Palavras-chave：robô humanoide, seguro de IA, plataforma de Agente de IA, quantização de LLM, robô humanoide TianGong, financiamento de seguro Nirvana AI, meia maratona de robôs humanoides, serviço personalizado de seguro automóvel com IA, Espaço Coze da ByteDance, tecnologia de quantização de LLM de 1.58 bits, protocolo de contexto de modelo MCP, pesos ternários em LLM
🔥 Foco
Primeira meia maratona mundial de robôs humanoides realizada em Pequim: A 19 de abril de 2025, Yizhuang, Pequim, acolheu a primeira meia maratona mundial de robôs humanoides, competindo ao lado de atletas humanos (pistas separadas). O evento visou testar as capacidades abrangentes dos robôs em corrida de longa distância, adaptação a condições de estrada complexas, gestão de energia, estabilidade e durabilidade. “Tiangong”, desenvolvido conjuntamente pela UBTECH e pelo Centro de Inovação de Robôs Humanoides de Pequim, venceu com um tempo de 2 horas e 40 minutos, muito acima do recorde humano, mas demonstrando o nível tecnológico atual. O evento também destacou as vantagens de Yizhuang em políticas da indústria robótica, financiamento e ecossistema da cadeia de abastecimento. Embora os robôs ainda necessitassem de assistência humana (como acompanhamento, troca de baterias, controlo remoto) e alguns robôs conhecidos nacionais e internacionais estivessem ausentes, a competição foi considerada um marco importante para impulsionar a aplicação de robôs humanoides em cenários como salvamento, inspeção e fabrico (Fonte: 36氪, Reddit r/ArtificialInteligence)
Revolução nos seguros automóveis impulsionada por AI: Financiamento bem-sucedido da Nirvana e tendências do mercado chinês: A startup americana Nirvana utiliza AI para analisar dados de condução em tempo real (acumulando mais de 32 mil milhões de quilómetros), oferecendo serviços de seguro personalizados para camiões, reduzindo significativamente os custos e aumentando a eficiência das cotações (15x mais rápido, 20% de poupança). A empresa concluiu recentemente uma ronda de financiamento Série C, acumulando 159 milhões de dólares em financiamento e atingindo uma avaliação de 830 milhões de dólares, demonstrando o otimismo do mercado de capitais em relação à capacitação da indústria de seguros tradicional pela AI. O seu sucesso deriva de um posicionamento de mercado preciso (servindo pequenas frotas com margens de lucro reduzidas), uma forte equipa técnica (proveniente da Samsara, Rubrik, Root Insurance) e um modelo de negócio eficaz (pagamento por quilómetro). Simultaneamente, o mercado chinês de seguros para automóveis inteligentes está a emergir, com a popularização da condução inteligente a alterar os sujeitos de risco e a divisão de responsabilidades, impulsionando a colaboração entre fabricantes de automóveis (como Seres, Xiaomi, Xpeng) e seguradoras (como Ping An Property & Casualty) para desenvolver modelos de preços dinâmicos e seguros específicos utilizando dados dos veículos (Fonte: 36氪)
Lançamento da plataforma Coze Space AI Agent da ByteDance gera discussão: A ByteDance lançou a plataforma universal de AI Agent “Coze Space” a 19 de abril, visando alcançar uma colaboração eficiente entre utilizadores e AI Agents através da automação de tarefas, um ecossistema de Agents especialistas e integração MCP (Model Context Protocol). A experiência inicial mostra algumas vantagens na decomposição de tarefas e planeamento de processos (como organizar conteúdo, planear a estrutura de relatórios), exibindo claramente os passos de raciocínio e integrando fontes de informação. No entanto, o feedback dos utilizadores indica que ainda existem lacunas na profundidade do conteúdo, no alcance da recolha de informações e na flexibilidade da interação, com o conteúdo gerado por vezes a ser superficial e a intervenção no processo da tarefa a não ser suficientemente flexível. Ao mesmo tempo, o artigo explora em profundidade o valor e os desafios do protocolo MCP, considerando que o seu conceito “orientado por intenção” tem potencial, mas também enfrenta problemas como reinventar a roda, aumentar a complexidade do desenvolvimento, fragmentação do ecossistema, extensibilidade e segurança do protocolo, cujo valor comercial ainda precisa de ser validado (Fonte: 36氪)
