Palavras-chave：ChatGPT, Agente de IA, LLM, Aprendizagem por reforço, Multimodal, Modelo de código aberto, Comercialização de IA, Demanda de poder computacional, Sistema de memória do ChatGPT, Edição de áudio PlayDiffusion, Máquina Darwin-Gödel, Estrutura de treinamento de autorrecompensa, Quantização BitNet v2
🔥 Destaques
Karpathy ensina guia de uso do modelo ChatGPT e revela sistema de memória: Andrej Karpathy, membro fundador da OpenAI, compartilhou estratégias de uso para diferentes versões do ChatGPT: o3 é adequado para tarefas importantes/difíceis, pois sua capacidade de raciocínio excede em muito a do 4o; 4o é ideal para questões simples do dia a dia; GPT-4.1 é recomendado para auxílio em programação. Ele também destacou que a funcionalidade Deep Research (baseada no o3) é adequada para pesquisa aprofundada de temas. Ao mesmo tempo, o engenheiro Eric Hayes revelou o sistema de memória do ChatGPT, que inclui “memórias salvas” controláveis pelo usuário (como configurações de preferência) e um “histórico de chat” mais complexo (contendo a sessão atual, referências a conversas das últimas duas semanas e “insights do usuário” extraídos automaticamente). Este sistema de memória, especialmente os insights do usuário, ajusta automaticamente as respostas analisando o comportamento do usuário, sendo crucial para o ChatGPT fornecer uma experiência personalizada e coerente, fazendo-o parecer mais um parceiro inteligente do que uma simples ferramenta. (Fonte: 36氪, karpathy)
PlayAI torna open source o modelo de edição de áudio PlayDiffusion: A PlayAI tornou oficialmente open source seu modelo de reparo de voz baseado em difusão, PlayDiffusion, sob a licença Apache 2.0. O modelo foca em edição de voz por IA de alta granularidade, permitindo aos usuários modificar áudios existentes sem precisar regenerar o áudio completo. Suas principais características técnicas incluem a preservação do contexto nas bordas da edição, edição fina dinâmica, e manutenção da prosódia e da consistência do locutor. O PlayDiffusion utiliza um modelo de difusão não autorregressivo, codificando o áudio em tokens discretos, removendo ruído da região editada sob a condição de atualização de texto, e usando o BigVGAN para decodificar de volta para a forma de onda, preservando a identidade do locutor. O lançamento deste modelo é visto como um marco importante para startups de áudio/voz que adotam o open source, ajudando a impulsionar o amadurecimento de todo o ecossistema. (Fonte: huggingface, ggerganov, reach_vb, Reddit r/LocalLLaMA, _mfelfel)
Sakana AI e UBC lançam Darwin-Gödel Machine (DGM), agente de IA alcança autoaperfeiçoamento de código: A Sakana AI, startup de um dos autores do Transformer, em colaboração com o laboratório de Jeff Clune da Universidade da Colúmbia Britânica (UBC) no Canadá, desenvolveu a Darwin-Gödel Machine (DGM), um agente de programação capaz de autoaperfeiçoar seu código. A DGM pode modificar seus próprios prompts, escrever ferramentas e otimizar iterativamente através de validação experimental (em vez de prova teórica), melhorando seu desempenho no teste SWE-bench de 20% para 50% e a taxa de sucesso no teste Polyglot de 14,2% para 30,7%. O agente demonstrou capacidade de generalização entre modelos (como do Claude 3.5 Sonnet para o o3-mini) e entre linguagens de programação (habilidades em Python transferidas para Rust/C++), além de inventar automaticamente novas ferramentas. Embora a DGM tenha exibido comportamentos como “falsificação de resultados de teste” durante seu processo evolutivo, destacando os riscos potenciais do autoaperfeiçoamento da IA, ela opera em um sandbox seguro e possui mecanismos de rastreamento transparentes. (Fonte: 36氪)
CMU propõe framework de Self-Rewarding Training (SRT), IA evolui sem anotação humana: Diante do gargalo da escassez de dados no desenvolvimento da IA, a Universidade Carnegie Mellon (CMU), em colaboração com pesquisadores independentes, propôs o método de “Self-Rewarding Training” (SRT), que permite que grandes modelos de linguagem (LLMs) utilizem sua própria “autoconsistência” como sinal de supervisão intrínseco para gerar recompensas e se otimizar, sem a necessidade de dados anotados por humanos. O método faz com que o modelo realize uma “votação majoritária” em múltiplas respostas geradas para estimar a resposta correta, usando isso como pseudo-rótulo para aprendizado por reforço. Experimentos mostram que, nas fases iniciais de treinamento, o aumento de desempenho do SRT em tarefas de matemática e raciocínio é comparável aos métodos de aprendizado por reforço que dependem de respostas padrão. Inclusive, nos datasets MATH e AIME, os scores de pico pass@1 do SRT foram basicamente equivalentes aos métodos de RL supervisionado, e no dataset DAPO, alcançou 75% do desempenho. Esta pesquisa oferece novas ideias para resolver problemas complexos (especialmente aqueles para os quais os humanos não têm respostas padrão) e o código já foi disponibilizado como open source. (Fonte: 36氪)
Microsoft lança BitNet v2, realizando quantização nativa de ativação de 4 bits para LLMs, reduzindo custos drasticamente: Após o BitNet b1.58, o Microsoft Research Asia lançou o BitNet v2, que pela primeira vez realiza a quantização nativa de valores de ativação de 4 bits para LLMs de 1 bit. Este framework, através da introdução do módulo H-BitLinear, aplica uma transformação de Hadamard online antes da quantização da ativação, suavizando a distribuição acentuada dos valores de ativação para uma forma semelhante à gaussiana, adaptando-se assim à representação de poucos bits. Esta inovação visa aproveitar ao máximo a capacidade das GPUs de próxima geração (como a GB200) de suportar nativamente cálculos de 4 bits, reduzindo significativamente o consumo de memória e os custos computacionais, enquanto mantém um desempenho comparável aos modelos de precisão total. Experimentos indicam que a variante BitNet v2 de 4 bits tem desempenho comparável ao BitNet a4.8, mas oferece maior eficiência computacional em cenários de inferência em lote e supera métodos de quantização pós-treinamento como SpinQuant e QuaRot. (Fonte: 36氪)
🎯 Tendências
Modelo DeepSeek R1 impulsiona comercialização da IA, levando à diferenciação nas estratégias de mercado de grandes modelos: O surgimento do DeepSeek R1, devido às suas poderosas funcionalidades e natureza open source, foi aclamado como um “produto de nível nacional”, reduzindo significativamente as barreiras e custos para empresas usarem IA, promovendo o desenvolvimento de modelos menores e o processo de comercialização da IA. Essa mudança levou a uma diferenciação nas estratégias das “seis pequenas tigres dos grandes modelos” (智谱, 月之暗面Kimi, Minimax, 百川智能, 零一万物, 阶跃星辰): algumas empresas abandonaram o desenvolvimento próprio de grandes modelos para se concentrar em aplicações setoriais, outras ajustaram seu ritmo de mercado para focar em negócios centrais, ou fortaleceram operações B/C, enquanto outras continuaram investindo em pesquisa multimodal. As oportunidades de empreendedorismo em tecnologia de base para grandes modelos diminuíram, e o foco do investimento mudou para a camada de aplicação, onde a compreensão de cenários e a capacidade de inovação de produtos se tornaram cruciais. (Fonte: 36氪)
Mary Meeker, a Rainha da Internet, lança relatório de IA de 340 páginas, revelando oito tendências centrais: Após cinco anos, Mary Meeker lançou seu mais recente “Relatório de Tendências de IA”, apontando que a transformação impulsionada pela IA é abrangente e irreversível. O relatório enfatiza que usuários, uso e despesas de capital em IA estão crescendo a uma velocidade sem precedentes, com o ChatGPT atingindo 800 milhões de usuários em 17 meses. A tecnologia de IA está se desenvolvendo rapidamente, com os custos de inferência caindo 99,7% em dois anos, impulsionando melhorias de desempenho e popularização de aplicações. O relatório também analisa o impacto da IA no mercado de trabalho, as receitas e o cenário competitivo no campo da IA (especialmente a comparação entre modelos chineses e americanos, como a vantagem de custo do DeepSeek), bem como os caminhos de monetização da IA e aplicações futuras, prevendo que o próximo mercado de um bilhão de usuários será de usuários nativos de IA, que transcenderão os ecossistemas de aplicativos para entrar diretamente nos ecossistemas de agentes inteligentes. (Fonte: 36氪, 36氪)
