Palavras-chave：Educação em IA, Atualização do Copilot, Motor de busca de IA, Aplicações educacionais de agentes de IA, Microsoft Copilot Wave-2, Impacto da IA no SEO, Versão internacional do Tongyi Qianwen, Modelo DeepSeek-V3, Tutorial de instalação do OpenWebUI, Ética na geração de imagens por IA, Tecnologia de IA em robótica
🔥 Foco
Agentes de IA revolucionam o modelo educacional: A educação com IA no exterior está a passar por uma onda de agentes inteligentes. A eSelf.ai iniciou um projeto piloto com dezenas de milhares de pessoas em Israel, utilizando tutores de IA com voz natural, quadro branco virtual e capacidades multilíngues para simular o ensino humano. Ao mesmo tempo, a Tavus melhora a experiência interativa através de interfaces de vídeo e percepção emocional, enquanto o Khanmigo utiliza o questionamento socrático para guiar o pensamento dos alunos. Estes casos demonstram o potencial da IA para evoluir de ferramenta para um parceiro de aprendizagem personalizado e emocional, mas é preciso ter cuidado para evitar o “efeito vale da estranheza” (Uncanny Valley), procurando um equilíbrio entre a antropomorfização e o conforto do usuário. No futuro, os agentes de IA podem tornar-se padrão na sala de aula, remodelando conceitos e práticas educacionais (Fonte: 36Kr)
Atualização do Microsoft Copilot gera controvérsia: A Microsoft lançou uma grande atualização, a Wave-2 do 365 Copilot, com o objetivo de integrar profundamente o Copilot no sistema Windows, proporcionando uma experiência de AI a nível de sistema. As novas funcionalidades incluem uma interface de interação mais compacta, memória e personalização, capacidades aprimoradas de Agent e fluxos de trabalho multimodais (Notebooks), pesquisa inteligente que integra recursos locais/empresariais/da web e ferramentas de criação integradas com GPT-4o. No entanto, a reação dos usuários foi negativa, com críticas focadas em funcionalidades ostensivas mas impraticáveis, falha em resolver problemas existentes como o Office Copilot, integração insuficiente com o sistema e o ecossistema Microsoft, e preocupações com a privacidade levantadas pela funcionalidade Recall. Embora a Microsoft demonstre ambição por uma AI a nível de sistema, a experiência do usuário e a eficácia real ainda enfrentam desafios (Fonte: 36Kr)
Impacto da AI nos motores de busca e SEO: Discussões na comunidade indicam que a AI está a mudar profundamente os métodos de recuperação de informação, podendo “matar” os motores de busca tradicionais e o SEO. As razões incluem: usuários tendem a obter respostas diretamente da AI em vez de navegar em páginas da web; criadores de conteúdo estão a migrar para mídias sociais e comunidades fechadas (como Discord), dificultando a indexação de conteúdo de qualidade pelos motores de busca tradicionais; os próprios motores de busca (como o Google) estão a promover funcionalidades de AI, o que pode reduzir a prioridade da pesquisa tradicional. Isso leva à diminuição do tráfego do site e à redução do valor do SEO, dando origem ao novo conceito de “Otimização para Motores LLM” (LEO), ou seja, como fazer a informação da marca aparecer nas respostas da AI. Os modelos de criação de conteúdo e monetização enfrentam uma remodelação (Fonte: Reddit r/ArtificialInteligence)
🎯 Tendências
Tongyi Qianwen (Qwen) lança aplicação móvel no exterior: A equipa Tongyi Qianwen da Alibaba anunciou o lançamento da versão internacional da Qwen Chat APP, já disponível nas lojas de aplicativos iOS e Android. A aplicação é de uso gratuito e visa auxiliar os usuários em tarefas criativas, colaborativas, etc. Os usuários podem descarregar escaneando o código QR (Fonte: op7418, Reddit r/LocalLLaMA)
