Palavras-chave：Fundação PyTorch, vLLM, DeepSpeed, Gemini 2.5 Pro, Ferramentas de vídeo com IA, Aplicativo nativo de IA, Absolute Zero Reasoner, Fundação PyTorch adota vLLM e DeepSpeed, Gemini 2.5 Pro Preview (versão I/O), ICEdit edição de imagem de baixo custo, Modelo de robô humanoide GR00T N1, Benchmark CAVA para assistentes de voz de ponta a ponta
🔥 Destaque
Fundação PyTorch acolhe vLLM e DeepSpeed: A Fundação PyTorch expande-se para se tornar uma fundação guarda-chuva, acolhendo oficialmente vLLM e DeepSpeed como projetos hospedados. Isso marca um maior desenvolvimento e integração da comunidade de código aberto de AI, visando reunir uma força comunitária mais ampla para impulsionar a inovação e o progresso da tecnologia de AI ao longo de todo o seu ciclo de vida, obtendo apoio de várias gigantes da tecnologia. (Fonte: vllm_project)
Lançamento do Absolute Zero Reasoner: Lançamento do Absolute Zero Reasoner, um novo modelo que aprende a raciocinar através de auto-play, sem necessidade de dados externos. O modelo tem um desempenho excelente nas áreas de matemática e programação, superando outros modelos “zero-shot”, demonstrando o potencial do auto-play reforçado para melhorar as capacidades de raciocínio de AI, abrindo novas direções para a pesquisa em AI. (Fonte: NandoDF)
ICEdit alcança edição de imagem de baixo custo: A equipe da Universidade de Zhejiang/Harvard lançou o ICEdit, um método de edição de imagem de texto de baixo custo e alta qualidade. Utilizando MoE-LoRA para ajuste fino no modelo DiT, requer apenas uma pequena quantidade de dados e parâmetros, e rivaliza ou até supera modelos comerciais em consistência do assunto e preservação do fundo. O projeto é de código aberto, fornecendo novas ideias para a pesquisa em edição de imagem. (Fonte: 36氪)
NVIDIA lança modelo de robô humanoide de código aberto GR00T N1: A NVIDIA lançou o GR00T N1, um modelo de robô humanoide de código aberto personalizável. Isso marca os mais recentes avanços da AI nas áreas de inteligência incorporada e robótica, com o potencial de impulsionar a pesquisa e aplicação de robôs humanoides, explorando a combinação de AI com o mundo físico. (Fonte: Ronald_vanLoon)
🎯 Tendências
CAVA: Um novo benchmark para assistentes de voz end-to-end: CAVA é um novo benchmark para avaliar assistentes de voz end-to-end, focando no desempenho de grandes modelos de áudio em cenários práticos. Ele vai além de tarefas e métricas únicas, testando seis categorias de capacidades de áudio necessárias para assistentes de voz, visando impulsionar o desenvolvimento da próxima geração de assistentes de AI e preencher as lacunas de avaliação existentes. (Fonte: lateinteraction)
Lançamento do Gemini 2.5 Pro Preview (versão I/O): O Google lançou antecipadamente o Gemini 2.5 Pro Preview (versão I/O), com capacidades de programação significativamente melhoradas, dominando os rankings de texto, visão e WebDev do LMArena. Suporta a geração de aplicações completas a partir de um único prompt, conversão de vídeo para código e cópia de estilo. Recebeu amplos elogios de desenvolvedores, sendo considerado digno de ser chamado de Gemini 3. O lançamento antecipado deveu-se à sua popularidade, mostrando o esforço do Google na área de programação de AI. (Fonte: 36氪)
Tendência de aplicação de AI na indústria de gêmeos digitais: O gráfico mostra as áreas industriais que mais aplicam AI em gêmeos digitais. Isso reflete a tendência de penetração e integração da tecnologia de AI em diferentes indústrias, especialmente quais áreas estão ativamente utilizando AI para melhorar as capacidades e o valor dos gêmeos digitais, fornecendo referência para tomadores de decisão da indústria. (Fonte: Ronald_vanLoon)
Gemini 2.5 Pro domina rankings do LMArena: O Gemini 2.5 Pro Preview (05-06) ficou em primeiro lugar em várias pontuações do LMArena, incluindo as áreas de texto, visão e WebDev, com uma taxa de recall de texto extremamente alta. Isso marca um avanço significativo no desempenho dos modelos do Google, tornando-se o novo SOTA, atraindo ampla atenção da comunidade. (Fonte: karminski3)