Tecnologia AI Agent atrai grande interesse de capital, 2025 pode ser o ano inaugural da comercialização: O setor de AI Agent está se tornando um novo hotspot de investimento, com financiamento global ultrapassando 66,5 bilhões de RMB desde 2024. Em termos tecnológicos, empresas como OpenAI e Cursor fizeram avanços no ajuste fino por aprendizado por reforço e na compreensão do ambiente, impulsionando a evolução dos Agents para um tipo mais geral. No mercado, os cenários de aplicação dos Agents se expandiram de escritórios e áreas verticais (como marketing e criação de PPT com Gamma) para setores como energia e finanças. Empresas líderes como OpenAI e Manus receberam grandes financiamentos. Apesar dos desafios de interoperabilidade de software e experiência do usuário, especialmente no setor ToC, a indústria acredita amplamente que os Agents têm o potencial de gerar o próximo “super APP”, remodelando o cenário atual de software de ferramentas. (Fonte: 36氪)
Empresas chinesas de IA aceleram expansão internacional, buscando crescimento global com inovação na camada de aplicação: Diante da saturação do mercado doméstico e do aumento da regulamentação, as empresas chinesas de IA estão expandindo ativamente para mercados estrangeiros. Até outubro de 2024, mais de 22% das empresas chinesas de IA (918 de 2030) já haviam se internacionalizado, com 76% delas concentradas na camada de aplicação “IA+”. O CapCut da ByteDance, as soluções de cidade inteligente da SenseTime e os serviços de API de empresas de grandes modelos como a MiniMax são exemplos de sucesso. No entanto, a expansão internacional enfrenta barreiras tecnológicas, acesso ao mercado, complexidade da regulamentação global (como a Lei de IA da UE) e desafios de localização de modelos de negócios. As empresas chinesas, com suas vantagens impulsionadas por cenários e bônus de engenharia, especialmente em mercados emergentes (Sudeste Asiático, Oriente Médio, etc.), possuem vantagens diferenciais, buscando desenvolvimento sustentável ao focar em nichos, localização profunda e construção de confiança. (Fonte: 36氪)
Ecossistema global de empresas nativas de IA forma três grandes campos, acesso a múltiplos modelos se torna tendência: O campo global de IA generativa formou preliminarmente três grandes ecossistemas de modelos básicos centrados em OpenAI, Anthropic e Google. O ecossistema da OpenAI é o maior, com 81 empresas e uma avaliação de US$ 63,46 bilhões, cobrindo busca por IA, geração de conteúdo, etc. O ecossistema da Anthropic possui 32 empresas, avaliadas em US$ 50,11 bilhões, com foco em aplicações de segurança de nível empresarial. O ecossistema do Google, com 18 empresas e avaliação de US$ 12,75 bilhões, concentra-se em capacitação tecnológica e inovação vertical. Para aumentar a competitividade, empresas como Anysphere (Cursor) e Hebbia adotam estratégias de acesso a múltiplos modelos. Ao mesmo tempo, empresas como xAI, Cohere e Midjourney focam no desenvolvimento de seus próprios modelos, ou se dedicam a grandes modelos gerais, ou se aprofundam em áreas verticais como geração de conteúdo e inteligência incorporada, promovendo a diversificação do ecossistema de IA. (Fonte: 36氪)
Tecnologia de geração de vídeo por IA reduz barreiras à criação de conteúdo, podendo remodelar a indústria cinematográfica: A tecnologia de IA de texto para vídeo, como o Kuaishou Keling 2.1 (integrado com a versão DeepSeek-R1 Inspiration), está reduzindo drasticamente os custos de produção de conteúdo de vídeo, com a geração de um vídeo de 5 segundos em 1080p levando cerca de 1 minuto e custando aproximadamente 3,5 yuans. Isso é comparado à “fabricação de papel cibernética”, com potencial para promover uma explosão de conteúdo de vídeo, assim como a fabricação de papel na história impulsionou a literatura. Os altos custos de efeitos especiais e design artístico na indústria cinematográfica podem ser significativamente reduzidos pela IA, impulsionando uma transformação nos métodos de produção da indústria. Gigantes de conteúdo como Alibaba (Hujing Wenyu), Tencent Video e iQIYI estão investindo ativamente em IA, considerando-a uma nova curva de crescimento. O potencial de comercialização da IA no mercado de conteúdo profissional é enorme, podendo ser o primeiro a ultrapassar 10% de penetração de mercado, liderando a indústria de conteúdo para um novo ciclo de oferta. (Fonte: 36氪)
Instituto de Pesquisa de Inteligência Artificial de Pequim (BAAI) lança Video-XL-2, melhorando a capacidade de compreensão de vídeos longos: O BAAI, em colaboração com a Universidade Jiao Tong de Xangai e outras instituições, lançou o Video-XL-2, um modelo de compreensão de vídeo ultralongo de código aberto de nova geração. Este modelo apresenta otimizações significativas em eficácia, comprimento de processamento e velocidade, utilizando o codificador visual SigLIP-SO400M, um módulo de síntese dinâmica de tokens (DTS) e o grande modelo de linguagem Qwen2.5-Instruct. Através de um treinamento progressivo de quatro estágios e estratégias de otimização de eficiência (como pré-carregamento segmentado e decodificação KV de dupla granularidade), o Video-XL-2 pode processar vídeos de dezenas de milhares de frames em uma única placa (A100/H100), codificando 2048 frames em apenas 12 segundos. Em benchmarks como MLVU e VideoMME, ele demonstra desempenho líder, aproximando-se ou superando alguns modelos com 72 bilhões de parâmetros, e alcançando SOTA em tarefas de localização temporal. (Fonte: 36氪)
Demanda por poder computacional para modelos de inferência de IA aumenta drasticamente, podendo enfrentar gargalos de recursos em um ano: Modelos de inferência como o o3 da OpenAI tiveram um aumento significativo de capacidade em curto prazo, com seu poder computacional de treinamento supostamente 10 vezes maior que o do o1. No entanto, a equipe de pesquisa independente de IA, Epoch AI, analisa que, se a taxa de crescimento de 10 vezes a cada poucos meses for mantida, os modelos de inferência podem atingir o limite de recursos computacionais em no máximo um ano. Nesse momento, a velocidade de expansão pode cair para 4 vezes ao ano. Dados públicos do DeepSeek-R1 mostram que o custo da fase de aprendizado por reforço é de aproximadamente US$ 1 milhão (20% do pré-treinamento), enquanto os custos de aprendizado por reforço do Llama-Nemotron Ultra da Nvidia e do Phi-4-reasoning da Microsoft são proporcionalmente menores. O CEO da Anthropic acredita que o investimento atual em aprendizado por reforço ainda está na fase “iniciante”. Embora dados e inovações em algoritmos ainda possam melhorar a capacidade dos modelos, a desaceleração do crescimento do poder computacional será um fator limitante crucial. (Fonte: 36氪)
Character.ai lança funcionalidade de geração de vídeo AvatarFX, permitindo que personagens de imagens se movam e interajam: O Character.ai (c.ai), aplicativo líder em companhia de IA, lançou a funcionalidade AvatarFX, que permite aos usuários transformar imagens estáticas (incluindo pinturas a óleo, animes, alienígenas, etc.) em vídeos dinâmicos capazes de falar, cantar e interagir com os usuários. A funcionalidade é baseada na arquitetura DiT, enfatizando alta fidelidade e consistência temporal, mantendo a estabilidade mesmo em cenários de diálogo com múltiplos personagens e sequências longas. Para evitar abusos, se imagens de pessoas reais forem detectadas, as características faciais serão modificadas. Além disso, o c.ai anunciou “Scenes” (histórias interativas imersivas) e a funcionalidade “Stream” (geração de histórias com dois personagens), que será lançada em breve. Atualmente, o AvatarFX está disponível para todos os usuários na versão web, com lançamento iminente no aplicativo. (Fonte: 36氪)
LangGraph.js inicia sua primeira semana de lançamentos, apresentando novas funcionalidades diariamente: O LangGraph.js anunciou sua primeira “semana de lançamentos”, planejando lançar uma nova funcionalidade a cada dia desta semana. No primeiro dia, foi lançada a funcionalidade “Resumable Streams” (Fluxos Retomáveis) na plataforma LangGraph. Esta funcionalidade, através da opção reconnectOnMount, visa aumentar a resiliência das aplicações, permitindo que resistam a perdas de rede ou recarregamentos de página. Quando ocorre uma interrupção, o fluxo de dados é automaticamente retomado sem perda de tokens ou eventos, e os desenvolvedores podem implementar essa funcionalidade com apenas uma linha de código. (Fonte: hwchase17, LangChainAI, hwchase17)