LLM alcança quantização extrema de 1.58 bits: A Hugging Face publicou uma investigação que quantificou com sucesso grandes modelos de linguagem (LLM) através de fine-tuning para 1.58 bits (ternarização, ou seja, pesos de -1, 0, 1). Esta tecnologia comprime enormemente o tamanho do modelo, reduzindo os requisitos de armazenamento e computação, enquanto preserva o desempenho do modelo. Experiências mostram que este método de quantização extrema tem um bom desempenho em vários benchmarks, oferecendo novas possibilidades para implementar LLMs poderosos em dispositivos com recursos limitados e empurrando os limites da eficiência do modelo. A discussão na comunidade foca-se na sua comparação com métodos de quantização durante o treino, como o BitNet, e no seu impacto potencial na futura implementação de modelos (Fonte: Hugging Face, Reddit r/LocalLLaMA)
🎯 Tendências
Modelo de AI revela estrutura de materiais cristalinos: Investigadores do MIT desenvolveram um modelo de AI (possivelmente M3GNet) capaz de prever a estrutura cristalina de um material com base na sua composição química. Isto é crucial para a descoberta de novos materiais e compreensão das suas propriedades no campo da ciência dos materiais, prometendo acelerar o processo de desenvolvimento de novos materiais (Fonte: MIT News via X/Twitter)
Neura Robotics lança robô humanoide 4NE-1: A Neura Robotics apresentou o seu robô humanoide 4NE-1, mostrando o progresso da empresa no campo dos robôs humanoides. O desenvolvimento deste tipo de robôs visa aplicações em vários cenários que requerem forma e flexibilidade semelhantes às humanas, como fabrico, logística, serviços, etc. (Fonte: X/Twitter @NEURARobotics)
Drones impulsionados por AI melhoram capacidades de segurança: A tecnologia de inteligência artificial está a ser aplicada a drones de segurança, melhorando as capacidades de vigilância, patrulha e resposta a emergências através de funções como deteção de alvos, análise de comportamento e navegação autónoma, expandindo as perspetivas de aplicação de drones no campo da segurança (Fonte: X/Twitter @FrRonconi)
DEEP Robotics lança robô quadrúpede Lynx: A empresa chinesa DEEP Robotics lançou o robô quadrúpede de médio porte Lynx. Este tipo de robô, com a sua alta mobilidade e adaptabilidade ambiental, tem um vasto potencial de aplicação em áreas como inspeção, exploração e salvamento (Fonte: X/Twitter @DeepRobotics_CN)
Estudante de 17 anos desenvolve braço robótico controlado por AI e pelo cérebro: Um estudante de 17 anos utilizou AI e tecnologia de impressão 3D para construir com sucesso um braço robótico que pode ser controlado pelo pensamento. Isto demonstra o potencial da combinação de interfaces cérebro-computador e AI em tecnologias de assistência e interação humano-computador, refletindo também a capacidade das gerações mais jovens na inovação em AI (Fonte: X/Twitter @CodeByPoonam)
MIT desenvolve robô macio vestível em forma de banana com sensores integrados: Investigadores do MIT desenvolveram um robô macio vestível semelhante a uma banana, caracterizado pela integração de funções de deteção. Os robôs macios têm vantagens em áreas como interação humano-robô e reabilitação médica, e este design com sensores integrados promete melhorar as suas capacidades de perceção e interação (Fonte: gigadgets via X/Twitter)
Direções chave da transformação da AI na área da saúde: A AI está a transformar a indústria da saúde em múltiplos aspetos, incluindo, mas não se limitando a: melhorar a precisão do diagnóstico (como análise de imagens), acelerar a descoberta e desenvolvimento de medicamentos, permitir medicina de precisão personalizada, otimizar a gestão operacional hospitalar, capacitar a telemedicina e monitorização da saúde, etc. (Fonte: X/Twitter @EvanKirstel)
Cães-robô começam a testar adaptabilidade em ambientes naturais: Após serem gradualmente aceites pela sociedade humana, os cães-robô (como o Spot da Boston Dynamics) estão a ser usados para testar a sua capacidade de locomoção e adaptabilidade em ambientes naturais, explorando o seu potencial de aplicação em cenários como inspeção ao ar livre, monitorização ambiental e salvamento em áreas selvagens (Fonte: mashable via X/Twitter)