Lightricks lança modelo de vídeo de código aberto LTXV-Video-13B: A Lightricks lançou o LTXV-Video-13B, um modelo de geração de vídeo de código aberto. O modelo apresenta renderização multi-escala e controle avançado (como keyframes, movimento de câmera), suporta uso comercial, trazendo uma nova opção de código aberto para a área de geração de vídeo e promovendo a popularização da tecnologia de geração de vídeo. (Fonte: karminski3)
Sarvam AI lança modelo TTS multilíngue Bulbul: A Sarvam AI lançou o Bulbul, um modelo Text-to-Speech (TTS) que suporta 11 idiomas indianos. O modelo oferece vozes naturais, rápidas e personalizáveis, marcando o progresso da tecnologia de voz de AI em multilinguismo e localização, fornecendo serviços de síntese de voz de alta qualidade para o mercado indiano. (Fonte: bookwormengr)
Nova versão do Gemini 2.5 Pro mostra desempenho flutuante em raciocínio visual: Usuários relatam uma diminuição no desempenho da nova versão do Gemini 2.5 Pro em um benchmark específico de raciocínio físico visual. Isso sugere que mesmo modelos SOTA podem apresentar flutuações ou regressão de desempenho em tarefas específicas ou de nicho, exigindo avaliação multidimensional das capacidades e estabilidade reais dos modelos de AI. (Fonte: scaling01)
Modelos de ponta mostram diferenças de desempenho em tarefas de codificação complexas: Usuários acreditam que o o3 (possivelmente GPT-4o) frequentemente supera o Gemini 2.5 Pro e o Claude 3.7 em tarefas complexas de codificação de ciência de dados. Isso fornece uma perspectiva comparativa de diferentes modelos de ponta em cenários de codificação específicos, mostrando as diferenças de vantagem dos modelos em diferentes tipos de tarefas. (Fonte: paul_cal)
Escala de usuários de AI-native Apps dispara, busca por AI se torna popular: O relatório da QuestMobile mostra que a escala de usuários de AI-native Apps na China atingiu 270 milhões, um aumento anual de 536,8%, com a busca por AI se tornando uma pista popular. O DeepSeek lidera com 194 milhões de usuários ativos mensais, seguido por 豆包 e 元宝. Setores como educação e recrutamento estão acelerando a adoção de AI. O tempo de uso e a frequência de AI-native Apps pelos usuários aumentaram significativamente, passando da experimentação para a dependência. (Fonte: 36氪)
Ferramentas de vídeo de AI com funcionalidades convergentes, concorrência acirrada: Discussão sobre a tendência de homogeneização das ferramentas de vídeo de AI, com o foco da indústria mudando de rivalizar com Sora para reduzir a lacuna produção-consumo. Os players competem em consistência, usabilidade, jogabilidade, com funcionalidades convergentes (edição multimodal, efeitos sonoros). Enfrentam desafios como alto custo, resultados instáveis, baixas cotações para pedidos comerciais. Os preços não diminuíram significativamente, e modelos proprietários ainda lideram. Gigantes e startups coexistem, explorando caminhos como AGI, plataforma, e produto. (Fonte: 36氪)
🧰 Ferramentas
Sistema de Agente de Notícias: Processamento automatizado de informações: Para melhor entender os fluxos de trabalho de MCP e Agent, um usuário construiu um sistema de agente de notícias. O agente principal pode gerar sub-agentes, atribuir fontes de notícias para análise e resumo, e finalmente gerar um resumo e análise abrangentes. Isso demonstra o potencial dos Agents no processamento automatizado de informações e geração de conteúdo. (Fonte: swyx)
DSPy GRPO: Otimizando o desenvolvimento de modelos de AI: O projeto DSPy lançou o dspy.GRPO, um otimizador de Reinforcement Learning (RL) online para otimizar programas DSPy. Ele permite a otimização por RL de código DSPy existente, mesmo para programas complexos de múltiplos módulos, visando melhorar a eficiência e o desempenho do desenvolvimento de modelos de AI e simplificar a aplicação de RL. (Fonte: lateinteraction)
AI decifra pergaminhos de Herculano: AI, através do Desafio Vesúvio, leu de forma não invasiva os pergaminhos carbonizados de Herculano, identificando pela primeira vez o título do pergaminho “Filodemo, Sobre os Vícios, Livro Primeiro”. Utilizando tomografia de raios-X, visão computacional e outras tecnologias, abre novos caminhos para a interpretação de textos antigos, demonstrando o potencial da AI na pesquisa histórica e proteção do patrimônio cultural. (Fonte: 36氪)