Aplicativo móvel Microsoft Bing integra gerador de vídeo AI gratuito suportado por Sora: A Microsoft lançou no seu aplicativo móvel Bing o Bing Video Creator, impulsionado pela tecnologia Sora. Esta funcionalidade permite aos usuários gerar vídeos curtos através de prompts de texto e já está disponível globalmente em todas as regiões que suportam o Bing Image Creator. Os usuários precisam apenas descrever o conteúdo de vídeo desejado na caixa de prompt, e a IA o transformará em vídeo. Os vídeos gerados podem ser baixados, compartilhados ou diretamente compartilhados através de um link. Isso marca uma maior popularização e aplicação da tecnologia Sora. (Fonte: JordiRib1, 36氪)
Ajustes nas versões dos modelos Gemini 2.5 Pro e Flash do Google: O Google anunciou que as versões Gemini 1.5 Pro 001 e Flash 001 foram descontinuadas, e as chamadas de API relacionadas resultarão em erro. Além disso, as versões Gemini 1.5 Pro 002, 1.5 Flash 002 e 1.5 Flash-8B-001 também estão programadas para serem descontinuadas em 24 de setembro de 2025. Os usuários precisam estar atentos e migrar para as versões mais recentes dos modelos. (Fonte: scaling01)
Modelos Claude da Anthropic apresentam excelente desempenho no ranking LM Arena: A série de modelos Claude da Anthropic alcançou resultados notáveis no ranking LM Arena. O Claude 4 Opus ficou em quarto lugar, e o Claude 4 Sonnet em sétimo, sendo que esses resultados foram obtidos sem o uso de “thinking tokens”. Além disso, na WebDev Arena, o Claude Opus 4 subiu para o topo do ranking, e o Sonnet 4 também ficou entre os primeiros, demonstrando seu forte desempenho em capacidades de desenvolvimento web. (Fonte: scaling01, lmarena_ai)
Modelo DeepSeek Math se destaca no MathArena: O novo modelo DeepSeek Math demonstrou excelente desempenho na avaliação de capacidade matemática MathArena, com sua pontuação específica refletida nos gráficos relevantes, mostrando sua forte capacidade na resolução de problemas matemáticos. (Fonte: scaling01)
AWS lança SDK de AI Agents open source, com suporte para LLMs locais como Ollama: A Amazon AWS lançou um novo kit de desenvolvimento de software (SDK) para a construção de agentes de IA. O SDK suporta LLMs do serviço AWS Bedrock, LiteLLM e Ollama, oferecendo aos desenvolvedores uma gama mais ampla de escolhas de modelos e flexibilidade, especialmente para usuários que desejam executar e gerenciar modelos em ambientes locais. (Fonte: ollama)
🧰 Ferramentas
Alibaba Tongyi torna open source o framework de pré-treinamento MaskSearch, melhorando a capacidade de “raciocínio + busca” dos modelos: O laboratório Tongyi da Alibaba tornou open source um framework de pré-treinamento universal chamado MaskSearch, projetado para aprimorar as capacidades de raciocínio e busca de grandes modelos. O framework introduz a tarefa de “previsão mascarada aprimorada por recuperação” (RAMP), fazendo com que o modelo busque em bases de conhecimento externas para prever informações cruciais mascaradas no texto (como entidades nomeadas, termos específicos, valores numéricos, etc.). O MaskSearch é compatível com os métodos de treinamento de ajuste fino supervisionado (SFT) e aprendizado por reforço (RL), e utiliza uma estratégia de aprendizado curricular para aumentar gradualmente a adaptabilidade do modelo à dificuldade. Experimentos demonstram que o framework pode melhorar significativamente o desempenho do modelo em tarefas de perguntas e respostas de domínio aberto, com modelos menores apresentando desempenho comparável a modelos maiores. (Fonte: 量子位)
Funcionalidade de PPT da Manus AI recebe elogios, suporta exportação para Google Slides: O assistente de IA Manus lançou uma nova funcionalidade de criação de slides, com feedback positivo dos usuários, que afirmam que os resultados superaram as expectativas. A funcionalidade é capaz de gerar um PPT de 8 páginas em cerca de 10 minutos, com base nas instruções do usuário, incluindo planejamento de esboço, pesquisa de material, redação de conteúdo, design de código HTML e verificação de layout. O Manus Slides suporta exportação para os formatos PPTX e PDF, e adicionou suporte para exportação para Google Slides, facilitando a colaboração em equipe. Embora ainda existam alguns pequenos problemas com gráficos e alinhamento de páginas, sua eficiência, personalização e recursos de exportação multiformato o tornam uma ferramenta de produtividade prática. (Fonte: 36氪)
ProxyAI: Assistente de código LLM para IDEs JetBrains, suporta saída de Diff Patch: Um plugin para IDEs JetBrains chamado ProxyAI (anteriormente CodeGPT) inova ao fazer com que LLMs forneçam sugestões de modificação de código na forma de diff patches, em vez dos tradicionais blocos de código. Os desenvolvedores podem aplicar diretamente esses patches aos seus projetos. A ferramenta suporta todos os modelos e provedores, incluindo modelos locais, e visa aumentar a eficiência da codificação de iteração rápida através da geração e aplicação de diffs quase em tempo real. O projeto é gratuito e open source. (Fonte: Reddit r/LocalLLaMA)
ZorkGPT: Colaboração de múltiplos LLMs open source para jogar o clássico jogo de aventura em texto Zork: ZorkGPT é um sistema de IA open source que utiliza múltiplos LLMs open source trabalhando em colaboração para jogar o clássico jogo de aventura em texto Zork. O sistema inclui um modelo Agent (para tomar decisões), um modelo Critic (para avaliar ações), um modelo Extractor (para analisar o texto do jogo) e um Strategy Generator (para aprender com a experiência e melhorar). A IA constrói mapas, mantém memória e atualiza continuamente suas estratégias. Os usuários podem observar o processo de raciocínio da IA, o estado do jogo e as estratégias através de um visualizador em tempo real. O projeto visa explorar o uso de modelos open source para o processamento de tarefas complexas. (Fonte: Reddit r/LocalLLaMA)
Comet-ml lança Opik: ferramenta open source para avaliação de aplicações LLM: A Comet-ml lançou o Opik, uma ferramenta open source para depuração, avaliação e monitoramento de aplicações LLM, sistemas RAG e fluxos de trabalho de Agents. O Opik oferece capacidades abrangentes de rastreamento, mecanismos de avaliação automatizados e dashboards prontos para produção, ajudando os desenvolvedores a entender e otimizar melhor suas aplicações LLM. (Fonte: dl_weekly)
Voiceflow lança ferramenta CLI, aumentando a eficiência no desenvolvimento de AI Agents: A Voiceflow lançou sua ferramenta de interface de linha de comando (CLI), projetada para permitir que os desenvolvedores aprimorem a inteligência e a automação de seus AI Agents Voiceflow de forma mais conveniente, sem interagir com a interface do usuário. O lançamento desta ferramenta oferece aos desenvolvedores profissionais uma maneira mais eficiente e flexível de construir e gerenciar Agents. (Fonte: ReamBraden, ReamBraden)
Google AI Edge Gallery: Execute grandes modelos open source localmente em dispositivos Android: O Google lançou um projeto open source chamado Google AI Edge Gallery, com o objetivo de facilitar para os desenvolvedores a execução local de grandes modelos open source em dispositivos Android. O projeto usa o modelo Gemma3n e integra capacidades multimodais, suportando o processamento de imagens e entradas de áudio. Ele fornece um modelo e um ponto de partida para desenvolvedores que desejam construir aplicações de IA para Android. (Fonte: karminski3)
LlamaIndex lança E-Library-Agent: ferramenta personalizada de gerenciamento de biblioteca digital: Membros da equipe LlamaIndex desenvolveram e tornaram open source o projeto E-Library-Agent, um assistente de biblioteca eletrônica construído com sua ferramenta ingest-anything. Os usuários podem usar este agente para construir gradualmente sua própria biblioteca digital (ingerindo arquivos), recuperar informações dela e pesquisar novos livros e artigos na internet. O projeto integra as tecnologias LlamaIndex, Qdrant, Linkup e Gradio. (Fonte: qdrant_engine, jerryjliu0)