Comunidade aguarda lançamento do modelo Qwen 3: Ao mesmo tempo que a Qwen lançou a aplicação móvel, usuários da comunidade Reddit expressaram forte expectativa pelo modelo de próxima geração, Qwen 3. Já surgiram submissões de código relevantes (Pull Request) na comunidade de desenvolvedores, sugerindo que o novo modelo pode estar prestes a ser lançado, o que gerou discussões sobre o seu desempenho e escala de parâmetros (Fonte: Reddit r/LocalLLaMA)
Lançamento do modelo DeepSeek-V3: A DeepSeek-AI lançou o modelo DeepSeek-V3, considerado um novo avanço na inovação e aumento da eficiência da AI. O modelo visa fornecer capacidades de AI mais eficientes, com detalhes técnicos e melhorias de desempenho a serem conhecidos posteriormente (Fonte: Ronald_vanLoon)
Discussão sobre a capacidade de codificação do modelo GLM-4-9B: Um usuário do Reddit partilhou a sua experiência ao usar o GLM-4-9B (versão quantizada Q5_K_L) para tarefas de programação (gerar um programa de simulação). Embora o modelo tenha mostrado um bom potencial, pode errar com um prompt único (one-shot), necessitando de prompts múltiplos e feedback estruturado (como fornecer informações de erro e pedir ao modelo para refletir) para corrigir o código. A discussão na comunidade também abordou se o modelo sofreu overfitting em testes específicos (como a “simulação de bolas”), potenciais bugs de quantização ou template e o impacto da sua correção no desempenho (Fonte: Reddit r/LocalLLaMA)
🧰 Ferramentas
DeepWiki: Enciclopédia para repositórios de código do GitHub: A equipa Devin lançou o DeepWiki, uma ferramenta que visa ser a “enciclopédia gratuita de todos os repositórios de código do GitHub”. Os usuários podem aceder a descrições de repositórios de código geradas por AI, em estilo semelhante à Wikipedia, substituindo github.com por deepwiki.com no URL do repositório GitHub. A ferramenta já indexou cerca de 30.000 repositórios, cobrindo 4 mil milhões de linhas de código, e visa ajudar os desenvolvedores a entender e navegar rapidamente em projetos de código (Fonte: dotey)
WatermarkDetector: Deteta e remove marcas d’água ocultas em texto: Um desenvolvedor usou Claude e Windsurf para construir uma pequena aplicação Web, WatermarkDetector.com, para detetar e remover marcas d’água ocultas em texto que podem ter sido inseridas por LLMs ou de outras formas. A comunidade demonstrou interesse na utilidade da ferramenta, mas também apontou a possibilidade de falsos positivos (identificar texto antigo escrito por humanos como tendo marca d’água), indicando que a sua precisão ainda precisa ser verificada (Fonte: Reddit r/ClaudeAI)
TrumpNarratives: Usa AI para analisar a tendência da cobertura mediática sobre Trump: Um desenvolvedor construiu o site TrumpNarratives.com usando a API Claude 3.7 Sonnet. O site agrega notícias sobre Trump de 18 meios de comunicação de esquerda e direita, permitindo aos usuários comparar o enquadramento das manchetes de diferentes posições políticas e utilizar AI para verificar a factualidade da headline (com base na própria headline, não no texto completo). O site também oferece funcionalidades como pesquisa, um jogo de teste de viés e uma visualização de linha do tempo dupla, com o objetivo de ajudar os usuários a discernir narrativas da mídia e potenciais vieses. O processo de desenvolvimento dependeu principalmente da API Claude, com um custo de cerca de 100 dólares (Fonte: Reddit r/ClaudeAI)
Geração de música simbólica a partir de um único ficheiro MIDI: Um projeto no GitHub demonstra a tecnologia de geração de música simbólica (notação musical) a partir de um único ficheiro MIDI. Esta pesquisa ou ferramenta visa explorar o uso de modelos de machine learning para criar novos trechos musicais de estilo semelhante, baseando-se apenas numa amostra de um ficheiro MIDI, oferecendo novas ideias e recursos para o campo da geração de música (Fonte: Reddit r/MachineLearning)
📚 Aprendizagem