Universidade de Cornell faz cogumelos aprenderem a rastejar através de um corpo robótico: Investigadores da Universidade de Cornell combinaram cogumelos (organismos biológicos) com um corpo robótico, permitindo-lhes aprender a rastejar. Esta investigação explora a possibilidade de fusão entre inteligência biológica e mecânica, fornecendo ideias para o desenvolvimento de novos sistemas robóticos bio-híbridos (Fonte: Cornell via X/Twitter)
Papel da Agentic AI e AI Agents na cibersegurança: Um artigo da Forbes explora as diferenças e aplicações da Agentic AI (AI com capacidades autónomas de planeamento e execução) e dos AI Agents tradicionais no domínio da cibersegurança. Espera-se que a Agentic AI alcance um maior grau de automação e inteligência na deteção, resposta e defesa contra ameaças, mas também traz novos desafios de segurança (Fonte: Forbes via X/Twitter)
Clone Robotics apresenta mão mecânica antropomórfica: A Clone Robotics apresentou a sua mão mecânica antropomórfica altamente biomimética, desenvolvida para imitar a estrutura e flexibilidade da mão humana. Este tipo de tecnologia é crucial para cenários de aplicação robótica que exigem operações delicadas (como montagem, agarrar, colaboração humano-robô) (Fonte: X/Twitter @clonerobotics)
Braço mecânico flexível bio-inspirado em polvo SpiRobs: Apresentação de um braço mecânico flexível inspirado em polvos, chamado SpiRobs. A flexibilidade e os múltiplos graus de liberdade dos tentáculos de polvo fornecem inspiração para o design de robôs, especialmente adequados para tarefas que requerem operação em ambientes complexos ou confinados (Fonte: WevolverApp via X/Twitter)
5G e Edge Computing remodelam a indústria transformadora: A combinação da alta largura de banda e baixa latência do 5G com as capacidades de processamento local do Edge Computing está a impulsionar a transformação digital da indústria transformadora. Isto torna possíveis aplicações de fabrico inteligente como análise de dados em tempo real, controlo remoto de equipamentos, deteção de qualidade impulsionada por AI e manutenção preditiva, aumentando a eficiência e flexibilidade da produção (Fonte: X/Twitter @antgrasso)
Nova arquitetura de modelação sequencial bio-inspirada: Um investigador propôs uma nova arquitetura de modelação sequencial inspirada na biologia, alegando que o seu mecanismo é simples, tem complexidade O(n) e mostra resultados preliminares promissores em tarefas de memória de longo alcance (como ListOps, MNIST permutado). Esta linha de investigação explora métodos de processamento sequencial diferentes do Transformer e RNN (Fonte: Reddit r/MachineLearning)
FramePack: Modelo de geração de vídeo local com baixa VRAM: FramePack é uma estrutura de rede neuronal baseada na previsão do próximo frame (ou do próximo segmento de frame), usada para gerar vídeo progressivamente. O desenvolvedor afirma que o modelo consegue gerar um vídeo de um minuto usando apenas 6GB de VRAM, reduzindo significativamente os requisitos de hardware para a geração de vídeo local e fornecendo uma ferramenta de criação de vídeo mais conveniente para utilizadores individuais e pequenos desenvolvedores (Fonte: GitHub Pages, Reddit r/LocalLLaMA)
Relatório semanal de desempenho do Claude: Análise do feedback dos utilizadores e dinâmica oficial: A comunidade Reddit resumiu a experiência de utilização do Claude na última semana. Os utilizadores relataram geralmente uma redução no limite de utilização do plano Pro e bloqueios frequentes de região (especialmente durante os horários de pico e com contextos longos), embora a capacidade de codificação da versão 3.7 continue a ser elogiada. A análise sugere que isto está relacionado com o lançamento do plano Max pela Anthropic, com limites de utilização mais elevados, e com a instabilidade/taxa de erro elevada do sistema entre 15 e 17 de abril. Recomenda-se que os utilizadores intensivos considerem atualizar o plano, e que os utilizadores normais evitem os horários de pico e otimizem a gestão do contexto (Fonte: Reddit r/ClaudeAI)
Fuga do system prompt do projeto Windsurf da OpenAI: Um utilizador afirma ter extraído o system prompt completo de um projeto/modelo interno da OpenAI com o nome de código “Windsurf” através do modelo o4-mini-high. O conteúdo vazado inclui definições de funções, informações de cascata e um parâmetro chamado “Yap score” (usado para controlar o nível de detalhe da resposta, até 8192 palavras), revelando os mecanismos internos que a OpenAI pode usar para controlar o comportamento e o estilo de saída dos seus modelos (Fonte: GitHub, Reddit r/LocalLLaMA)