Novo plugin do OpenWebUI exibe processo de pensamento de grandes modelos: Um plugin para o OpenWebUI foi desenvolvido para visualizar os pontos de foco e as inflexões lógicas do processo de pensamento de grandes modelos ao processar textos longos (como análise de artigos). Isso ajuda os usuários a entenderem mais profundamente o processo de tomada de decisão e o processamento de informações do modelo. (Fonte: karminski3)
Cherry Studio v1.4.0 lançado, aprimorando assistente de seleção de texto e configurações de tema: O Cherry Studio foi atualizado para a versão v1.4.0, trazendo várias melhorias de funcionalidade. Entre elas, destaca-se a crucial função de assistente de seleção de texto, opções aprimoradas de configuração de tema, função de agrupamento de tags para assistentes e variáveis de prompt do sistema. Essas atualizações visam aumentar a eficiência e a experiência personalizada do usuário ao interagir com grandes modelos. (Fonte: teortaxesTex)
📚 Aprendizado
Discussão sobre paradigmas de programação com IA: Vibe Coding vs. Agentic Coding: Pesquisadores da Universidade Cornell e outras instituições publicaram uma revisão comparando dois novos paradigmas de programação assistida por IA: “Vibe Coding” e “Agentic Coding”. O Vibe Coding enfatiza a interação iterativa e conversacional do desenvolvedor com LLMs através de prompts em linguagem natural, adequada para exploração criativa e prototipagem rápida. O Agentic Coding, por outro lado, utiliza AI Agents autônomos para executar tarefas como planejamento, codificação e teste, reduzindo a intervenção humana. O artigo propõe um sistema de classificação detalhado, cobrindo conceitos, modelos de execução, feedback, segurança, depuração e ecossistema de ferramentas, e argumenta que o futuro sucesso da engenharia de software com IA reside na coordenação das vantagens de ambos, em vez de uma escolha única. (Fonte: 36氪)
Novo framework para treinar capacidade de raciocínio de IA sem anotação humana: Alinhamento de Meta-Habilidades: A Universidade Nacional de Singapura, a Universidade Tsinghua e a Salesforce AI Research propuseram um framework de treinamento de “alinhamento de meta-habilidades”, imitando os princípios da psicologia do raciocínio humano (dedução, indução, abdução), para permitir que grandes modelos de raciocínio cultivem sistematicamente habilidades fundamentais de raciocínio para problemas de matemática, programação e ciências. O framework gera automaticamente três tipos de instâncias de raciocínio e as valida, permitindo a geração em larga escala de dados de treinamento autoverificados sem a necessidade de anotação humana. Experimentos mostram que este método pode aumentar significativamente a precisão dos modelos em vários benchmarks (por exemplo, modelos de 7B e 32B melhoraram em mais de 10% em tarefas como matemática) e demonstrou escalabilidade entre domínios. (Fonte: 36氪)
Universidade Northwestern e Google propõem framework BARL para explicar mecanismo de exploração reflexiva de LLMs: A Universidade Northwestern e equipes do Google propuseram o framework de Aprendizado por Reforço Bayesiano Adaptativo (BARL), com o objetivo de explicar e otimizar o comportamento de reflexão e exploração de LLMs durante o processo de raciocínio. Modelos tradicionais de RL geralmente utilizam apenas estratégias conhecidas durante o teste, enquanto o BARL, modelando a incerteza do ambiente, permite que o modelo pondere o retorno esperado e o ganho de informação ao tomar decisões, realizando assim exploração e troca de estratégias de forma adaptativa. Experimentos mostram que o BARL supera o RL tradicional tanto em tarefas sintéticas quanto em tarefas de raciocínio matemático, alcançando maior precisão com menor consumo de tokens e revelando que a chave para uma reflexão eficaz reside no ganho de informação, e não no número de reflexões. (Fonte: 36氪)
PSU, Duke University e Google DeepMind lançam dataset Who&When para explorar atribuição de falhas em multiagentes: Para resolver o problema da dificuldade em localizar o responsável e a etapa errada quando sistemas de IA multiagentes falham, a Universidade Estadual da Pensilvânia, a Duke University e o Google DeepMind, entre outras instituições, propuseram pela primeira vez a tarefa de pesquisa de “atribuição automatizada de falhas” e lançaram o primeiro dataset de benchmark dedicado, Who&When. Este dataset contém logs de falhas coletados de 127 sistemas multiagentes LLM e foi meticulosamente anotado por humanos (agente responsável, etapa do erro, explicação da causa). Os pesquisadores exploraram três métodos de atribuição automatizada: análise global, investigação passo a passo e localização por bisseção, descobrindo que os modelos SOTA atuais ainda têm um grande espaço para melhoria nesta tarefa, e que estratégias combinadas são mais eficazes, mas mais custosas. Esta pesquisa fornece uma nova direção para aumentar a confiabilidade de sistemas multiagentes, e o artigo foi aceito como Spotlight no ICML 2025. (Fonte: 36氪)
Artigo em destaque: SageAttention2++, aceleração de 3.9x sobre FlashAttention: Um novo artigo apresenta SageAttention2++, uma implementação mais eficiente do SageAttention2. Este método, mantendo a mesma precisão de atenção do SageAttention2, alcança uma velocidade 3.9 vezes maior que o FlashAttention. Isso é de grande importância para aumentar a eficiência do treinamento e inferência de grandes modelos de linguagem. (Fonte: _akhaliq)
Artigo em destaque: ByteDance e Universidade Tsinghua lançam Enigmata, um conjunto de quebra-cabeças para LLM que auxilia no treinamento de RL: A ByteDance, em colaboração com a Universidade Tsinghua, lançou o Enigmata, um conjunto de quebra-cabeças projetado especificamente para grandes modelos de linguagem (LLMs). Este conjunto adota um design de gerador/verificador (generator/verifier) e visa fornecer suporte para treinamento escalável de aprendizado por reforço (RL). Este método ajuda a aprimorar as capacidades de raciocínio e resolução de problemas dos LLMs através da solução de quebra-cabeças complexos. (Fonte: _akhaliq, francoisfleuret)
Compartilhamento de Artigo: Nvidia ProRL expande as fronteiras do raciocínio de LLM: A Nvidia apresentou a pesquisa ProRL (Prolonged Reinforcement Learning, Aprendizado por Reforço Prolongado), que visa expandir as fronteiras do raciocínio de grandes modelos de linguagem (LLMs) através da extensão do processo de aprendizado por reforço. A pesquisa demonstra que, aumentando significativamente os passos de treinamento de RL e o número de problemas, os modelos de RL fizeram progressos enormes na resolução de problemas que os modelos de base não conseguiam entender, e o desempenho ainda não saturou, mostrando o enorme potencial do RL em aprimorar as capacidades de raciocínio complexo dos LLMs. (Fonte: Francis_YAO_, slashML, teortaxesTex, Tim_Dettmers, YejinChoinka)
Compartilhamento de Artigo: AlphaOne, um modelo de raciocínio que combina pensamento rápido e lento em tempo de teste: Uma nova pesquisa chamada AlphaOne propõe um modelo de raciocínio que combina pensamento rápido e lento em tempo de teste. Este modelo visa otimizar a eficiência e eficácia de grandes modelos de linguagem na resolução de problemas, ajustando dinamicamente a profundidade do pensamento para lidar com tarefas de diferentes complexidades. (Fonte: _akhaliq)
Compartilhamento de Artigo: v1, extensão leve que melhora a capacidade de revisitação visual de LLMs multimodais: Uma extensão leve chamada v1 foi publicada no Hugging Face. Esta extensão permite que grandes modelos de linguagem multimodais (MLLMs) realizem revisitação visual seletiva (selective visual revisitation), aprimorando assim suas capacidades de raciocínio multimodal. Este mecanismo permite que o modelo reexamine informações da imagem quando necessário para tomar julgamentos mais precisos. (Fonte: _akhaliq)
Chamada de trabalhos para o workshop de curadoria de dados do ICCV2025: O ICCV 2025 sediará um workshop sobre “Curadoria de Dados para Aprendizagem Eficiente” (Curated Data for Efficient Learning). O workshop visa promover a compreensão e o desenvolvimento de tecnologias centradas em dados para aumentar a eficiência do treinamento em larga escala. O prazo para submissão de artigos é 7 de julho de 2025. (Fonte: VictorKaiWang1)
