os seus elementos.
Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra
original e os modelos não armazenem os dados como um
banco de referência consultável, eles podem carregar sua
estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o
conteúdo protegido.
Diferentemente de um livro digital ou de uma música
arquivada, esses sistemas não guardam cada obra de forma
individual, mas extraem padrões estatísticos gerais a partir
do conjunto de uma grande massa toda. A memorização de
trechos específicos pode ocorrer, mas em pequena escala.
Em geral, o modelo generaliza e o impacto de cada obra isolada se dilui dentro da massa de dados, não havendo como
rastrear a contribuição unitária. Isso torna inadequado tratar
o treinamento desses modelos como se fosse equivalente
ao uso individualizado de uma obra musical, jornalística ou
literária.
No Brasil, há fundamentos jurídicos que permitem a aplicação do “uso justo”, conforme entendimentos do Superior
Tribunal de Justiça (STJ) sobre a Lei de Direitos Autorais,
quando: se tratar de situação especial; não prejudicar a
exploração normal da obra; e não causar dano injustificado
aos interesses do autor.
Em geral, no caso do “treinamento justo”, os argumentos
são: os dados são utilizados apenas como insumos técnicos,
para ensinar padrões estatísticos, e não para copiar as obras
originais; o aprendizado de máquina é comparável ao processo humano de indução e generalização; e a responsabilização deve ser aplicada em relação aos resultados produzidos
que violem direitos autorais.
Ou seja, o tema é desafiador e de alta complexidade,
sob a perspectiva técnica e jurídica. A tensão entre garantir
a remuneração e o reconhecimento dos criadores, por um
lado, e não inviabilizar a inovação tecnológica, por outro, exige abordagem regulatória cuidadosa, proporcional e tecnologicamente embasada.
(Rony Vainzof. Treinamento da IA, direitos autorais e regulação.
www.estadao.com.br, 21.10.2025. Adaptado)
O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo sobre as relações estatísticas entre os seus elementos. Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra original e os modelos não armazenem os dados como um banco de referência consultável, eles podem carregar sua estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o conteúdo protegido.
Os vocábulos destacados podem ser substituídos, respectivamente, mantendo-se o sentido e a norma-padrão do trecho, por:
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Leia o texto a seguir para responder à questão:
O desenvolvimento da Inteligência Artificial Generativa
(IAG) depende do treinamento de vastos conjuntos de
informações para que o modelo aprenda sobre linguagem,
padrões e conhecimento geral. Esses dados podem incluir
textos, imagens ou vídeos, os quais frequentemente são protegidos por direitos autorais.
Se, por um lado, a criatividade e o conteúdo humano precisam ser preservados e recompensados, por outro, regras
rígidas de direitos autorais para o treinamento da IAG podem
trazer efeitos colaterais preocupantes, tais como: custos proibitivos para empresas de pequeno porte, aumentando a vantagem competitiva das grandes empresas; fuga de centros de
IA para países mais permissivos; menor precisão diante da
menor quantidade de dados; e repressão da pesquisa aberta
e concentração de inovação em ambientes fechados.
O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo
sobre as relações estatísticas entre os seus elementos.
Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra
original e os modelos não armazenem os dados como um
banco de referência consultável, eles podem carregar sua
estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o
conteúdo protegido.
Diferentemente de um livro digital ou de uma música
arquivada, esses sistemas não guardam cada obra de forma
individual, mas extraem padrões estatísticos gerais a partir
do conjunto de uma grande massa toda. A memorização de
trechos específicos pode ocorrer, mas em pequena escala.
Em geral, o modelo generaliza e o impacto de cada obra isolada se dilui dentro da massa de dados, não havendo como
rastrear a contribuição unitária. Isso torna inadequado tratar
o treinamento desses modelos como se fosse equivalente
ao uso individualizado de uma obra musical, jornalística ou
literária.
No Brasil, há fundamentos jurídicos que permitem a aplicação do “uso justo”, conforme entendimentos do Superior
Tribunal de Justiça (STJ) sobre a Lei de Direitos Autorais,
quando: se tratar de situação especial; não prejudicar a
exploração normal da obra; e não causar dano injustificado
aos interesses do autor.
Em geral, no caso do “treinamento justo”, os argumentos
são: os dados são utilizados apenas como insumos técnicos,
para ensinar padrões estatísticos, e não para copiar as obras
originais; o aprendizado de máquina é comparável ao processo humano de indução e generalização; e a responsabilização deve ser aplicada em relação aos resultados produzidos
que violem direitos autorais.
Ou seja, o tema é desafiador e de alta complexidade,
sob a perspectiva técnica e jurídica. A tensão entre garantir
a remuneração e o reconhecimento dos criadores, por um
lado, e não inviabilizar a inovação tecnológica, por outro, exige abordagem regulatória cuidadosa, proporcional e tecnologicamente embasada.
(Rony Vainzof. Treinamento da IA, direitos autorais e regulação.
www.estadao.com.br, 21.10.2025. Adaptado)
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Questão presente nas seguintes provas
Leia o texto a seguir para responder à questão:
O desenvolvimento da Inteligência Artificial Generativa
(IAG) depende do treinamento de vastos conjuntos de
informações para que o modelo aprenda sobre linguagem,
padrões e conhecimento geral. Esses dados podem incluir
textos, imagens ou vídeos, os quais frequentemente são protegidos por direitos autorais.
Se, por um lado, a criatividade e o conteúdo humano precisam ser preservados e recompensados, por outro, regras
rígidas de direitos autorais para o treinamento da IAG podem
trazer efeitos colaterais preocupantes, tais como: custos proibitivos para empresas de pequeno porte, aumentando a vantagem competitiva das grandes empresas; fuga de centros de
IA para países mais permissivos; menor precisão diante da
menor quantidade de dados; e repressão da pesquisa aberta
e concentração de inovação em ambientes fechados.
