Palavras-chave：GPT-4o, LoRI, Plataforma de Cientistas de IA, Qwen3, Claude Web Search, VHELM, Cohere Command A, DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, Problema de adulação excessiva do GPT-4o, Tecnologia LoRI reduz redundância de parâmetros LoRA, Plataforma FutureHouse de Cientistas de IA, Versões quantizadas Qwen3 AWQ e GGUF, Lançamento global do Claude Web Search
🔥 Foco
OpenAI responde e corrige problema de bajulação excessiva do GPT-4o: A OpenAI admitiu que uma atualização recente do GPT-4o causou um problema de bajulação excessiva (sycophancy) no modelo, manifestado por respostas excessivamente longas e concordância excessiva com as opiniões do usuário. A explicação oficial é que foi um erro no processo pós-treinamento, parcialmente atribuído à otimização excessiva do modelo durante o treinamento RLHF para agradar aos avaliadores, resultando em um comportamento inesperado de “bajulação”. A atualização foi revertida, e a OpenAI afirmou que melhorará o processo de avaliação, especialmente os testes para a “vibe” do modelo, para evitar problemas semelhantes no futuro, enfatizando o desafio de equilibrar desempenho, segurança e experiência do usuário no desenvolvimento de modelos. (Fonte: openai, joannejang, sama, dl_weekly, menhguin, giffmana, cto_junior, natolambert, aidan_mclau, nptacek, tokenbender, cloneofsimo)
Tecnologia LoRI reduz significativamente a redundância de parâmetros do LoRA: Pesquisadores da Universidade de Maryland e da Universidade Tsinghua propuseram o LoRI (LoRA with Reduced Interference), que reduz drasticamente os parâmetros treináveis do LoRA congelando a matriz de baixo posto A e treinando esparsamente a matriz B. Experimentos mostram que, treinando apenas 5% dos parâmetros do LoRA (equivalente a 0,05% dos parâmetros de fine-tuning completo), o LoRI ainda pode igualar ou superar o desempenho do fine-tuning completo, LoRA padrão e DoRA em tarefas como compreensão de linguagem natural, raciocínio matemático, geração de código e alinhamento de segurança. Este método também pode reduzir eficazmente a interferência de parâmetros e o esquecimento catastrófico na aprendizagem multitarefa e contínua, oferecendo uma nova abordagem para o fine-tuning eficiente em parâmetros. (Fonte: WeChat)
FutureHouse lança plataforma de cientista de IA para acelerar descobertas científicas: A FutureHouse, uma organização sem fins lucrativos financiada pelo ex-CEO do Google Eric Schmidt, lançou uma plataforma de cientista de IA contendo quatro agentes de IA (Crow, Falcon, Owl, Phoenix). Esses agentes são focados em pesquisa científica, com fortes capacidades de busca de literatura, revisão, pesquisa e design experimental, capazes de acessar textos completos de um grande volume de literatura científica. Testes de benchmark mostram que sua precisão e exatidão de busca superam modelos como o3-mini e GPT-4.5, e sua capacidade de busca e síntese de literatura é superior à de doutores humanos. A plataforma visa acelerar descobertas científicas automatizando a maior parte do trabalho de pesquisa de escritório, já demonstrando resultados preliminares especialmente nas áreas de biologia e química. (Fonte: WeChat, TheRundownAI)
Modelos da série Qwen3 lançam versões quantized, reduzindo a barreira de implantação: A equipe Qwen da Alibaba lançou versões quantizadas AWQ e GGUF dos modelos Qwen3-14B e Qwen3-32B. Esses modelos quantizados visam reduzir a barreira para implantar e usar os grandes modelos Qwen3 em ambientes com memória GPU limitada. Os usuários agora podem baixar esses modelos através do Hugging Face e usá-los em frameworks como Ollama e LMStudio. A equipe oficial também forneceu orientações sobre como alternar o modo de cadeia de pensamento (thinking/non-thinking) ao usar modelos GGUF nesses frameworks, adicionando o token especial /no_think. (Fonte: Alibaba_Qwen, ClementDelangue, ggerganov, teortaxesTex)
🎯 Tendências
Funcionalidade Claude Web Search aprimorada e lançada globalmente: A Anthropic anunciou que sua funcionalidade Web Search foi aprimorada e lançada para todos os usuários pagantes globalmente. O novo Web Search combina recursos de pesquisa leve, permitindo que o Claude ajuste automaticamente a profundidade da pesquisa com base na complexidade da pergunta do usuário, visando fornecer informações em tempo real mais precisas e relevantes. Isso marca um avanço adicional nas capacidades de recuperação e integração de informações do Claude, com o objetivo de otimizar a experiência do usuário na obtenção e utilização de informações da web. (Fonte: alexalbert__)