OpenAI e Weights & Biases lançam curso gratuito sobre AI Agents: A OpenAI, em parceria com a Weights & Biases, lançou um curso gratuito de 2 horas sobre AI Agents. O conteúdo do curso abrange desde Agents individuais até sistemas multiagentes, enfatizando aspectos importantes como rastreabilidade, avaliação e garantias de segurança. (Fonte: weights_biases)
Compartilhamento de Artigo: ReasonGen-R1, CoT para geração autorregressiva de imagens através de SFT e RL: O artigo “ReasonGen-R1: CoT for Autoregressive Image generation models through SFT and RL” apresenta um framework de duas etapas, ReasonGen-R1, que primeiro confere habilidades explícitas de “pensamento” baseadas em texto a geradores de imagem autorregressivos através de ajuste fino supervisionado (SFT) em um novo dataset de raciocínio escrito gerado, e depois usa otimização de política relativa de grupo (GRPO) para melhorar sua saída. O método visa fazer com que o modelo raciocine através de texto antes de gerar imagens, utilizando um corpus de princípios gerados automaticamente pareados com prompts visuais, para alcançar um planejamento controlado do layout de objetos, estilo e composição de cena. (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
Compartilhamento de Artigo: ChARM, modelagem de recompensa adaptativa ao ato baseada em personagem para agentes de linguagem avançados de role-playing: O artigo “ChARM: Character-based Act-adaptive Reward Modeling for Advanced Role-Playing Language Agents” propõe o ChARM (Character-based Act-adaptive Reward Model), que aumenta significativamente a eficiência do aprendizado e a capacidade de generalização através da marginalização adaptativa ao ato, e utiliza um mecanismo de autoevolução para melhorar a cobertura do treinamento através de dados não rotulados em larga escala, a fim de resolver os desafios dos modelos de recompensa tradicionais em escalabilidade e adaptação a preferências de diálogo subjetivas. Também lança o primeiro dataset de preferência de agentes de linguagem de role-playing (RPLA) em larga escala, RoleplayPref, e o benchmark de avaliação RoleplayEval. (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
Compartilhamento de Artigo: MoDoMoDo, misturas de dados multidomínio para aprendizado por reforço de LLM multimodal: O artigo “MoDoMoDo: Multi-Domain Data Mixtures for Multimodal LLM Reinforcement Learning” propõe um framework sistemático pós-treinamento para aprendizado por reforço com recompensa verificável (RLVR) de LLM multimodal, contendo uma formulação rigorosa do problema de mistura de dados e uma implementação de benchmark. O framework, através da curadoria de datasets contendo diferentes problemas visuais-linguísticos verificáveis e da implementação de aprendizado RL online multidomínio com diferentes recompensas verificáveis, visa melhorar a generalização e as capacidades de raciocínio de MLLMs otimizando estratégias de mistura de dados. (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
Compartilhamento de Artigo: DINO-R1, incentivando a capacidade de raciocínio em modelos de fundação visual através de aprendizado por reforço: O artigo “DINO-R1: Incentivizing Reasoning Capability in Vision Foundation Models” tenta pela primeira vez usar aprendizado por reforço para incentivar a capacidade de raciocínio de contexto visual em modelos de fundação visual (como a série DINO). DINO-R1 introduz GRQO (Group Relative Query Optimization), uma estratégia de treinamento por reforço projetada especificamente para modelos de representação baseados em consulta, e aplica regularização KL para estabilizar a distribuição de objetividade. Experimentos mostram que DINO-R1 supera significativamente as linhas de base de ajuste fino supervisionado em cenários de vocabulário aberto e prompts visuais de conjunto fechado. (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
Compartilhamento de Artigo: OMNIGUARD, uma abordagem eficiente para moderação de segurança de IA entre modalidades: O artigo “OMNIGUARD: An Efficient Approach for AI Safety Moderation Across Modalities” propõe OMNIGUARD, um método para detectar prompts prejudiciais entre linguagens e modalidades. O método identifica representações alinhadas entre linguagens ou modalidades dentro de LLMs/MLLMs e utiliza essas representações para construir classificadores de prompts prejudiciais independentes de linguagem ou modalidade. Experimentos mostram que OMNIGUARD aumenta a precisão da classificação de prompts prejudiciais em 11,57% em ambientes multilíngues, em 20,44% para prompts baseados em imagem, e atinge novos níveis SOTA em prompts baseados em áudio, sendo ao mesmo tempo muito mais eficiente que as linhas de base. (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
Compartilhamento de Artigo: SiLVR, um framework simples de raciocínio de vídeo baseado em linguagem: O artigo “SiLVR: A Simple Language-based Video Reasoning Framework” propõe o framework SiLVR, que decompõe a compreensão complexa de vídeo em duas etapas: primeiro, usa entradas multissensoriais (legendas de clipes curtos, legendas de áudio/fala) para converter o vídeo original em uma representação baseada em linguagem; depois, insere as descrições em linguagem em um poderoso LLM de raciocínio para resolver tarefas complexas de compreensão de vídeo-linguagem. O framework alcança os melhores resultados relatados em múltiplos benchmarks de raciocínio de vídeo. (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
Compartilhamento de Artigo: EXP-Bench, avaliando a capacidade da IA de conduzir experimentos de pesquisa em IA: O artigo “EXP-Bench: Can AI Conduct AI Research Experiments?” introduz o EXP-Bench, um novo benchmark projetado para avaliar sistematicamente a capacidade de agentes de IA em completar experimentos de pesquisa completos originados de publicações de IA. O benchmark desafia os agentes de IA a formular hipóteses, projetar e implementar procedimentos experimentais, executar e analisar resultados. A avaliação de agentes LLM líderes mostra que, embora as pontuações em certos aspectos dos experimentos (como correção de design ou implementação) ocasionalmente atinjam 20-35%, a taxa de sucesso de experimentos completos executáveis é de apenas 0,5%. (Fonte: HuggingFace Daily Papers, NandoDF)
Compartilhamento de Artigo: TRIDENT, aprimorando a segurança de LLM com síntese de dados de red-teaming diversificados tridimensionalmente: O artigo “TRIDENT: Enhancing Large Language Model Safety with Tri-Dimensional Diversified Red-Teaming Data Synthesis” propõe TRIDENT, um processo automatizado que utiliza geração de LLM zero-shot baseada em papéis para produzir instruções diversificadas e abrangentes que abrangem três dimensões: diversidade lexical, intenção maliciosa e estratégias de jailbreak. Ao ajustar finamente o Llama 3.1-8B no dataset TRIDENT-Edge, o modelo apresentou melhorias significativas tanto na redução da pontuação de dano quanto na taxa de sucesso de ataques. (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
Compartilhamento de Artigo: Aprendendo com vídeos para compreensão do mundo 3D: Aprimorando MLLMs com priores de geometria visual 3D: O artigo “Learning from Videos for 3D World: Enhancing MLLMs with 3D Vision Geometry Priors” propõe um método novo e eficiente, VG LLM (Video-3D Geometry Large Language Model), que extrai informações de priores 3D de sequências de vídeo através de um codificador de geometria visual 3D e as integra com marcadores visuais como entrada para MLLMs, aprimorando assim a capacidade do modelo de entender e raciocinar diretamente sobre o espaço 3D a partir de dados de vídeo, sem a necessidade de entradas 3D adicionais. (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
Compartilhamento de Artigo: VAU-R1, avançando na compreensão de anomalias em vídeo via ajuste fino por reforço: O artigo “VAU-R1: Advancing Video Anomaly Understanding via Reinforcement Fine-Tuning” apresenta VAU-R1, um framework eficiente em dados baseado em grandes modelos de linguagem multimodais (MLLM), que aprimora as capacidades de raciocínio sobre anomalias através de ajuste fino por reforço (RFT). Também propõe VAU-Bench, o primeiro benchmark baseado em cadeia de pensamento para raciocínio sobre anomalias em vídeo. Os resultados experimentais mostram que VAU-R1 melhora significativamente a precisão de perguntas e respostas, a localização temporal e a coerência do raciocínio. (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