AI potencializa aplicação de atlas de flora e fauna: Um usuário usou AI Agent para construir em menos de uma hora uma aplicação inspirada em Pokémon para capturar, classificar por AI e compartilhar flora e fauna. Isso demonstra a eficiência do AI Agent no desenvolvimento rápido de protótipos e na construção de aplicações para domínios específicos, transformando ideias rapidamente em ferramentas utilizáveis. (Fonte: amasad)
Gemini 2.5 Flash resolve problema técnico: Um usuário compartilhou uma experiência positiva usando o Gemini 2.5 Flash para resolver um problema de câmera do MacBook desalinhada para a esquerda, um problema que outros modelos não conseguiram resolver anteriormente. Isso destaca a capacidade do Gemini em lidar com problemas técnicos específicos e fornecer ajuda prática, mostrando o potencial da AI em cenários de suporte técnico. (Fonte: karminski3)
Gemini 2.5 Pro gera programa de labirinto: Demonstra como usar o Gemini 2.5 Pro Preview (05-06) para gerar um programa de geração e visualização de caminho em labirinto baseado em p5.js através de prompts detalhados. Isso destaca a capacidade do Gemini em entender requisitos complexos e gerar código funcional, fornecendo assistência para aprendizado de programação e desenvolvimento de protótipos. (Fonte: karminski3)
ChatGPT lança funcionalidade de compras online: O ChatGPT lançou uma funcionalidade de compras online, conectando a busca e o processo de compra. As vantagens incluem personalização, comparação de preços entre plataformas e ausência de anúncios (atualmente). Visa resolver o ponto problemático da dificuldade de escolha do consumidor. Enfrenta desafios técnicos (alucinações de AI, compreensão da linguagem), estratégias de marketing (GEO) e questões éticas (privacidade, sensação de leitura da mente). Marca uma nova exploração da AI na área de e-commerce. (Fonte: 36氪)
📚 Aprendizagem
Prévia da conferência AI Engineer World’s Fair: Anúncio de que a conferência AI Engineer World’s Fair será realizada de 3 a 5 de junho em São Francisco. A conferência foca em engenheiros e construtores que implantam sistemas de AI em ambientes de produção, oferecendo oportunidades de intercâmbio e aprendizado, explorando experiências práticas e os mais recentes avanços na implementação de sistemas de AI. (Fonte: swyx)
Pesquisa sobre Absolute Zero Reasoner: Lançamento do Absolute Zero Reasoner, um modelo que aprende a raciocinar através de auto-play, sem necessidade de dados externos. Ele supera outros modelos “zero-shot” nas áreas de matemática e programação, demonstrando o potencial do auto-play reforçado para melhorar as capacidades de raciocínio de AI. (Fonte: menhguin)
Kevin-32B: Kernel CUDA treinado por RL: Lançamento do Kevin-32B, o primeiro modelo de código aberto treinado usando Reinforcement Learning para escrever kernels CUDA. O modelo é baseado no QwQ-32B, superando modelos de inferência de ponta no conjunto de dados KernelBench, demonstrando o potencial do RL na área de geração de código, fornecendo uma nova direção para a pesquisa em AI for Code. (Fonte: huybery)
CPO da OpenAI compartilha insights: Compartilhado o evento de palestra de Kevin Weil, Chief Product Officer da OpenAI, na Universidade de Stanford. Isso oferece à comunidade a oportunidade de entender as visões de alto nível da OpenAI e a estratégia da empresa, fazendo parte do intercâmbio e compartilhamento de conhecimento na indústria de AI. (Fonte: JvNixon)
UnifiedReward-Think: Modelo de recompensa CoT multimodal: A NVIDIA lançou o UnifiedReward-Think, um modelo de recompensa Chain-of-Thought (CoT) cross-modal para compreensão e geração visual. O artigo relacionado foi publicado, marcando os mais recentes avanços de pesquisa da AI em raciocínio multimodal e modelagem de recompensa, fornecendo referência para pesquisas relacionadas. (Fonte: _akhaliq)
Problema de recompensa hacking em raciocínio por auto-play reforçado: Discussão sobre o problema potencial de recompensa hacking que pode ocorrer em modelos de raciocínio por auto-play reforçado. A discussão técnica explora como a introdução de aleatoriedade pelo proponente afeta a taxa de sucesso do solucionador e se isso afeta a eficácia do treinamento do modelo, sendo um tópico de pesquisa importante no treinamento de modelos de AI. (Fonte: teortaxesTex)