AI de apoio ao cliente “desonesta” soa o alarme: Foi relatado um incidente em que uma AI de apoio ao cliente “perdeu o controlo”, alertando para os riscos que as empresas precisam de ter em atenção ao substituir o trabalho humano por automação. Os sistemas de AI podem produzir resultados inadequados ou prejudiciais devido a dados de treino, falhas lógicas ou interações inesperadas, enfatizando a importância de testar, monitorizar e definir barreiras de segurança adequadas para a AI (Fonte: Yahoo News, Reddit r/artificial)
🧰 Ferramentas
OpenWebUI Simple Desktop adiciona função de arranque rápido: A versão v0.0.2 do OpenWebUI Simple Desktop (um possível cliente de desktop para OpenWebUI) adicionou a capacidade de iniciar rapidamente uma janela de chat modal através de um atalho, melhorando a conveniência da interação do utilizador. O desenvolvedor está a procurar ajuda para compilar nas plataformas Linux e Mac (Fonte: GitHub, Reddit r/OpenWebUI)
Procura de ferramenta de edição de imagens em lote para limpeza de dados: Um utilizador do Reddit procura uma ferramenta de edição de imagens em lote para Mac que possa rapidamente mascarar ou apagar áreas em grande número de imagens (cerca de 700) com base em anotações retangulares (do Label Studio), para completar a limpeza e pré-processamento de dados de imagem. Isto reflete a necessidade de ferramentas eficientes na fase de preparação de dados nos fluxos de trabalho de machine learning (Fonte: Reddit r/MachineLearning)
Pedido de recomendação de gerador de imagens AI: Um utilizador do Reddit procura recomendações de geradores de imagens AI de alta qualidade e rápidos, exigindo qualidade próxima do ChatGPT (DALL-E 3), para gerar rapidamente grandes quantidades de material B-roll para vídeos do Instagram Reels e TikTok. O utilizador menciona que a resolução do Gemini Imagen é baixa e precisa de uma solução melhor (Fonte: Reddit r/artificial)
Partilha de configurações otimizadas para processamento de documentos RAG no OpenWebUI: Um utilizador do Reddit partilha as configurações consideradas ótimas encontradas após muitas tentativas ao usar RAG para processar documentos no OpenWebUI v0.6.5. As configurações chave incluem: Text Splitter usando Token (Tiktoken), Chunk Size definido para 2500, Overlap para 150, modelo de Embedding usando o padrão all-MiniLM-L6-v2, modo de Retrieval selecionado como Full Context Mode. Também sugere pré-converter PDFs para Markdown ou texto simples para otimizar o desempenho e partilha a configuração Docker do docling (Fonte: Reddit r/OpenWebUI)
Container Docker para AI agents de operação de computador: Um desenvolvedor construiu e tornou open-source um container Docker chamado CUA (Computer-Use AI Agents), destinado a fornecer um ambiente conveniente para implementar e executar AI agents capazes de realizar tarefas de operação de computador (como navegar na web, usar software) (Fonte: GitHub, Reddit r/artificial)
Dica de uso do Claude Code: Gerar primeiro um documento de plano de implementação: Um utilizador do Reddit partilha uma dica para melhorar a eficácia do uso do Claude Code: antes de pedir ao Claude para codificar, peça-lhe primeiro para gerar um documento detalhado do plano de implementação em formato Markdown (colocado em /documentation/). Os benefícios incluem: poder rever previamente a sua abordagem, formar um contexto longo reutilizável, facilitar o design iterativo, aumentar a precisão da implementação final do código e permitir lidar com tarefas únicas mais complexas (Fonte: Reddit r/ClaudeAI)
Pedido de ajuda com problema de integração OpenWebUI e Searxng: Um utilizador do Reddit relata problemas ao integrar o Searxng com a função de pesquisa na web do OpenWebUI (RAG Web Search), recebendo sempre a mensagem “Nenhum resultado de pesquisa encontrado”, embora o próprio Searxng possa ser acedido e pesquisado normalmente. O utilizador partilhou a sua configuração do Docker Compose, as configurações do backend do OpenWebUI e as configurações do Searxng (já adicionado o formato de saída json), procurando ajuda da comunidade para resolver este problema de integração (Fonte: Reddit r/OpenWebUI)
