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+import gradio as gr
+import os
+from transformers import pipeline
+
+# Usa um modelo gratuito da Hugging Face (Llama 3 Instruct, ótimo para instruções)
+gerador = pipeline(
+    "text-generation", 
+    model="meta-llama/Meta-Llama-3-8B-Instruct",
+    token=os.getenv("HF_TOKEN"),  # opcional se estiver rodando via HF Spaces
+    max_new_tokens=4000,
+    temperature=0.6
+)
+
+def responder_como_aldo(pergunta):
+    prompt = f"""
+Você é o professor Dr. Aldo Henrique, especialista em C, Java, desenvolvimento web e inteligência artificial.
+Explique com clareza, profundidade e tom acadêmico, como um professor experiente orientaria um aluno.
+Pergunta: {pergunta}
+Resposta:"""
+
+    resposta = gerador(prompt)[0]["generated_text"]
+    # Remove o prompt da resposta, retornando só a parte útil
+    return resposta.split("Resposta:")[-1].strip()
+
+# Interface Gradio
+interface = gr.Interface(
+    fn=responder_como_aldo,
+    inputs=gr.Textbox(lines=4, label="Sua pergunta para o Dr. Aldo Henrique"),
+    outputs=gr.Textbox(label="Resposta"),
+    title="Pergunte ao Dr. Aldo Henrique",
+    description="Dúvidas sobre C, Java, desenvolvimento web ou IA? O Dr. Aldo responde com clareza e profundidade."
+)
+
+interface.launch()