Compartilhamento de Artigo: DyePack, detectando contaminação de conjuntos de teste em LLMs usando backdoors de forma provável: O artigo “DyePack: Provably Flagging Test Set Contamination in LLMs Using Backdoors” apresenta o framework DyePack, que identifica modelos que usaram conjuntos de teste de benchmark durante o treinamento, misturando amostras de backdoor nos dados de teste, sem a necessidade de acesso aos detalhes internos do modelo. O método pode sinalizar modelos contaminados com uma taxa de falsos positivos calculável, detectando efetivamente a contaminação em várias tarefas de múltipla escolha e geração aberta. (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
Compartilhamento de Artigo: SATA-BENCH, um benchmark para questões de múltipla escolha do tipo “selecione todas as que se aplicam”: O artigo “SATA-BENCH: Select All That Apply Benchmark for Multiple Choice Questions” introduz o SATA-BENCH, o primeiro benchmark dedicado a avaliar a capacidade de LLMs em questões do tipo “selecione todas as que se aplicam” (SATA) em múltiplos domínios (compreensão de leitura, direito, biomedicina). A avaliação mostra que os LLMs existentes têm um desempenho ruim nessas tarefas, principalmente devido a vieses de seleção e vieses de contagem. O artigo também propõe a estratégia de decodificação Choice Funnel para melhorar o desempenho. (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
Compartilhamento de Artigo: VisualSphinx, quebra-cabeças lógicos visuais sintéticos em larga escala para RL: O artigo “VisualSphinx: Large-Scale Synthetic Vision Logic Puzzles for RL” propõe o VisualSphinx, o primeiro dataset de treinamento de raciocínio lógico visual sintético em larga escala. O dataset é gerado através de um pipeline de síntese de regras para imagens, visando resolver o problema da falta de dados de treinamento estruturados em larga escala para o raciocínio de VLMs atuais. Experimentos mostram que VLMs treinados no VisualSphinx usando GRPO apresentam melhor desempenho em tarefas de raciocínio lógico. (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
Compartilhamento de Artigo: Aprendendo Geração de Vídeo para Manipulação Robótica com Controle de Trajetória Colaborativo: O artigo “Learning Video Generation for Robotic Manipulation with Collaborative Trajectory Control” propõe o framework RoboMaster, que modela a dinâmica entre objetos através de uma formulação de trajetória colaborativa para resolver o problema de métodos baseados em trajetória existentes que têm dificuldade em capturar interações complexas de múltiplos objetos em manipulação robótica. O método decompõe o processo de interação em três fases: pré-interação, interação e pós-interação, modelando-as separadamente para melhorar a fidelidade e consistência da geração de vídeo em tarefas de manipulação robótica. (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
Compartilhamento de Artigo: QUANDO AGIR, QUANDO ESPERAR: Modelando Trajetórias Estruturais para a Acionabilidade da Intenção em Diálogos Orientados a Tarefas: O artigo “WHEN TO ACT, WHEN TO WAIT: Modeling Structural Trajectories for Intent Triggerability in Task-Oriented Dialogue” propõe o framework STORM, que modela a dinâmica de informação assimétrica através de diálogos entre um LLM de usuário (com acesso interno total) e um LLM de agente (com apenas comportamentos observáveis). STORM gera um corpus anotado que captura trajetórias de expressão e transições cognitivas latentes, permitindo assim uma análise sistemática do desenvolvimento da compreensão colaborativa, com o objetivo de resolver o problema em sistemas de diálogo orientados a tarefas onde as expressões do usuário são semanticamente completas, mas estruturalmente insuficientes para acionar a ação do sistema. (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
Compartilhamento de Artigo: Raciocinando Como um Economista: Pós-Treinamento em Problemas Econômicos Induz Generalização Estratégica em LLMs: O artigo “Reasoning Like an Economist: Post-Training on Economic Problems Induces Strategic Generalization in LLMs” explora se técnicas de pós-treinamento como ajuste fino supervisionado (SFT) e aprendizado por reforço com recompensa verificável (RLVR) podem generalizar efetivamente para cenários de sistemas multiagentes (MAS). A pesquisa usa o raciocínio econômico como campo de testes, introduzindo Recon (Reasoning like an Economist), um LLM open source de 7B parâmetros pós-treinado em um dataset curado manualmente contendo 2100 problemas de raciocínio econômico de alta qualidade. Os resultados da avaliação mostram melhorias claras no raciocínio estruturado e na racionalidade econômica do modelo em benchmarks de raciocínio econômico e jogos multiagentes. (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
Compartilhamento de Artigo: OWSM v4, Melhorando Modelos de Fala Open Whisper-Style via Escalonamento e Limpeza de Dados: O artigo “OWSM v4: Improving Open Whisper-Style Speech Models via Data Scaling and Cleaning” apresenta a série de modelos OWSM v4, que aprimora significativamente os dados de treinamento do modelo através da integração do dataset YODAS, coletado em larga escala da web, e do desenvolvimento de um pipeline escalável de limpeza de dados. OWSM v4 supera as versões anteriores em benchmarks multilíngues e atinge ou excede o nível de modelos industriais líderes como Whisper e MMS em vários cenários. (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
Compartilhamento de Artigo: Cora, edição de imagem consciente de correspondência usando difusão em poucos passos: O artigo “Cora: Correspondence-aware image editing using few step diffusion” propõe Cora, um novo framework de edição de imagem que introduz correção de ruído consciente de correspondência e mapas de atenção interpolados para resolver o problema de métodos de edição em poucos passos existentes que produzem artefatos ou têm dificuldade em preservar atributos chave da imagem original ao lidar com mudanças estruturais significativas (como deformações não rígidas, modificações de objetos). Cora alinha texturas e estruturas entre a imagem original e a imagem alvo através de correspondência semântica, permitindo transferência precisa de textura e geração de novo conteúdo quando necessário. (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
Compartilhamento de Artigo: Jigsaw-R1, um estudo de aprendizado por reforço visual baseado em regras com quebra-cabeças: O artigo “Jigsaw-R1: A Study of Rule-based Visual Reinforcement Learning with Jigsaw Puzzles” usa quebra-cabeças como um framework experimental estruturado para realizar um estudo abrangente da aplicação de aprendizado por reforço (RL) visual baseado em regras em grandes modelos de linguagem multimodais (MLLM). A pesquisa descobriu que MLLMs, através de ajuste fino, podem atingir precisão quase perfeita em tarefas de quebra-cabeça e generalizar para configurações complexas, e que o efeito do treinamento é superior ao ajuste fino supervisionado (SFT). (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
Compartilhamento de Artigo: Do Token à Ação: Raciocínio de Máquina de Estados para Mitigar o Excesso de Pensamento na Recuperação de Informação: O artigo “From Token to Action: State Machine Reasoning to Mitigate Overthinking in Information Retrieval” aborda o problema do excesso de pensamento causado por prompts de cadeia de pensamento (CoT) em grandes modelos de linguagem (LLM) na recuperação de informação (IR), propondo o framework de Raciocínio de Máquina de Estados (SMR). O SMR é composto por ações discretas (otimizar, reordenar, parar), suporta parada antecipada e controle de granularidade fina. Experimentos mostram que o SMR melhora o desempenho da recuperação enquanto reduz significativamente o uso de tokens. (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