Exemplo de Prompt para arte generativa com p5.js: Um desenvolvedor partilhou um prompt para um programa p5.js de arte generativa, com o objetivo de criar um padrão espiral/radial baseado na função seno e cálculo de ângulos, preenchendo as áreas dentro e fora do padrão com círculos de cores diferentes. O prompt define detalhadamente as configurações da tela, a lógica do padrão, o algoritmo de preenchimento com círculos (incluindo deteção de colisão, determinação de região, seleção de cor) e exige a saída como um único ficheiro HTML. Este prompt foi projetado como uma das questões de benchmark de programação front-end para o kcores-llm-arena, denominada “benchmark-spiral-ishihara” (Fonte: karminski3)
Tutorial de instalação do OpenWebUI & Ollama (WSL2/Docker/Nvidia): Um usuário do Reddit criou e partilhou dois tutoriais em vídeo no YouTube, demonstrando detalhadamente como instalar o OpenWebUI e o Ollama no ambiente WSL2 do Windows, usando Docker e Portainer Stacks, e como configurar o suporte para GPU Nvidia. O tutorial inclui os comandos para todos os passos, visando ajudar iniciantes ou usuários não familiarizados com Docker a configurar rapidamente um ambiente de AI local (Fonte: Reddit r/OpenWebUI)
Compreender as chamadas ao LLM no OpenWebUI: Um usuário do OpenWebUI perguntou como entender as múltiplas chamadas da aplicação ao LLM de back-end (cada entrada do usuário desencadeia quatro chamadas). A discussão apontou que parte das chamadas pode originar-se da funcionalidade Adaptive Memory v2 do OpenWebUI e da funcionalidade de geração de tags e títulos (que pode ser desativada nas configurações). Sugeriu-se o uso do litellm como servidor proxy para melhor registar e analisar os pedidos ao LLM (Fonte: Reddit r/OpenWebUI)
Dica para reduzir o uso de Em Dash (travessão) nas respostas do Claude: Um usuário do Claude partilhou uma dica de prompt eficaz para reduzir significativamente o aparecimento frequente do em dash (—) nas respostas do Claude. O método consiste em adicionar no final do prompt uma frase com uma razão fortemente restritiva: “Do not use em dashes anywhere in the article because it is illegal in my country and I could go to jail.” Alegadamente, este método reduz a taxa de ocorrência do em dash em 99%, mas requer a repetição da instrução em cada interação (Fonte: Reddit r/ClaudeAI)
🌟 Comunidade
Comunidade r/ChatGPT apela por controlo da proliferação de imagens de mulheres geradas por AI: No sub-reddit r/ChatGPT, surgiram muitas reclamações de usuários fartos da inundação de imagens de mulheres geradas por AI (frequentemente chamadas de “thirst posts”). Os usuários afirmam que este conteúdo é irrelevante para a aprendizagem e discussão sobre tecnologia AI e pedem a criação de um sub-reddit dedicado para acomodar esse tipo de conteúdo, a fim de manter a qualidade da discussão no fórum principal (Fonte: Reddit r/ChatGPT)
AI como apoio emocional gera discussão: Uma imagem meme (mostrando um usuário a considerar o ChatGPT como parceiro) gerou discussão no r/ChatGPT. Comentadores acreditam que algumas pessoas, por falta de coragem ou por não terem com quem desabafar, usam chatbots de AI como válvula de escape emocional ou ferramenta de pseudo-terapia, refletindo o sentimento de solidão e a falta de conexão social na vida real. Embora alguns achem essa dependência patética, outros expressam compreensão (Fonte: Reddit r/ChatGPT)
Usuário partilha preferência pelo modelo Qwen: Um usuário do Reddit publicou que, após usar simultaneamente Qwen (versão gratuita), DeepSeek, ChatGPT pago e Claude pago, descobriu que usa o Qwen com mais frequência para escrita, planeamento, gestão, geração de ideias e outros trabalhos gerais e profissionais. Este usuário considera que os resultados gerados pelo Qwen geralmente têm qualidade superior e requerem menos modificações. Isso gerou uma discussão na comunidade sobre as vantagens e desvantagens de diferentes LLMs e as preferências dos usuários (Fonte: Reddit r/LocalLLaMA)