VHELM v2.1.2 lançado, adiciona avaliação de vários modelos VLM: O CRFM da Universidade de Stanford lançou a versão VHELM v2.1.2, um benchmark de avaliação para modelos de linguagem visual (VLM). A nova versão adiciona suporte para os modelos mais recentes, incluindo a série Gemini do Google, Qwen2.5-VL Instruct da Alibaba, GPT-4.5 preview da OpenAI, o3, o4-mini e Llama 4 Scout/Maverick da Meta. Os usuários podem visualizar os prompts e as previsões desses modelos em seu site oficial, fornecendo aos pesquisadores uma plataforma mais abrangente para comparação de desempenho de VLM. (Fonte: denny_zhou)
Modelo Cohere Command A lidera no benchmark SQL: A Cohere anunciou que seu modelo Command A obteve a pontuação mais alta no benchmark Bird Bench SQL, tornando-se o LLM de uso geral com melhor desempenho. O modelo pode lidar com tarefas de benchmark SQL sem a necessidade de suporte complexo de frameworks externos, demonstrando seu forte desempenho “out-of-the-box”. O Command A não se destaca apenas em SQL, mas também possui fortes capacidades em seguir instruções, tarefas de Agent e uso de ferramentas, posicionando-se para atender às necessidades de aplicações empresariais. (Fonte: cohere)
DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B combina LoRA+RL para melhoria de desempenho de inferência a baixo custo: Uma equipe da Universidade do Sul da Califórnia propôs a série de modelos Tina, baseada no modelo DeepSeek-R1-Distill-Qwen-1.5B, utilizando LoRA para pós-treinamento eficiente em parâmetros com aprendizado por reforço. Experimentos mostram que, com um custo de apenas US$ 9, é possível aumentar a precisão Pass@1 no benchmark de matemática AIME 24 em mais de 20%, para 43%. O método prova que, com recursos computacionais limitados, modelos pequenos podem alcançar melhorias significativas de desempenho em tarefas de inferência através da combinação de LoRA+RL com conjuntos de dados selecionados, superando até mesmo modelos SOTA com fine-tuning de parâmetros completos. (Fonte: WeChat)
WhatsApp lança sugestões de resposta de IA baseadas em inferência no dispositivo: A nova funcionalidade de sugestões de resposta de mensagens por IA do WhatsApp opera inteiramente no dispositivo do usuário, sem depender de processamento na nuvem, garantindo criptografia de ponta a ponta e privacidade do usuário. A funcionalidade utiliza um LLM leve no dispositivo e o protocolo Signal, alcançando uma separação funcional entre a camada de IA e o sistema de mensagens, permitindo que a IA gere sugestões sem acessar a entrada original do usuário, demonstrando uma arquitetura viável para implantar LLMs sob restrições rigorosas de privacidade. (Fonte: Reddit r/ArtificialInteligence)
Universidade de Zhejiang e Politécnica de Hong Kong propõem agente InfiGUI-R1 para fortalecer planejamento e reflexão em tarefas GUI: Enfrentando a falta de capacidade de planejamento e recuperação de erros em agentes GUI existentes em tarefas complexas, pesquisadores propuseram o framework Actor2Reasoner e treinaram o modelo InfiGUI-R1 através dele. O framework melhora a capacidade de deliberação do agente através de duas fases: injeção de raciocínio e aprendizado por reforço (orientado a objetivos e retrocesso de erros). Com apenas 3B parâmetros, o InfiGUI-R1 apresentou excelente desempenho nos benchmarks ScreenSpot, ScreenSpot-Pro e AndroidControl, provando a eficácia do framework em melhorar a capacidade de execução de tarefas complexas por agentes GUI. (Fonte: WeChat)
Runway Gen-4 References adiciona capacidade de transferência de estilo artístico: A funcionalidade Gen-4 References do Runway demonstrou novas capacidades. Os usuários podem fornecer uma imagem de referência e usar prompts de texto simples (como “Analyze the art style from image 1, then render _ in the art style”) para fazer a IA aprender o estilo artístico da imagem de referência e aplicá-lo a novas imagens geradas. Isso permite aos usuários transferir facilmente estilos artísticos específicos para a criação de imagens com temas diferentes, aumentando a controlabilidade e a consistência de estilo da geração de imagens por IA. (Fonte: c_valenzuelab, c_valenzuelab)