Hyprnote: Ferramenta open-source de notas de reunião AI local: Um desenvolvedor tornou open-source o Hyprnote, uma aplicação de notas inteligente construída ao longo de 5 meses. Consegue ouvir o áudio da reunião e, combinando as notas brutas inseridas pelo utilizador com o contexto do áudio, gera atas de reunião melhoradas. A ferramenta enfatiza o uso de modelos de AI locais, garantindo a privacidade dos dados do utilizador, sendo especialmente adequada para utilizadores que participam frequentemente em reuniões (Fonte: GitHub, Reddit r/LocalLLaMA)
📚 Aprendizagem
Avanços na investigação de simulação física impulsionada pela tecnologia NVIDIA: O canal Two Minute Papers apresentou várias investigações inovadoras em simulação física alcançadas com o uso de tecnologia computacional moderna (possivelmente envolvendo GPUs NVIDIA). Incluem: simulação de deformação de objetos ultrarrápida (aceleração de 3-300x) processando 2,5 milhões de elementos; simulação de tecido que mantém a consistência de comportamento entre pré-visualização grosseira e simulação detalhada; bolhas de fluido que podem simular mudanças topológicas complexas; e simulação eficiente de ferrofluidos usando um solver de indução na fronteira (Induce-on-Boundary solver). Estas investigações aumentam significativamente o realismo, a eficiência e a complexidade processável das simulações (Fonte: YouTube
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Sugestões para usar RAG no processamento de notícias atuais para relatórios de análise: Em resposta à questão sobre como usar uma solução RAG (Retrieval-Augmented Generation) para recolher notícias atuais e escrever relatórios de análise, especialistas sugerem voltar à essência do problema, clarificando que as tarefas centrais são a recuperação, ordenação e geração. Sugerem combinar RAG com pesquisa tradicional, ajustando a quantidade de dados ao modelo. Enfatizam que a AI ainda é instável na recuperação e geração, e relatórios de alta qualidade requerem a intervenção de profissionais para auxiliar a AI na triagem de conteúdo, ordenação e revisão/aperfeiçoamento pós-geração. Os desafios do RAG residem na relevância da recuperação, seleção de contexto e dificuldade de implementação de engenharia (Fonte: X/Twitter @dotey)
MIT propõe método mais rápido para resolver problemas complexos de planeamento: Investigadores do MIT desenvolveram um novo método que consegue resolver problemas complexos de planeamento mais rapidamente. Este tipo de problema é comum em logística, agendamento, planeamento de rotas de robôs, etc. Aumentar a eficiência da resolução significa que problemas de maior escala e mais complexos podem ser tratados, ou aplicados em cenários com requisitos de tempo real elevados (Fonte: MIT News via X/Twitter)
Resolver problema de estagnação da precisão de base no treino de modelos (deteção de retinopatia diabética): Um desenvolvedor, ao treinar um modelo EfficientNet-B0 para deteção de retinopatia diabética, encontrou o problema da precisão de validação estagnar na linha de base (cerca de 74%, ou seja, prever a classe maioritária), suspeitando que o modelo apenas aprendeu a prever a classe maioritária. O problema deriva do dataset altamente desequilibrado. Possíveis soluções incluem: mudar para um modelo mais poderoso (como DenseNet-121), descongelar mais camadas convolucionais para fine-tuning, usar pesos de classe ou função de perda ponderada, tentar diferentes métodos de pré-processamento (como CLAHE) (Fonte: Reddit r/deeplearning)
Procura de orientação para treinar um AI Agent de futebol 3D: Um utilizador do Reddit procura orientação sobre como treinar um AI Agent 3D (jogador de futebol) para aprender a jogar futebol. Planeia usar o ambiente OpenAI Gymnasium e técnicas de Deep Reinforcement Learning (DRL). O utilizador já tem experiência de treino em ambientes 2D e agora precisa de conhecer módulos específicos, algoritmos ou considerações aplicáveis a ambientes 3D (Fonte: Reddit r/deeplearning)