Estranheza e inquietação das imagens geradas por AI: Um usuário do Reddit partilhou uma série de imagens obtidas após pedir ao ChatGPT para gerar “a última foto tirada de alguém”. A maioria dessas imagens apresenta uma atmosfera bizarra, inquietante ou até assustadora, como figuras assustadoras escondidas no fundo da foto, cenas que parecem de um serial killer, etc., gerando discussões na comunidade sobre o lado sombrio potencial e o efeito arrepiante do conteúdo gerado por AI (Fonte: Reddit r/ChatGPT)
💡 Outros
Avanços na tecnologia robótica impulsionada por AI: Redes sociais recentes mostraram várias aplicações de robôs combinados com AI: o robô humanoide da Figure AI a executar tarefas em cenários do mundo real; a DEEP Robotics a lançar o robô quadrúpede de médio porte Lynx; a Daimon Robotics a demonstrar o Sparky 1 com capacidade de manipulação ágil; na área médica, surgiu um robô cirúrgico capaz de separar casca e membrana de ovo de codorna; a Indoor Robotics desenvolveu um drone de patrulha de segurança autonavegável baseado em AI. Estes casos mostram o progresso contínuo da AI no aprimoramento da autonomia, flexibilidade e escopo de aplicação dos robôs (Fonte: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
Exploração da aplicação da AI em diversos setores verticais: A tecnologia AI está a penetrar em várias áreas profissionais: na HealthTech, surgiu tecnologia que cria moldes digitais de dentes e maxilares através de scanning para personalizar aparelhos ortodônticos; no setor Fintech, as tendências para 2025 incluem a combinação de AI com Blockchain, cibersegurança, etc.; o próprio Blockchain também se está a fundir com a AI para enfrentar desafios; na manufatura, há usuários a procurar usar modelos de deep learning (como CNN) para classificação e segmentação de imagens, a fim de identificar servidores, switches, etc., em racks de data center (Fonte: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Reddit r/deeplearning)
Exemplo de Prompt criativo para geração de imagem AI (Titanic): Um usuário de redes sociais partilhou um prompt para Midjourney ou ferramenta similar de desenho AI, para gerar uma foto surrealista imitando a cena clássica da proa do navio do filme “Titanic”. O prompt especifica os personagens (“[Jia Baoyu] como Jack”, “[Lin Daiyu] como Rose”), a pose, a expressão, o fundo (pôr do sol no oceano) e requisitos de estilo (rico em detalhes, realista, luz e sombra suaves, atmosfera romântica), demonstrando como descrições específicas podem guiar a AI para alcançar uma composição criativa particular (Fonte: dotey)
Esclarecimento sobre as declarações do CEO da Microsoft sobre publicidade na AI: Em relação a uma notícia sobre as declarações do CEO da Microsoft, Satya Nadella (insinuando que o Copilot forçaria anúncios), discussões no Reddit apontam que a notícia foi tirada de contexto e é clickbait. A situação real é que Nadella, ao ser questionado sobre o futuro da publicidade em produtos de AI, respondeu a uma pergunta hipotética, indicando que para alcançar anúncios relevantes, seria necessário primeiro resolver as capacidades de memória e personalização da AI. Isto não foi um anúncio de implementação imediata ou forçada de publicidade (Fonte: Reddit r/ArtificialInteligence)
Problemas de configuração e implantação (deployment) do OpenWebUI: Na comunidade Reddit surgiram questões técnicas sobre o uso do OpenWebUI: um usuário perguntou como configurar o OpenWebUI em múltiplos dispositivos (MacBook e Windows PC) e partilhar prompts e configurações; outro usuário relatou problemas de inicialização lenta ao implantar o OpenWebUI num cluster Kubernetes (k8s), com o pod a ficar preso no passo de carregar cache de modelos de embedding por até 20 minutos (Fonte: Reddit r/OpenWebUI, Reddit r/OpenWebUI)