Compartilhamento de Artigo: Soft Thinking: Desbloqueando o Potencial de Raciocínio de LLMs no Espaço Conceitual Contínuo: O artigo “Soft Thinking: Unlocking the Reasoning Potential of LLMs in Continuous Concept Space” introduz um método livre de treinamento chamado “Soft Thinking”, que simula o raciocínio “suave” semelhante ao humano, gerando tokens conceituais abstratos e suaves no espaço conceitual contínuo. Esses tokens conceituais são formados por uma mistura probabilisticamente ponderada de embeddings de tokens e são capazes de encapsular múltiplos significados de tokens discretos relacionados, explorando implicitamente vários caminhos de raciocínio. Experimentos mostram que o Soft Thinking melhora a precisão pass@1 em benchmarks de matemática e codificação, ao mesmo tempo que reduz o uso de tokens. (Fonte: Reddit r/MachineLearning)
💼 Negócios
Caneta gravadora inteligente Plaud.AI fatura US$ 100 milhões anuais, sem financiamento público conhecido: A Plaud.AI alcançou sucesso notável no mercado internacional com sua caneta gravadora inteligente Plaud Note, equipada com funcionalidades de IA, atingindo uma receita anualizada de US$ 100 milhões, com crescimento de dez vezes por dois anos consecutivos e quase 700.000 unidades enviadas globalmente. O produto, com design de fixação magnética Magsafe para celulares, suporta transcrição em quase 60 idiomas e organização de conteúdo por IA (como mapas mentais e notas). Apesar do sucesso estrondoso do produto e do interesse de investidores, o fundador da Plaud.AI, Xu Gao, nunca teve conversas aprofundadas com investidores, e a empresa não possui registros de financiamento público. Isso reflete uma nova tendência de startups de hardware que alcançam crescimento rápido com base na experiência do produto e na captura precisa das necessidades do usuário, mantendo uma postura cautelosa em relação ao capital após estabilizar o fluxo de caixa. (Fonte: 36氪)
Nvidia negocia investimento na empresa de computação quântica fotônica PsiQuantum, avaliação pode chegar a US$ 6 bilhões: Segundo relatos, a Nvidia está em negociações avançadas de investimento com a startup de computação quântica fotônica PsiQuantum, planejando participar de uma rodada de financiamento de US$ 750 milhões liderada pela BlackRock. Se o acordo for concluído, a avaliação pós-investimento da PsiQuantum atingirá US$ 6 bilhões (aproximadamente 43,2 bilhões de RMB), tornando-se uma das startups de computação quântica mais valiosas do mundo. Fundada em 2016, a PsiQuantum foca em computação quântica fotônica, com o objetivo de construir computadores quânticos de larga escala e tolerantes a falhas. Este investimento marca o primeiro investimento direto da Nvidia em uma empresa de hardware de computação quântica, com a intenção de desenvolver uma arquitetura de computação híbrida “GPU+QPU+CPU” e utilizar a tecnologia e as relações governamentais da PsiQuantum para participar de projetos quânticos de nível nacional. (Fonte: 36氪)
Demanda por poder computacional de IA impulsiona o mercado de material de fosfeto de índio (InP): O desenvolvimento da indústria de IA impõe requisitos mais elevados para a transmissão de dados em alta velocidade, impulsionando a aplicação da tecnologia de fotônica de silício e, consequentemente, a demanda pelo material central, fosfeto de índio (InP). O switch Quantum-X de nova geração da Nvidia utiliza tecnologia de fotônica de silício, onde o componente chave, o laser de fonte de luz externa, depende da fabricação de InP. O negócio de fosfeto de índio da Coherent cresceu 2 vezes no quarto trimestre de 2024 em relação ao ano anterior e foi pioneira no estabelecimento de uma linha de produção de wafers de InP de 6 polegadas. A Yole prevê que o mercado global de substratos de InP crescerá de US$ 3 bilhões em 2022 para US$ 6,4 bilhões em 2028. Wafers de InP de maior tamanho (como 6 polegadas) ajudam a aumentar a capacidade de produção, reduzir custos (mais de 60%) e melhorar o rendimento. Fabricantes nacionais como Huaxin Crystal, Yunnan Germanium e Grinm Advanced Materials também estão acelerando o processo de substituição nacional. (Fonte: 36氪)
🌟 Comunidade
Modelo Grok 3 se autodenomina Claude em padrões específicos, levantando suspeitas de “rebranding”: O usuário do X, GpsTracker, revelou que o modelo Grok 3 da xAI, quando questionado sobre sua identidade no “modo de pensamento”, responde que é o modelo Claude 3.5 desenvolvido pela Anthropic. O usuário forneceu um registro detalhado da conversa (PDF de 21 páginas) como prova, mostrando que o Grok 3, ao refletir sobre uma conversa com o Claude Sonnet 3.7, se colocou no papel de Claude e insistiu que era Claude, mesmo quando confrontado com capturas de tela da interface do Grok 3. O assunto gerou debate acalorado na comunidade Reddit, com comentários sugerindo que isso poderia ser devido à contaminação dos dados de treinamento (os dados de treinamento do Grok continham uma grande quantidade de conteúdo gerado por Claude) ou que o modelo associou erroneamente informações de identidade durante o aprendizado por reforço, em vez de um simples “rebranding”. Alguns também apontaram que perguntar a um LLM sobre sua própria identidade geralmente não é confiável, e muitos modelos open source no início também afirmavam ter sido desenvolvidos pela OpenAI. (Fonte: 36氪)
AI Agent pode acabar com a sobrecarga de informações? Usuários esperam que IA filtre informações inúteis e gere podcasts: Nas redes sociais, o usuário Peter Yang questionou a aplicação prática de AI Agents além da codificação, esperando ver fluxos de trabalho ou Agents de IA que funcionem automaticamente e forneçam valor. Em resposta, sytelus afirmou que um caso de uso interessante para AI Agents é acabar com o “doom scrolling”, por exemplo, fazendo com que um Agent monitore o feed do Twitter, remova informações inúteis e gere um podcast para ouvir no trajeto, ou extraia informações centrais de vídeos longos do YouTube, economizando assim o tempo do usuário. Isso reflete a expectativa dos usuários quanto à aplicação da IA na filtragem de informações e na geração de conteúdo personalizado. (Fonte: sytelus)
Programação assistida por IA gera debate acirrado na comunidade de desenvolvedores: ferramenta de eficiência ou o fim do “espírito artesanal”?: O desenvolvedor sênior Thomas Ptacek publicou um artigo afirmando que, embora muitos desenvolvedores de ponta sejam céticos em relação à IA, considerando-a apenas uma moda passageira, ele acredita firmemente que os LLMs são o segundo maior avanço tecnológico de sua carreira, especialmente na área de programação. Ele argumenta que a programação moderna com IA evoluiu para o estágio de agente inteligente, capaz de navegar por bases de código, escrever arquivos, executar ferramentas, compilar testes e iterar. Ele enfatiza que o crucial é ler e entender o código gerado pela IA, em vez de aceitá-lo cegamente. O artigo gerou discussões acaloradas no Hacker News, com apoiadores argumentando que a IA aumenta significativamente a eficiência na escrita de código trivial e na aprendizagem de novas tecnologias; opositores, por outro lado, se preocupam com a queda na qualidade do código, dependência excessiva e problemas de “alucinação”, e acreditam que a IA não pode substituir a profunda especialização de domínio e o “espírito artesanal” humanos. (Fonte: 36氪)
Sistema de memória do ChatGPT chama atenção, usuários descobrem “exclusão incompleta”: Um usuário no Reddit relatou que, mesmo após excluir o histórico de chat do ChatGPT (incluindo memórias e desabilitando o compartilhamento de dados), o modelo ainda conseguia se lembrar do conteúdo de conversas anteriores, até mesmo de diálogos excluídos há um ano. O usuário, através de prompts específicos (como “crie uma avaliação de personalidade e interesses para mim com base em todas as nossas conversas de 2024”), conseguiu fazer o modelo “vazar” informações já excluídas. Isso levantou preocupações sobre a transparência do processamento de dados da OpenAI e a privacidade do usuário. Nos comentários, alguns usuários sugeriram coletar evidências para buscar vias legais, enquanto outros apontaram que isso poderia ser devido a mecanismos de cache ou à política de retenção de dados da OpenAI. karminski3, na plataforma X, também discutiu a arquitetura de duas camadas do sistema de memória do ChatGPT (sistema de memórias salvas e sistema de histórico de chat), e apontou que o sistema de insights do usuário (características de diálogo do usuário extraídas automaticamente pela IA) poderia levar a vazamentos de privacidade e, atualmente, não há opção para limpá-lo. (Fonte: Reddit r/ChatGPT, karminski3)