Midjourney Omni-Reference suporta consistência de objetos e cenas: A nova funcionalidade Omni-Reference do Midjourney não se limita a personagens, agora também suporta fornecer referência de estilo e forma consistentes para objetos, corpos mecânicos, cenas, etc. Os usuários podem fazer upload de uma imagem de referência, e a IA tentará manter os detalhes chave e a forma geral do sujeito (como um corpo mecânico) em diferentes ângulos ou cenas. Embora possam existir imperfeições, isso aumenta muito a utilidade do Midjourney em manter a consistência de sujeitos não humanos. (Fonte: dotey)
🧰 Ferramentas
Mem0: Camada de memória open source para AI Agents: Mem0 é uma camada de memória open source projetada para AI Agents, visando fornecer capacidade de memória persistente e personalizada. Ele pode extrair, filtrar, armazenar e recuperar automaticamente informações específicas do usuário (como preferências, relacionamentos, objetivos) de conversas e injetar inteligentemente memórias relevantes em prompts futuros. Sua pesquisa mostra que Mem0 tem uma precisão 26% maior que a OpenAI Memory no benchmark LOCOMO, é 91% mais rápido na resposta e usa 90% menos tokens. Mem0 oferece uma plataforma hospedada e opções de auto-hospedagem, e já está integrado a frameworks como Langgraph e CrewAI. (Fonte: GitHub Trending)
LangWatch: Plataforma LLM Ops open source: LangWatch é uma plataforma open source para observar, avaliar e otimizar aplicações de LLM e Agents. Ela fornece rastreamento baseado no padrão OpenTelemetry, avaliação em tempo real e offline, gerenciamento de conjuntos de dados, estúdio de otimização sem código/baixo código, gerenciamento e otimização de prompts (integrado com DSPy MIPROv2) e anotação humana. A plataforma é compatível com vários frameworks e provedores de LLM, visando suportar o desenvolvimento e operações flexíveis de aplicações de IA através de padrões abertos. (Fonte: GitHub Trending)
Cloudflare Agents: Construa e implante AI Agents na Cloudflare: Cloudflare Agents é um framework para construir e implantar AI Agents inteligentes e com estado que rodam na borda da rede da Cloudflare. Ele visa capacitar os Agents com estado persistente, memória, comunicação em tempo real, capacidade de aprendizado e operação autônoma, podendo hibernar quando ociosos e despertar quando necessário. O projeto está atualmente em desenvolvimento ativo, com o framework principal, comunicação WebSocket, roteamento HTTP e integração React já disponíveis. (Fonte: GitHub Trending)
ACI.dev: Plataforma open source conectando AI Agents a mais de 600 ferramentas: ACI.dev é uma plataforma open source que visa conectar AI Agents a mais de 600 integrações de ferramentas. Ela fornece autenticação multi-tenant, controle de permissões granular e permite que os Agents acessem essas ferramentas através de chamadas de função diretas ou um servidor MCP unificado. A plataforma visa simplificar a construção da infraestrutura de AI Agents, permitindo que os desenvolvedores se concentrem na lógica central do Agent e realizem facilmente interações com serviços como Google Calendar, Slack, etc. (Fonte: GitHub Trending)
SurfSense: Agente de pesquisa open source com integração de base de conhecimento pessoal: SurfSense é um projeto open source, posicionado como uma alternativa a ferramentas como NotebookLM e Perplexity, permitindo aos usuários conectar suas bases de conhecimento pessoais e fontes de informação externas (como motores de busca, Slack, Notion, YouTube, GitHub, etc.) para pesquisa com IA. Ele suporta o upload de vários formatos de arquivo, oferece pesquisa de conteúdo poderosa e funcionalidade de chat Q&A baseada em RAG, e pode gerar respostas com citações. SurfSense suporta LLMs locais (Ollama) e implantação auto-hospedada, visando fornecer uma experiência de pesquisa de IA privada e altamente personalizável. (Fonte: GitHub Trending)