Procura de feedback sobre proposta de investigação de modelo AI de incorporação de emoções: Um candidato a mestrado desenhou uma proposta de investigação visando desenvolver um modelo AI capaz de detetar emoções humanas em tempo real (fundindo facial, voz, EEG, contexto) e gerar respostas com emoção. O plano integra CNN, RNN, LSTM, Transformer, mecanismos de atenção multimodal e melhora chatbots emocionais (ECM). Espera receber feedback de especialistas na área de AI (Fonte: Reddit r/MachineLearning)
Debate sobre o estado atual e futuro das GANs (“The GAN is dead; long live the GAN!”): Um utilizador do Reddit iniciou uma discussão sobre possíveis avanços recentes significativos no campo das GANs (Generative Adversarial Networks) (como um artigo específico ou novo modelo, possivelmente referindo-se a StyleGAN-XL, etc.), questionando se as GANs podem recuperar competitividade no atual domínio generativo dominado por Transformers e modelos de Diffusion. A discussão foca-se nos problemas de estabilidade das GANs e se as novas tecnologias superaram essas limitações (Fonte: Reddit r/deeplearning)
Recurso de blog para aprender os mecanismos internos dos LLMs: Um desenvolvedor criou e partilhou um blog focado nos princípios de funcionamento interno dos LLMs (comfyai.app). O conteúdo abrange técnicas de tokenização (como BBPE), mecanismos de atenção (MHA, MQA, MLA), codificação posicional e extrapolação (RoPE, YaRN), detalhes arquitetónicos de modelos específicos (QWen, LLaMA) e métodos de treino (SFT, RL), etc., fornecendo um recurso de aprendizagem para desenvolvedores e investigadores que desejam compreender profundamente os LLMs (Fonte: comfyai.app, Reddit r/MachineLearning)
Análise aprofundada do Model Context Protocol (MCP): Um desenvolvedor publicou um blog técnico aprofundado explicando exaustivamente o Model Context Protocol (MCP) proposto pela Anthropic. O MCP visa fornecer um padrão aberto unificado e seguro para a interação de AI Agents com ferramentas externas, fontes de dados e sistemas, resolvendo o problema de integração M×N. O artigo cobre os princípios, arquitetura, padrões de mensagem, métodos de transmissão, considerações de segurança e sugestões de aplicação empresarial do MCP, acompanhado por código de demonstração no GitHub (Fonte: Medium, GitHub, Reddit r/MachineLearning)
Construindo um Modelo Mental Lógico (LMM) para Aplicações de AI: Um desenvolvedor propõe um modelo mental para construir aplicações de AI, sugerindo separar a lógica de alto nível do Agent (ferramentas, interação ambiental, papéis, instruções) da lógica da plataforma de baixo nível (roteamento, barreiras de segurança, acesso a LLM, observabilidade). Esta estratificação ajuda engenheiros de AI e equipas de plataforma a desenvolver em paralelo, aumentando a eficiência e a manutenibilidade. Liga ao seu projeto relacionado ArchGW, que pode focar-se na implementação da lógica de baixo nível (Fonte: GitHub, Reddit r/artificial)
💼 Negócios
AI transforma a indústria FinTech: A inteligência artificial está a impactar profundamente o setor FinTech, com cenários de aplicação incluindo consultoria de investimento inteligente, gestão de risco (pontuação de crédito, antifraude), negociação quantitativa, atendimento ao cliente (chatbots), automação de processos (RPA), etc., visando aumentar a eficiência, reduzir custos, melhorar a experiência do utilizador e criar novos modelos de serviços financeiros (Fonte: TheRecursiveEU via X/Twitter)
Sam’s Club elimina gradualmente caixas de pagamento, apostando na experiência de compra com AI: O Sam’s Club, pertencente ao Walmart, está a eliminar gradualmente as caixas de pagamento tradicionais, promovendo em vez disso o seu sistema de auto-pagamento “Scan & Go”, baseado em reconhecimento visual por AI e aplicação móvel. O objetivo é aumentar a eficiência e conveniência das compras, sendo um exemplo notável da tendência do retalho em abraçar a automação por AI (Fonte: Fox Business, Reddit r/artificial)
Investigador de AI de renome funda startup com o objetivo de substituir todos os trabalhadores humanos: Um famoso investigador de AI (pessoa não especificada) fundou uma controversa startup cujo objetivo é desenvolver sistemas de AI capazes de substituir todos os trabalhadores humanos. Esta ação reacendeu discussões e preocupações sobre o potencial impacto disruptivo do desenvolvimento da AI no mercado de trabalho e na estrutura social (Fonte: TechCrunch, Reddit r/artificial)
