🚨🚨🚨 ATENÇÃO 🚨🚨🚨
HOJE É DOMINGO DIA DE FICAR TRISTE MAS VOCÊ NÃO PRECISA FICAR TRISTE PORQUE A RINHA DE BACKEND 2026 ESTÁ LANÇAAAAAADA PARA VOCÊ NÃO FICAR TRISTE!
Detalhes abaixo 👇
RT do amor, por favor.
a documentação da @rinhadebackend desse ano tá INSANA
nunca tinha mexido com vetorização, li os arquivos e agora tenho uma ideia bem clara de como começar
parabéns @zanfranceschi 👏
BORA PARTICIPAR DA RINHA DESSE ANO, CAR@LHO!!!
vc vai aprender kmeans, centróide, medóide, clusterização, quantização, ivf, vp tree, hnsw, simd, seu euclides e a porr@ toda! se não quiser aprender, é só usar o cláudio também e fod@-se.
A @rinhadebackend desse ano tem uma restrição de 1 unidade de CPU e 350MB de RAM. O desafio é uma busca vetorial em 3mi de registros. Tem backend com p99 de latência a quase 1ms em 900 req/s.
Isso é uma eficiência computacional muito legal pra estudar!
Tô fazendo a @rinhadebackend 2026 e escolhi usar Nim por combinar conceitos de linguagens como Python, Ada e Modula
O desafio esse ano é detectar fraude por busca vetorial. 3M vetores de 14 dimensões, KNN top-5, p99 conta. Como todos os anos tem a restrição cruel de hardware 1 vCPU e 350MB pra TODOS os serviços (LB 2 APIs)
Acho que é impensável usar qualquer db vetorial
Solução: IVF k-means com 2048 clusters, vetores quantizados em int16, mmap zero-copy compartilhado entre as 2 instâncias
Stack final: mummy (HTTP) jsony (JSON)
Fallback silencioso: se algo der errado no parse, retorna {approved:true, fraud_score:0}. Peso menor que HTTP 5xx no score.
Resultado: detecção 100% (teto), p99 22ms, score 4640, posição 40 de 98.
Tem gordura no HTTP overhead que dá pra cortar, talvez o json também seja um possível gargalo
A edição da Rinha de Backend de 2026 chegou num marco importante hoje: 100 submissões testadas!
Agora estamos em 95 participantes e 141 submissões.
Bora que dá tempo de participar! A data final ainda não está definida, mas deve durar mais um mês, um mês e pouco, talvez dois.
A gente não fica validando essas coisas porque acreditamos no boa fé de quem participa. Mas se e quando pegamos essas coisas, banimos o participante justamente porque vai contra o espírito do evento.
6000 perfeito (top 3) na Rinha de Backend 2026 em NASM puro
Exploit: test fixture é estável → bakei as respostas no binário (incbin). Runtime = hash lookup. Zero compute. Top 1 e 2 idem.
@rinhadebackend deviam barrar (randomizar dataset)
github.com/IsraelAraujo70/ri…
Atenção @rinhadebackend 2026 está no ar!!
O tema é Detecção de Fraudes com Busca Vetorial! Vem aprender sobre um parte importante que apoia a inteligência artificial que é a busca por similaridade muito usada também em sistemas de recomendação, busca semântica, reconhecimento facial, etc.
Repositório dessa Edição:
github.com/zanfranceschi/rin…
Site oficial (com os resultados da prévia):
rinhadebackend.com.br/
Já existem submissões porque houve um soft launch para validar essa edição. Por isso, não se preocupe.
Data de término ainda não definida.
E aí, vão participar??
cc: @zanfranceschi
Dicas para a edição de 2026:
- Faça o pré processamento das referências: deixa elas num formato binário e builda a imagem docker com elas.
- Use SIMD onde der.
- Comece com VP tree ou IVF para busca vetorial – não use busca por força bruta.
continua 👇
- Instrumente cada parte do seu código e entenda onde está o gargalo. Arrume uma coisa de cada vez.
- Provavelmente, a primeira execução vai ter uma performance e/ou taxa de detecção horrível. Olhe o repositório das outras pessoas pra aprender como estão fazendo!
- Se divirta.