O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo
sobre as relações estatísticas entre os seus elementos.
Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra
original e os modelos não armazenem os dados como um
banco de referência consultável, eles podem carregar sua
estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o
conteúdo protegido.
Diferentemente de um livro digital ou de uma música
arquivada, esses sistemas não guardam cada obra de forma
individual, mas extraem padrões estatísticos gerais a partir
do conjunto de uma grande massa toda. A memorização de
trechos específicos pode ocorrer, mas em pequena escala.
Em geral, o modelo generaliza e o impacto de cada obra isolada se dilui dentro da massa de dados, não havendo como
rastrear a contribuição unitária. Isso torna inadequado tratar
o treinamento desses modelos como se fosse equivalente
ao uso individualizado de uma obra musical, jornalística ou
literária.
No Brasil, há fundamentos jurídicos que permitem a aplicação do “uso justo”, conforme entendimentos do Superior
Tribunal de Justiça (STJ) sobre a Lei de Direitos Autorais,
quando: se tratar de situação especial; não prejudicar a
exploração normal da obra; e não causar dano injustificado
aos interesses do autor.
Em geral, no caso do “treinamento justo”, os argumentos
são: os dados são utilizados apenas como insumos técnicos,
para ensinar padrões estatísticos, e não para copiar as obras
originais; o aprendizado de máquina é comparável ao processo humano de indução e generalização; e a responsabilização deve ser aplicada em relação aos resultados produzidos
que violem direitos autorais.
Ou seja, o tema é desafiador e de alta complexidade,
sob a perspectiva técnica e jurídica. A tensão entre garantir
a remuneração e o reconhecimento dos criadores, por um
lado, e não inviabilizar a inovação tecnológica, por outro, exige abordagem regulatória cuidadosa, proporcional e tecnologicamente embasada.
(Rony Vainzof. Treinamento da IA, direitos autorais e regulação.
www.estadao.com.br, 21.10.2025. Adaptado)
Provas
Questão presente nas seguintes provas
Leia o texto a seguir para responder à questão:
O desenvolvimento da Inteligência Artificial Generativa
(IAG) depende do treinamento de vastos conjuntos de
informações para que o modelo aprenda sobre linguagem,
padrões e conhecimento geral. Esses dados podem incluir
textos, imagens ou vídeos, os quais frequentemente são protegidos por direitos autorais.
Se, por um lado, a criatividade e o conteúdo humano precisam ser preservados e recompensados, por outro, regras
rígidas de direitos autorais para o treinamento da IAG podem
trazer efeitos colaterais preocupantes, tais como: custos proibitivos para empresas de pequeno porte, aumentando a vantagem competitiva das grandes empresas; fuga de centros de
IA para países mais permissivos; menor precisão diante da
menor quantidade de dados; e repressão da pesquisa aberta
e concentração de inovação em ambientes fechados.
O conteúdo, enquanto obra passível de proteção, é utilizado somente como insumo técnico para ensinar o modelo
sobre as relações estatísticas entre os seus elementos.
Embora esses vetores não reproduzam diretamente a obra
original e os modelos não armazenem os dados como um
banco de referência consultável, eles podem carregar sua
estrutura em forma matemática, o que poderia levar à conclusão de que, a partir disso, seria possível reconstruir o
conteúdo protegido.
Diferentemente de um livro digital ou de uma música
arquivada, esses sistemas não guardam cada obra de forma
individual, mas extraem padrões estatísticos gerais a partir
do conjunto de uma grande massa toda. A memorização de
trechos específicos pode ocorrer, mas em pequena escala.
Em geral, o modelo generaliza e o impacto de cada obra isolada se dilui dentro da massa de dados, não havendo como
rastrear a contribuição unitária. Isso torna inadequado tratar
o treinamento desses modelos como se fosse equivalente
ao uso individualizado de uma obra musical, jornalística ou
literária.
No Brasil, há fundamentos jurídicos que permitem a aplicação do “uso justo”, conforme entendimentos do Superior
Tribunal de Justiça (STJ) sobre a Lei de Direitos Autorais,
quando: se tratar de situação especial; não prejudicar a
exploração normal da obra; e não causar dano injustificado
aos interesses do autor.
Em geral, no caso do “treinamento justo”, os argumentos
são: os dados são utilizados apenas como insumos técnicos,
para ensinar padrões estatísticos, e não para copiar as obras
originais; o aprendizado de máquina é comparável ao processo humano de indução e generalização; e a responsabilização deve ser aplicada em relação aos resultados produzidos
que violem direitos autorais.
Ou seja, o tema é desafiador e de alta complexidade,
sob a perspectiva técnica e jurídica. A tensão entre garantir
a remuneração e o reconhecimento dos criadores, por um
lado, e não inviabilizar a inovação tecnológica, por outro, exige abordagem regulatória cuidadosa, proporcional e tecnologicamente embasada.
(Rony Vainzof. Treinamento da IA, direitos autorais e regulação.
www.estadao.com.br, 21.10.2025. Adaptado)
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Está em conformidade com a norma-padrão de emprego do acento indicativo de crase e de regência verbal e nominal
a frase:
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Leia a tira a seguir:
(André Dahmer. Malvados # 846. Disponível em: www.malvados.com.br)
A vírgula no 1o quadro foi empregada pelo mesmo motivo que em:
(André Dahmer. Malvados # 846. Disponível em: www.malvados.com.br)
A vírgula no 1o quadro foi empregada pelo mesmo motivo que em:
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