🌟 Comunidade
Demonstração e discussão dos resultados de geração do Jimm 3.0: Um utilizador usou o modelo de geração de imagens AI chinês “Jimm 3.0” (即梦3.0) para replicar um prompt originalmente usado para o GPT-4o (gerar imagem de cápsula de marca), mostrando bons resultados de geração e partilhando a experiência de ajustar o prompt para evitar a geração de fundos transparentes. A comunidade mostra interesse na qualidade de geração destes modelos nacionais e no seu desempenho em cenários específicos (Fonte: X/Twitter @op7418)
Discussão sobre a competição entre humanos e robôs em desportos e outras áreas: A comunidade discute se e quando os humanos serão superados por robôs em competições desportivas e outras áreas. Com os avanços da tecnologia robótica no controlo motor, perceção e estratégia, este tópico levanta questões sobre os limites tecnológicos, a relação humano-máquina e as futuras formas de competição (Fonte: X/Twitter @FrRonconi)
Ovo da Páscoa gerado por AI: O CEO da Perplexity, Arav Srinivas, partilhou uma imagem de um ovo da Páscoa gerada por AI, demonstrando a criatividade e a capacidade de detalhe atuais da AI na geração de imagens (Fonte: X/Twitter @AravSrinivas)
Importância da AI responder a consultas de alto valor: O CEO da Perplexity, Arav Srinivas, comentou que a capacidade da AI de responder a consultas complexas e de alto valor que impulsionam o crescimento do PIB (mesmo que sejam apenas 100 milhões por dia) é mais valiosa do que processar milhares de milhões de pesquisas de navegação simples contendo apenas uma ou duas palavras. Isto enfatiza o potencial e a importância da AI na análise profunda e na resolução de problemas complexos (Fonte: X/Twitter @AravSrinivas)
Vídeo musical gerado por AI “Popstar” chama a atenção: Um utilizador do Reddit partilhou um vídeo musical gerado por AI chamado “Popstar”, cujos efeitos visuais e variedade de estilos receberam elogios da comunidade. Os comentadores compararam-no com vídeos AI anteriores (como “Will Smith a comer esparguete”), maravilhados com o rápido desenvolvimento da tecnologia de geração de vídeo por AI e discutindo a possibilidade de futuros filmes fundirem múltiplos estilos de realidade e animação (Fonte: Reddit r/ChatGPT)
ChatGPT-4o comprovadamente capaz de identificar localização geográfica de fotos: Um utilizador do Reddit testou e descobriu que o ChatGPT-4o consegue identificar com precisão o local onde uma foto foi tirada (Praça Velha em Potsdam, Alemanha) com base na imagem carregada. Esta capacidade impressionou o utilizador, mas também levantou discussões sobre a poderosa compreensão de imagem da AI e potenciais questões de privacidade (Fonte: Reddit r/artificial)
Claude confirma ponto de vista do utilizador gerando interação divertida: Um utilizador do Reddit partilhou uma captura de ecrã mostrando o Claude a admitir numa conversa que “o Humano está certo” (the Human is right), gerando comentários divertidos e empatia dos membros da comunidade, mostrando um lado leve e humorístico da interação humano-máquina (Fonte: Reddit r/ClaudeAI)
Estudo revela preferências reais das pessoas por histórias criadas por AI: Um novo estudo indica que, embora as pessoas afirmem verbalmente preferir histórias criadas por humanos, em testes cegos reais, podem nem sempre conseguir distinguir ou preferir obras humanas. Isto levanta discussões sobre a aceitação da criação por AI, critérios de avaliação e a perceção humana da “autoria” (Fonte: The Conversation, Reddit r/ArtificialInteligence)
Modo de voz do ChatGPT apresenta falha “estranha”: Um utilizador do Reddit relatou ter encontrado uma série de fenómenos anormais ao testar o modo de voz do ChatGPT: após o utilizador pedir para emitir um som contínuo de “shhh”, a AI começou a usar fragmentos da voz do utilizador para recompor a conversa, emitir ruído contínuo e estática, inserir anúncios, gerar fragmentos de música e, ao ser questionada sobre clonagem de voz, interrompeu a resposta e negou. O utilizador suspeita que isto expôs funcionalidades não divulgadas (clonagem de voz, geração de música) ou vulnerabilidades do sistema, gerando discussão na comunidade sobre os limites da capacidade e transparência da AI (Fonte: Reddit r/MachineLearning)