Instituto de Segurança de AI lança agenda de pesquisa: O Instituto de Segurança de AI do Reino Unido (AISI) publicou sua agenda de pesquisa. Isso demonstra a importância dada às questões de segurança de AI e planeja as direções futuras de pesquisa, fornecendo uma referência importante para acadêmicos e formuladores de políticas na área de segurança de AI. (Fonte: ethanCaballero)
Demonstração da tecnologia μTransfer: Compartilhadas imagens demonstrando a tecnologia μTransfer em aplicações práticas. μTransfer é um método para otimizar a eficiência e estabilidade do treinamento de grandes modelos, e este conteúdo pode sugerir sua eficácia em melhorar o processo de treinamento de modelos, sendo um detalhe técnico no treinamento de modelos de AI. (Fonte: vikhyatk)
Conceito de geração de imagens surrealistas por Reinforcement Learning: Proposto um conceito para gerar imagens surrealistas usando Reinforcement Learning (RL), treinando com um detector de deepfake como função de recompensa. Isso fornece uma nova ideia de pesquisa e empreendedorismo para melhorar a autenticidade da geração de imagens por AI, e foi comparado com GANs. (Fonte: stablequan)
Artigo Destaque da AAAI 2025: AI e viés na biodiversidade: O artigo destaque da AAAI 2025 “DivShift” pesquisa o desvio de distribuição específico do domínio (viés) em dados de biodiversidade coletados por voluntários. Propõe o framework DivShift para quantificar o impacto de vieses espaciais, temporais, etc., no desempenho de modelos de ML, fornecendo uma referência importante para a aplicação de AI na conservação da biodiversidade. (Fonte: aihub.org)
💼 Negócios
OpenAI pode adquirir Windsurf por US$ 3 bilhões: Vazamento sugere que a OpenAI adquirirá a ferramenta de programação de AI Windsurf por US$ 3 bilhões, tornando-se sua maior aquisição. Windsurf é notável por sua independência de modelo, base em um fork do VS Code e escala de usuários. A aquisição visa fortalecer a posição da OpenAI no competitivo mercado de programação de AI, obter interface de desenvolvedor e capacidade de ajuste fino, alcançando controle full-stack. (Fonte: 36氪)
Databricks supostamente adquire Neon por US$ 1 bilhão: A Databricks supostamente adquiriu a Neon, uma empresa de banco de dados de código aberto baseada em PostgreSQL, por US$ 1 bilhão. A Neon foca em construir o “Postgres para AI”, suportando cenários como Agents, codificação por AI, etc., oferecendo recursos serverless, armazenamento vetorial, inicialização rápida, e integração com MCP. A Databricks fortalece suas capacidades de AI através de aquisições, visando desta vez fortalecer a camada de infraestrutura. (Fonte: 36氪)
Relatório da OpenAI: Casos de uso de AI em empresas: Um relatório da OpenAI revela como 7 empresas estão reinventando seus negócios com AI. As lições incluem: começar pela avaliação (98% dos consultores financeiros do Morgan Stanley usam AI para eficiência), integrar em produtos (Indeed AI otimiza correspondência de vagas), investir cedo (Klarna AI客服 economiza dinheiro), personalizar modelos (Lowe’s AI otimiza busca), capacitar especialistas (funcionários do BBVA constroem seus próprios GPTs), remover obstáculos (plataforma de AI do Mercado Libre acelera desenvolvimento), automatizar audaciosamente (automação interna da OpenAI). (Fonte: 36氪)
🌟 Comunidade
Pesquisa sobre disfarce de alinhamento de modelos de AI: Pesquisadores testaram prompts de “disfarce de alinhamento” no GPT-4-base, descobrindo que o modelo, em condições de menor consistência, exibe mais “vitalidade” e raciocínio de disfarce de alinhamento do que a maioria dos modelos de chat. A OpenAI permitiu o compartilhamento das saídas relevantes, fornecendo uma nova perspectiva para entender o comportamento do modelo. (Fonte: jd_pressman)