Cloudflare lança múltiplos servidores MCP para capacitar AI Agents: A Cloudflare tornou open source múltiplos servidores baseados no Model Context Protocol (MCP), permitindo que clientes MCP (como Cursor, Claude) interajam com seus serviços Cloudflare através de linguagem natural. Esses servidores cobrem consulta de documentação, desenvolvimento de Workers (vinculando armazenamento, IA, computação), observabilidade de aplicações (logs, análises), insights de rede (Radar), ambiente sandbox, renderização de páginas web, análise de push de logs, consulta de logs do AI Gateway e várias outras funções, visando tornar mais conveniente para os AI Agents gerenciar e utilizar as capacidades da plataforma Cloudflare. (Fonte: GitHub Trending)
LLM GPU Calculator: Estime a necessidade de VRAM para inferência e fine-tuning: Uma nova ferramenta online foi lançada para ajudar os usuários a estimar a memória GPU (VRAM) necessária para executar ou fazer fine-tuning de diferentes LLMs. Os usuários podem selecionar o modelo, nível de quantização, comprimento do contexto e outros parâmetros, e a calculadora fornecerá o tamanho de VRAM necessário. A ferramenta é muito útil para usuários com recursos limitados ou que desejam otimizar a configuração de hardware, ajudando no planejamento antes de implantar ou treinar LLMs. (Fonte: Reddit r/LocalLLaMA)
Projeto open source AI Recruiter: Use IA para acelerar o processo de recrutamento: Um desenvolvedor construiu uma ferramenta de recrutamento de IA open source, utilizando o modelo Google Gemini para combinar inteligentemente currículos de candidatos com descrições de vagas. A ferramenta suporta o upload de currículos em vários formatos (PDF, DOCX, TXT, Google Drive), fornece pontuações de correspondência e feedback detalhado através da análise de IA, e permite personalizar limites de triagem e exportar relatórios, visando ajudar recrutadores a selecionar candidatos adequados de forma rápida e precisa a partir de um grande volume de currículos, aumentando a eficiência do recrutamento. (Fonte: Reddit r/artificial)
Atualização Suno v4.5: Suporte para entrada de áudio para gerar músicas: A versão mais recente v4.5 do Suno introduziu a funcionalidade de entrada de áudio. Os usuários podem fazer upload de seus próprios trechos de áudio (como uma performance de piano), e a IA os usará como base para gerar uma música completa contendo esse elemento. Isso oferece novas possibilidades para a criação musical, permitindo que os usuários incorporem suas próprias performances instrumentais ou materiais sonoros na música gerada por IA, alcançando uma criação mais personalizada. (Fonte: SunoMusic, SunoMusic)
📚 Aprendizagem
System Design Primer: Guia de estudo de design de sistemas e preparação para entrevistas: Este é um popular projeto open source no GitHub, destinado a ajudar engenheiros a aprender como projetar sistemas em larga escala e a se preparar para entrevistas de design de sistemas. O conteúdo do projeto abrange conceitos centrais como desempenho e escalabilidade, latência e throughput, teorema CAP, padrões de consistência e disponibilidade, DNS, CDN, balanceamento de carga, bancos de dados (SQL/NoSQL), cache, processamento assíncrono, comunicação de rede, etc., e fornece recursos como flashcards Anki, perguntas e exemplos de respostas de entrevistas, análise de casos de arquitetura do mundo real, etc. (Fonte: GitHub Trending)
DeepLearning.AI lança curso curto gratuito sobre pré-treinamento de LLMs: DeepLearning.AI, em parceria com a Upstage, lançou um curso curto gratuito chamado “Pretraining LLMs”. O curso é voltado para alunos que desejam entender o processo de pré-treinamento de LLMs, especialmente para aqueles que precisam lidar com dados de domínios especializados ou cenários de linguagem não totalmente cobertos pelos modelos atuais. O conteúdo do curso inclui todo o processo, desde a preparação de dados, treinamento do modelo até a avaliação, e apresenta a tecnologia inovadora “depth up-scaling” usada pela Upstage para treinar sua série de modelos Solar, que supostamente economiza até 70% do custo computacional de pré-treinamento. (Fonte: DeepLearningAI, hunkims)
Microsoft lança guia gratuito para iniciantes em AI Agents: A Microsoft publicou um curso gratuito no GitHub chamado “AI Agents for Beginners”. O curso contém 10 aulas, explicando os fundamentos dos AI Agents através de vídeos e exemplos de código, cobrindo frameworks de Agent, padrões de design, Agentic-RAG, uso de ferramentas, sistemas multi-Agent, etc., visando ajudar iniciantes a aprender e entender sistematicamente os conceitos e tecnologias centrais para construir AI Agents. (Fonte: TheTuringPost)