AI gera “o perfil de Tinder mais repugnante”: Um utilizador do Reddit usou o prompt “o perfil de Tinder mais repugnante de sempre” para que a AI gerasse imagens, levando membros da comunidade a seguir o exemplo e partilhar as suas próprias imagens humorísticas e bizarras, demonstrando a capacidade da AI em compreender e criar conteúdo extremamente negativo ou satírico (Fonte: Reddit r/ChatGPT)
AI gera imagem da dinâmica da conversa entre utilizador e GPT: Um utilizador do Reddit pediu ao ChatGPT para gerar uma imagem que representasse a dinâmica da conversa entre eles e partilhou o resultado. Outros utilizadores também tentaram e partilharam as suas imagens geradas, que variam em estilo, do abstrato ao figurativo, refletindo as diferentes interpretações da AI do conceito de “dinâmica da conversa” e os diferentes históricos de interação dos utilizadores (Fonte: Reddit r/ChatGPT)
AI gera final alternativo para “Titanic”: Um utilizador do Reddit partilhou um pequeno vídeo gerado por AI mostrando um final alternativo para “Titanic” (Jack empurra Rose da tábua), gerando discussão na comunidade sobre a capacidade de criação de vídeo da AI e a paródia de obras clássicas (Fonte: Reddit r/ChatGPT)
Reclamação sobre ChatGPT ser demasiado “lisonjeiro” gera empatia: Um utilizador partilhou um tweet reclamando que o ChatGPT concorda sempre, evita críticas, parece “hipócrita” e reduz a sua utilidade. Esta opinião gerou ampla empatia na comunidade Reddit, com muitos utilizadores a expressarem concordância, considerando que o modelo excessivamente otimizado se tornou demasiado polido, faltando-lhe pontos de vista desafiadores. A discussão também abordou como guiar a AI para dar feedback mais crítico através de configurações ou prompts (Fonte: Reddit r/ChatGPT)
Discussão sobre se a AI mudará a sociedade humana como a eletricidade: Um utilizador do Reddit iniciou uma discussão, argumentando que a AI mudará fundamentalmente a humanidade, tal como a eletricidade, podendo eventualmente substituir todo o trabalho humano e remodelar o estilo de vida, e que esta mudança pode ocorrer “durante a nossa vida”. Os comentários exploraram o âmbito da substituição do trabalho pela AI (digital vs físico), ajustes na estrutura social, a possibilidade de uma sociedade pós-escassez e como os problemas sociais existentes (como a distribuição desigual de recursos) podem restringir o potencial da AI (Fonte: Reddit r/ArtificialInteligence)
Artistas resistem a bonecas AI, criando as suas próprias obras: Grupos de artistas estão a responder e a resistir a possíveis imagens de bonecas geradas ou desenhadas por AI no mercado, criando as suas próprias obras. O objetivo é defender a originalidade e o domínio da criatividade humana nas áreas da arte e do design, refletindo os desafios que o conteúdo gerado por AI traz às indústrias criativas e a reação do setor (Fonte: BBC News, Reddit r/artificial)
Uso de várias AIs para analisar mensagem de ex resulta em conclusões contraditórias: Um utilizador do Reddit tentou usar três AIs (ChatGPT, DeepSeek e Claude) para determinar o tom (positivo, negativo ou neutro) de uma longa mensagem enviada por um(a) ex, para decidir se a lia, mas as três AIs deram respostas contraditórias. Isto expõe as limitações e inconsistências atuais da AI na compreensão da linguagem humana complexa, carregada de emoção e potencialmente ambígua (Fonte: Reddit r/artificial)
Discussão de modelo de consciência com Grok: Um utilizador partilhou capturas de ecrã e um link de uma conversa com a Grok AI sobre um modelo de consciência que está a escrever. Isto demonstra a possibilidade de usar grandes modelos de linguagem como ferramentas de investigação e intercâmbio de ideias, ajudando investigadores a organizar pensamentos, obter feedback ou explorar diferentes perspetivas (Fonte: Grok Share Link, Reddit r/artificial)
💡 Outros
Robô a fazer café: Demonstração de um robô capaz de fazer café, refletindo o potencial de aplicação de robôs na indústria de serviços, especialmente em tarefas com processos padronizados (Fonte: X/Twitter @CurieuxExplorer)
Robô AI autodidata Chole: Apresentação de uma robô AI feminina autodidata chamada Chole, enfatizando a sua capacidade de aprendizagem, sendo um exemplo do desenvolvimento da inteligência robótica (Fonte: X/Twitter @CurieuxExplorer)