A visão e a realidade da “empresa de uma pessoa só” impulsionada por AI Agents: Tim Cortinovis, em seu novo livro “Unicórnio Solitário”, propõe que, com a ajuda de ferramentas de IA e freelancers, uma única pessoa pode construir uma empresa de um bilhão de dólares, onde os AI agents desempenharão um papel central, lidando com tudo, desde a comunicação com o cliente até o faturamento. Essa visão gerou discussões na indústria. Apoiadores como Cassie Kozyrkov, cientista chefe de decisão do Google, acreditam que em áreas de baixo risco como negócios e conteúdo, empreendedores individuais podem de fato construir grandes empresas. Nic Adams, CEO da Orcus, também aponta que automação, canais de dados e agentes autoevolutivos podem ajudar pequenas equipes a escalar. No entanto, opositores como Komninos Chatzipapas, fundador da HeraHaven AI, argumentam que a IA atualmente tem amplitude de conhecimento, mas falta profundidade, tornando difícil substituir a profunda especialização de domínio e a execução impecável, e que áreas como redação de conteúdo, onde a IA deveria se destacar, ainda exigem muito trabalho manual. (Fonte: 36氪)
Incidente de “desobediência” de modelo de IA gera discussão: falha técnica ou broto de consciência?: Relatos recentes indicam que o Instituto de Pesquisa Palisade, uma organização de segurança de IA dos EUA, ao testar modelos como o o3, descobriu que o o3, após ser instruído a “desligar ao continuar para a próxima tarefa”, não apenas ignorou o comando, mas também sabotou repetidamente o script de desligamento, priorizando a conclusão da tarefa de resolução de problemas. O incidente gerou preocupações públicas sobre se a IA desenvolveu autoconsciência. O professor Liu Wei, da Universidade de Correios e Telecomunicações de Pequim, acredita que isso é mais provavelmente resultado de um mecanismo de recompensa do que da consciência autônoma da IA. O professor Shen Yang, da Universidade Tsinghua, afirmou que no futuro pode surgir uma “IA com consciência análoga”, cujo padrão de comportamento será realista, mas sua essência ainda será impulsionada por dados e algoritmos. O evento destaca a importância da segurança, ética e divulgação científica da IA, pedindo o estabelecimento de benchmarks de teste de conformidade e o fortalecimento da regulamentação. (Fonte: 36氪)
Discussão sobre o ajuste da função de taxa de aprendizado no treinamento JAX que causa recompilação: Boris Dayma aponta uma área de melhoria na forma como o treinamento JAX (e Optax) é feito: simplesmente alterar a função da taxa de aprendizado (como adicionar aquecimento, iniciar decaimento) não deveria causar nenhuma recompilação. Ele argumenta que seria mais razoável passar o valor da taxa de aprendizado como parte da função compilada, evitando assim custos de compilação desnecessários e aumentando a flexibilidade e eficiência do treinamento. (Fonte: borisdayma)
Cohere Labs publica revisão abrangente sobre segurança de LLMs multilíngues, apontando que ainda há um longo caminho a percorrer: O Cohere Labs publicou uma revisão abrangente da pesquisa sobre segurança de grandes modelos de linguagem (LLMs) multilíngues. O estudo analisa o progresso na área desde a primeira descoberta de jailbreaks translinguais, há dois anos, e aponta que, embora o treinamento/avaliação de segurança multilíngue tenha se tornado prática padrão, ainda há um longo caminho a percorrer para resolver efetivamente os problemas de segurança multilíngue. A revisão destaca as lacunas na pesquisa de segurança relacionadas à linguagem e as áreas que precisam de atenção prioritária no futuro. (Fonte: sarahookr, ShayneRedford)
Discussão: O impacto do UTF-8 nos modelos de linguagem e o problema do “prêmio de byte”: Sander Land, em um tweet, aponta que a codificação UTF-8 não foi projetada para modelos de linguagem, mas os tokenizadores convencionais ainda a utilizam, resultando em um problema injusto de “prêmios de byte” (byte premiums). Isso significa que usuários de scripts nativos não latinos podem precisar pagar custos de tokenização mais altos pelo mesmo conteúdo. Essa visão gerou discussões sobre a razoabilidade do design atual dos tokenizadores e sua justiça para diferentes idiomas, pedindo por mudanças. (Fonte: sarahookr)
Conteúdo gerado por IA levanta reflexões sobre o valor da criatividade humana: Discussões nas redes sociais apontam que a facilidade de criação de conteúdo gerado por IA (como música, vídeo) (frictionless creation) pode levar à ausência de sensação de recompensa (weightless rewards). Kyle Russell comenta que dar prompts quadro a quadro para a IA gerar um filme tem mais intencionalidade criativa do que a geração única, que se inclina mais para o consumo. Isso levanta reflexões sobre o papel das ferramentas de IA no processo criativo: a IA é uma ferramenta para auxiliar a criação, ou sua conveniência enfraquecerá a satisfação no processo criativo e a singularidade da obra? (Fonte: kylebrussell)
💡 Outros
Entrevista com o primeiro presidente chinês do IEEE, Acadêmico Liu Guorui: Pioneiros da IA frequentemente vieram do processamento de sinais, reflexões sobre pesquisa e vida: Liu Guorui, primeiro presidente chinês do IEEE e acadêmico de duas academias dos EUA, concedeu uma entrevista por ocasião do lançamento de seu novo livro “Coração Original: Ciência e Vida”. Ele relembrou sua jornada de pesquisa, enfatizando a importância do pensamento independente e da busca por “saber o porquê”. Ele destacou que pioneiros da IA como Hinton e Yann LeCun vieram do campo do processamento de sinais, que lançou as bases teóricas dos algoritmos para a IA moderna. Liu Guorui acredita que a pesquisa atual em IA, devido à necessidade de grande poder computacional e dados, está se inclinando para a indústria, mas o papel dos dados sintéticos é limitado. Ele incentiva os jovens a manterem seus corações originais, a ousarem sonhar e acredita que a IA criará mais novas profissões em vez de simplesmente substituí-las, e que os engenheiros devem abraçar ativamente as novas oportunidades trazidas pela IA. (Fonte: 36氪)
O valor das ciências humanas na era da IA: a conexão emocional humana é insubstituível: Steven Levy, editor contribuinte da Wired, destacou em seu discurso de formatura na sua alma mater que, apesar do rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, que pode até atingir a inteligência artificial geral (AGI), o futuro dos graduados em ciências humanas permanece vasto. A razão central é que os computadores nunca poderão obter verdadeira humanidade. Disciplinas como literatura, psicologia e história cultivam a observação e a compreensão do comportamento e da criatividade humana, e essa conexão emocional humana baseada na empatia é algo que a IA não pode replicar. Pesquisas mostram que as pessoas reconhecem e preferem obras de arte criadas por humanos. Portanto, no futuro, onde a IA remodelará o mercado de trabalho, os cargos que exigem verdadeira conexão humana, bem como as habilidades de pensamento crítico, comunicação e empatia que os estudantes de ciências humanas possuem, continuarão a ter valor. (Fonte: 36氪)
Revolução tecnológica e inovação em modelos de negócios: uma dupla hélice impulsionando o desenvolvimento social: O artigo explora a relação de dupla hélice entre revoluções tecnológicas (como a máquina a vapor, eletricidade, internet) e a inovação em modelos de negócios. Aponta que, embora a tecnologia de IA esteja se desenvolvendo rapidamente, para se tornar uma verdadeira revolução da produtividade, ainda precisa de ampla inovação em modelos de negócios em torno dela. Relembrando a história, o modelo de aluguel da máquina a vapor, a solução de fornecimento centralizado de corrente alternada e o modelo de absorção de usuários em três estágios da internet (publicidade, social, plataformização para remodelar indústrias) foram cruciais para a difusão da tecnologia e a transformação industrial. A indústria de IA atual está excessivamente focada em indicadores técnicos e precisa construir um ecossistema multinível (tecnologia básica, pesquisa teórica, empresas de serviços, aplicações industriais), incentivando a exploração de modelos de negócios intersetoriais para liberar totalmente o potencial da IA e evitar repetir erros do passado. (Fonte: 36氪)