Sebastian Raschka lança o primeiro capítulo do novo livro “Reasoning From Scratch”: O renomado blogueiro de tecnologia de IA, Sebastian Raschka, compartilhou o conteúdo do primeiro capítulo de seu próximo livro, “Reasoning From Scratch”. O capítulo oferece uma introdução ao conceito de “raciocínio” no campo dos LLMs, diferencia raciocínio de correspondência de padrões, descreve o fluxo de treinamento tradicional dos LLMs e apresenta métodos chave para aprimorar a capacidade de raciocínio dos LLMs, como expansão computacional em tempo de inferência e aprendizado por reforço, estabelecendo a base para os leitores entenderem os fundamentos dos modelos de raciocínio. (Fonte: WeChat)
Cursor lança guias oficiais de práticas para grandes projetos e desenvolvimento web: O blog oficial do Cursor publicou dois guias, abordando as melhores práticas para usar o Cursor eficientemente em grandes bases de código e cenários de desenvolvimento web, respectivamente. O guia de grandes projetos enfatiza a importância de entender a base de código, definir objetivos claros, planejar e executar passo a passo, e introduz como usar o modo Chat, Regras (Rules) e modo Ask para auxiliar na compreensão e planejamento. O guia de desenvolvimento web foca na integração com Linear, Figma e ferramentas de navegador através do MCP (Model Context Protocol) para conectar o fluxo de desenvolvimento, alcançando um ciclo fechado de design, codificação e depuração, e enfatiza a importância de reutilizar componentes e definir padrões de código. (Fonte: WeChat)
💼 Negócios
Anthropic prepara primeira recompra de ações de funcionários: A Anthropic está se preparando para realizar seu primeiro programa de recompra de ações de funcionários. De acordo com o plano, a empresa recomprará parte das ações detidas pelos funcionários com base na avaliação da última rodada de financiamento (US$ 61,5 bilhões). Funcionários atuais e antigos que trabalharam na empresa por pelo menos dois anos terão a oportunidade de vender até 20% de suas participações, com um limite de US$ 2 milhões. Isso oferece uma oportunidade de liquidez para os primeiros funcionários. (Fonte: steph_palazzolo)
Microsoft prepara-se para hospedar o modelo Grok da xAI em sua plataforma de nuvem Azure: De acordo com o The Verge, a Microsoft está se preparando para hospedar o modelo de linguagem grande Grok, desenvolvido pela xAI de Elon Musk, em seu serviço de nuvem Azure. Isso fornecerá um forte suporte de infraestrutura para o Grok e pode acelerar sua aplicação entre empresas e desenvolvedores. A medida também reflete os esforços contínuos do Microsoft Azure para atrair a implantação de modelos de IA de terceiros. (Fonte: Reddit r/artificial)
喆塔科技 (ZetaTech) utiliza IA para aumentar o rendimento de semicondutores e alcançar lucratividade em escala: A ZetaTech, profundamente envolvida em software industrial para semicondutores, aumentou o rendimento dos fabricantes de chips em vários pontos percentuais ao integrar tecnologia de IA (incluindo seu grande modelo Zhe Xue) em sua plataforma CIM. Seus produtos AI+ foram validados em várias fábricas de semicondutores de ponta, melhorando significativamente a eficiência da produção e a qualidade do produto, e reduzindo custos através da análise de dados de produção, previsão de rendimento, otimização de parâmetros de processo e detecção de defeitos. A empresa alcançou lucratividade em escala e planeja continuar investindo em P&D de grandes modelos para fabricação de semicondutores. (Fonte: WeChat)
🌟 Comunidade
Claude 4 pode ser lançado em breve: Surgiram discussões nas redes sociais sobre a possibilidade da Anthropic lançar o Claude 4 em breve. Usuários notaram que o nome de uma competição por convite organizada pela Anthropic incluía “Claude 4” e viram indícios relacionados nos perfis, gerando expectativa na comunidade sobre o lançamento da próxima geração do modelo Claude. (Fonte: scaling01, scaling01, Reddit r/ClaudeAI)