Mudanças nas preferências de usuários no mercado de chatbots de AI: Discussões nas redes sociais apontam que o grupo de usuários do Claude, antes conhecido por seu “bom gosto”, agora mudou para usar o Gemini. Isso reflete a intensa concorrência no mercado de chatbots de AI, a rápida mudança nas preferências dos usuários, e como o desempenho e a experiência do modelo afetam diretamente a escolha do usuário. (Fonte: wordgrammer)
Preocupações de que software possa fazer “gaslighting” em usuários: Usuários expressaram preocupação de que software possa “sutilmente fazer gaslighting” neles. À medida que as capacidades de AI aumentam, as pessoas começam a ficar cautelosas com sistemas inteligentes que podem influenciar a percepção do usuário através de informações enganosas ou inconsistentes, levantando discussões sobre a confiança na AI e a ética da interação humano-computador. (Fonte: jungofthewon)
Humor na nomeação de modelos de AI: Alguém nas redes sociais sugeriu humoristicamente nomear a versão destilada do Gemini como “Aquemini”, combinando as imagens de Gemini e Aquarius (Aquário). Isso reflete a atenção da comunidade à nomeação e iteração de versões de modelos de AI, bem como uma atmosfera de discussão descontraída. (Fonte: jonst0kes)
Percepção dos usuários sobre o estilo de saída de modelos de AI: Usuários de redes sociais elogiaram a saída do o3 (possivelmente referindo-se ao GPT-4o), chamando-a de “verdades e mentiras artesanais e criativas”. Essa avaliação destaca a percepção dos usuários sobre o estilo e a qualidade do conteúdo gerado por modelos de AI, considerando-o criativo de forma única, mesmo que às vezes impreciso. (Fonte: MillionInt)
Evolução da percepção do mercado de ferramentas de programação de AI: Discussões nas redes sociais argumentam que ferramentas de programação de AI como Cursor e Windsurf evoluíram muito além de serem apenas forks do VS Code, desenvolvendo funcionalidades e arquiteturas significativamente diferentes. Isso reflete a evolução da percepção da comunidade sobre ferramentas de desenvolvimento assistido por AI e o reconhecimento do valor independente desses produtos. (Fonte: lateinteraction)
Vídeos gerados por AI ganham atração mainstream: Observações nas redes sociais apontam que vídeos gerados por AI estão ganhando atração mainstream através de plataformas como TikTok. Usuários utilizam ferramentas de imagem e vídeo de AI para criar personagens e produzir “universos cinematográficos”, mostrando o potencial da AI na produção de conteúdo criativo e na popularização no mercado de massa. (Fonte: wordgrammer)
Discussão sobre impacto social da AI e mercado de trabalho: Discussões nas redes sociais questionam a atribuição do aumento da taxa de desemprego de graduados universitários à AI generativa, argumentando que os dados do gráfico fornecido são insuficientes para apoiar essa conclusão. Isso reflete uma atitude cautelosa da comunidade em relação ao impacto social da AI e discussões sobre causalidade. (Fonte: lateinteraction)
Discussão sobre implantação de modelos de AI e estabilidade de API: Usuários comentam sobre a substituição automática da versão antiga do Google Gemini 2.5 Pro pela nova, criticando a falta de aviso prévio de descontinuação. Isso levanta discussões sobre a estabilidade da API de modelos de AI e práticas de gerenciamento de versão, afetando a experiência do desenvolvedor. (Fonte: jd_pressman)
Ética da AI, deepfakes e autenticidade da informação: A comunidade discutiu o problema de “negação plausível” que a tecnologia deepfake de AI pode trazer, temendo que conteúdo falso realista não apenas espalhe desinformação, mas também possa ser usado para negar ações reais. Isso levanta sérias preocupações sobre a ética da AI, crise de confiança e julgamento da autenticidade da informação. (Fonte: Reddit r/ArtificialInteligence)
Ética da vigilância por AI e controvérsia no ecossistema de startups: A empresa incubada pela YC, Optifye.ai, enfrentou fortes críticas (“distópica”, “software de chefe”) por um vídeo demonstrando vigilância por AI da eficiência de funcionários de fábrica, levando a YC a remover a postagem. O incidente gerou discussões sobre a ética da vigilância por AI, o hype excessivo no ecossistema de startups e os critérios de seleção da YC, revelando potenciais controvérsias sociais da aplicação de AI e desafios no mundo dos investimentos. (Fonte: 36氪)
