Diário de IA - 2025-06-23(Edição da manhã)

Palavras-chave：SurgeAI, ScaleAI, MiniMax-M1, Claude 3.7 Sonnet, colapso do modelo, indústria de serviços de dados de IA, desempenho de modelos de texto longo, design MoE, auto-treinamento de modelos, aumento da taxa de erro

🔥 Foco

SurgeAI ultrapassa ScaleAI em receita, gerando atenção da indústria: A SurgeAI, uma empresa fundada em 2019 e sem financiamento de capital de risco, alegadamente ultrapassou US$ 1 bilhão em receita anual, superando sua concorrente ScaleAI (receita projetada de US$ 870 milhões para 2024). A SurgeAI tem sido consistentemente lucrativa, e o desempenho de seu modelo em anotação de dados e dados pós-treinamento supera o da ScaleAI, especialmente em certos domínios específicos. Esta notícia gerou discussões sobre o cenário competitivo e os modelos de negócios no setor de serviços de dados de IA, particularmente o potencial de startups B2B autofinanciadas (bootstrapped). (Fonte: teortaxesTex, teortaxesTex, teortaxesTex)

MiniMax lança modelo MiniMax-M1, desafiando o processamento e raciocínio de textos longos: A MiniMax lançou o modelo aberto de texto longo MiniMax-M1, que demonstrou excelente desempenho no teste de texto longo Fiction.liveBench, comparável ao Gemini 2.5 Pro-preview 05-06. O MiniMax-M1 utiliza um design de Mistura de Especialistas (MoE), mecanismo de atenção ultrarrápido Lightning Attention, suporta uma janela de contexto de 1M tokens e usa o novo algoritmo CISPO para aprendizado por reforço, com um custo computacional alegadamente 4 vezes menor que o DeepSeek-R1. Seu treinamento levou apenas 3 semanas e 512 GPUs de ponta. Isso marca um potencial significativo para o mecanismo de atenção linear original baseado na arquitetura Shazeer em termos de compreensão de texto longo e inferência eficiente. (Fonte: teortaxesTex, TheTuringPost)

Jeff Clune relembra os primórdios da OpenAI: parecia descobrir alienígenas e ajudá-los a chegar: O pesquisador de IA Jeff Clune, em uma entrevista, descreveu suas primeiras experiências na OpenAI, dizendo que parecia que astrônomos haviam descoberto alienígenas a caminho da Terra, e a equipe não estava apenas observando, mas também fornecendo informações a esses “alienígenas” (metaforicamente, a IA), ajudando-os a se desenvolver. Essa metáfora revela vividamente o temor, a empolgação e os sentimentos complexos dos primeiros pesquisadores de IA ao enfrentar o potencial da inteligência artificial geral em rápido desenvolvimento, ao mesmo tempo que sugere a incerteza quanto à direção e ao impacto do desenvolvimento da IA. (Fonte: Reddit r/artificial)

Jeff Clune says early OpenAI felt like being an astronomer and spotting aliens on their way to Earth: "We weren't just watching the aliens coming, we were also giving them information. We were helping them come."

Fenômeno de “colapso de modelo” (model collapse) gera debate contínuo, com opiniões divergentes entre pesquisadores: O debate continua sobre se o retreinamento contínuo de Grandes Modelos de Linguagem (LLM) com conteúdo gerado por eles mesmos levaria ao “colapso de modelo” (ou seja, o resultado do modelo se tornando repetitivo, superficial e propenso a erros). Críticos argumentam que esse autotreinamento exporia os modelos a fragmentos de linguagem cada vez mais restritos e enviesados (clichês de alta probabilidade do próprio modelo), levando à perda de vocabulário raro, sintaxe complexa e significados sutis. No entanto, alguns pesquisadores acreditam que essa preocupação pode ser uma ideia “ingênua” de 2023, sugerindo que soluções já existem ou estão surgindo. (Fonte: teortaxesTex)

🎯 Tendências

Fundador da Essential AI fala sobre a visão da empresa, querendo ser a “DeepSeek do Ocidente”: Ashish Vaswani, primeiro autor do artigo “Attention is All You Need” e fundador da Essential AI, disse em entrevista ao “Economic Times” que espera que sua empresa se torne a “DeepSeek do Ocidente”. Isso indica que as conquistas da DeepSeek no campo da IA obtiveram reconhecimento de pesquisadores internacionais de ponta e podem se tornar um alvo para outras empresas de IA alcançarem e imitarem, refletindo também a coexistência de competição e cooperação global no campo da IA. (Fonte: teortaxesTex)