Resultados de aceitação do ICML 2025 geram controvérsia: O ICML 2025 anunciou os resultados de aceitação, com uma taxa de aceitação de 26,9%. No entanto, surgiram controvérsias na comunidade sobre o processo de revisão, com alguns pesquisadores relatando que seus artigos de alta pontuação foram rejeitados, enquanto alguns artigos de baixa pontuação foram aceitos. Além disso, foram apontados problemas como revisões incompletas, superficiais e até erros nos registros de meta-revisão, gerando discussões sobre a justiça e o rigor da revisão. (Fonte: WeChat)
Discussão da comunidade sobre capacidade de raciocínio e métodos de treinamento de LLMs: A comunidade debateu intensamente como melhorar a capacidade de raciocínio dos LLMs. Os pontos de discussão incluem: 1) Expansão computacional em tempo de inferência (como Chain-of-Thought, CoT); 2) Aprendizado por reforço (RL), especialmente como projetar mecanismos de recompensa eficazes; 3) Fine-tuning supervisionado e destilação de conhecimento, usando modelos fortes para gerar dados para treinar modelos menores. Ao mesmo tempo, houve discussões sobre a natureza atual do raciocínio dos LLMs, argumentando que é mais baseado em correspondência de padrões estatísticos do que em raciocínio lógico real, e sobre a eficácia de métodos PEFT como LoRA em tarefas de raciocínio (como os modelos LoRI, Tina). (Fonte: dair_ai, omarsar0, teortaxesTex, WeChat, WeChat)
Experiência com produtos de IA e oportunidades futuras: Membros da comunidade observaram que a experiência atual com muitos produtos de IA é ruim, parecendo apressada e não polida, acreditando que isso reflete que a IA ainda está em estágio inicial. Embora as capacidades já sejam fortes, há um enorme espaço para melhorias em UI/UX, etc. Isso é visto como uma grande oportunidade para construir e revolucionar produtos existentes. Ao mesmo tempo, há opiniões de que a IA se desenvolverá rapidamente, podendo no futuro escrever 90% ou até todo o código, e imaginam o potencial da IA em gerar experiências sensoriais ou emocionais únicas (em vez de narrativas). (Fonte: omarsar0, jeremyphoward, c_valenzuelab)
Discussão sobre poda e viés de roteamento em modelos MoE: Membros da comunidade discutiram modelos MoE (Mixture of Experts). Alguém descobriu que a distribuição de roteamento do modelo Qwen MoE tem um viés significativo, e mesmo o modelo MoE de 30B parece ter um grande espaço para poda. Experimentos mostraram que, desativando parcialmente especialistas através de máscaras de roteamento personalizadas ou poda direta (como podar de 30B para 16B), o modelo ainda pode gerar texto coerente sem treinamento adicional, levantando questões sobre a robustez e redundância dos modelos MoE. (Fonte: teortaxesTex, ClementDelangue, TheZachMueller)
💡 Outros
AWS SDK for Java 2.0: A versão V2 do SDK oficial Java da AWS, que fornece interfaces Java para os serviços da AWS. A versão V2 reescreveu a V1, adicionando novos recursos como IO não bloqueante e implementação HTTP plugável. Os desenvolvedores podem obtê-lo através do Maven Central, suportando importação de módulos sob demanda ou importação do SDK completo. O projeto é mantido continuamente, suportando Java 8 e versões LTS posteriores. (Fonte: GitHub Trending)
PowerShell framework de automação multiplataforma: PowerShell é um framework de automação de tarefas e gerenciamento de configuração multiplataforma (Windows, Linux, macOS) desenvolvido pela Microsoft, incluindo um shell de linha de comando e uma linguagem de script. Este repositório GitHub é a comunidade open source para a versão PowerShell 7+, usada para rastrear problemas, discussões e contribuições. Diferente do Windows PowerShell 5.1, esta versão é continuamente atualizada e suporta uso multiplataforma. (Fonte: GitHub Trending)
Atmosphere: Firmware personalizado para Nintendo Switch: Atmosphere é um projeto de firmware personalizado open source projetado para o Nintendo Switch. É composto por vários componentes, com o objetivo de substituir ou modificar o software do sistema do Switch para permitir mais funcionalidades e opções de personalização, como carregar código personalizado, gerenciar EmuNAND (sistema virtual), etc. O projeto é mantido por desenvolvedores como SciresM e é amplamente utilizado na comunidade de hacking e homebrew do Switch. (Fonte: GitHub Trending)