Chip do Huawei MateBook X90 confirmado como sendo do processo N+2 da SMIC: Após desmontar o Huawei MateBook X90, a TechInsights descobriu que o modelo do chip embarcado é H252G63, M0=40nm, utilizando o processo N+2 da SMIC (Semiconductor Manufacturing International Corporation), e não os nós de 5nm ou N+3 anteriormente rumorados. Esta descoberta esclarece especulações anteriores sobre o processo de fabricação de chips da Huawei e fornece novas informações para a avaliação das capacidades de P&D independentes da indústria de semicondutores da China. Apesar disso, alguns usuários acreditam que, se o desempenho em benchmarks multi-core (aproximadamente equivalente ao M3) for verdadeiro, a proposta de valor do MateBook Fold permanece atraente. (Fonte: teortaxesTex, teortaxesTex)

Grande atualização na infraestrutura de cache da API Gemini do Google melhora a velocidade de processamento de vídeo e PDF: O Google anunciou uma atualização importante em sua infraestrutura de cache da API Gemini. Após a atualização, o tempo para o primeiro byte (TTFT) de vídeos com acerto de cache foi acelerado em 3 vezes, e para PDFs em 4 vezes. Além disso, a diferença de velocidade entre cache implícito e explícito foi reduzida, e otimizações contínuas estão sendo feitas para arquivos de áudio grandes. Essas melhorias visam aumentar a velocidade de resposta e a eficiência da API Gemini ao processar conteúdo multimídia. (Fonte: jeremyphoward, demishassabis)

Arcee lança seu primeiro modelo base, AFM-4.5B-Preview: A empresa Arcee lançou uma versão preview de seu primeiro modelo base, o AFM-4.5B-Preview. O modelo possui menos de 10B de parâmetros, foi desenvolvido ao longo de 5 meses e visa atender à demanda dos clientes por modelos base menores e de melhor qualidade. Isso reflete que, enquanto o campo da IA busca modelos com mais parâmetros, também há foco no desenvolvimento e aplicação de modelos menores, eficientes e para necessidades específicas. (Fonte: TheZachMueller)

PokéChamp: LLM atinge nível de especialista em batalhas competitivas de Pokémon: Um novo artigo apresenta um agente LLM minimax chamado PokéChamp, que, sem nenhum treinamento específico para Pokémon, alcançou um nível de Elo entre os 10%-30% melhores jogadores humanos em batalhas competitivas na plataforma Pokémon Showdown. Esta pesquisa demonstra o potencial dos grandes modelos de linguagem no domínio de jogos de estratégia complexos, alcançando um alto nível competitivo através de capacidades de raciocínio geral, mesmo sem dados específicos do domínio. O código foi disponibilizado em open-source no GitHub. (Fonte: jpt401)

Novo modelo de geração de música open-source SongBloom é lançado, com suporte para vocais: Um modelo de geração de música open-source chamado SongBloom foi lançado, capaz de gerar música contendo vocais. Este avanço fornece novas ferramentas de IA para o campo da criação musical, reduzindo a barreira de entrada para a produção musical e potencialmente impulsionando a geração de conteúdo musical personalizado. (Fonte: DhruvBatraDB)

Apple publica artigo discutindo a avaliação de Tokenizers além da compressão de texto: A equipe de pesquisa em machine learning da Apple publicou um artigo intitulado “Beyond Text Compression: Evaluating Tokenizers Across Scales”. A pesquisa foca em como avaliar de forma mais abrangente o desempenho de segmentadores de texto (Tokenizers) em diferentes escalas e condições, o que é crucial para a compreensão e geração de texto por grandes modelos de linguagem. (Fonte: dl_weekly)

WINGS: Arquitetura de aprendizado duplo para prevenir o esquecimento de texto puro em grandes modelos multimodais: Um artigo de IA apresenta uma arquitetura de aprendizado duplo chamada WINGS, projetada para prevenir o problema de esquecimento de informações de texto puro em Grandes Modelos de Linguagem Multimodais (MLLM) durante o processamento. Essa arquitetura pode, através de módulos ou mecanismos especializados, manter e reforçar a compreensão e memória semântica do texto pelo modelo, sendo de grande importância para melhorar o desempenho de MLLMs em tarefas transmodais. (Fonte: Reddit r/ArtificialInteligence)

Deep Learning para o design de novo (de novo design) de macrociclos de ligação a proteínas de alta afinidade: Um estudo demonstra o uso de técnicas de deep learning para projetar com precisão, de novo, macrociclos de ligação a proteínas de alta afinidade. Isso indica que a IA tem um enorme potencial nas áreas de descoberta de medicamentos e design molecular, capaz de acelerar o processo de desenvolvimento de novos fármacos e projetar macromoléculas medicinais com propriedades de ligação específicas. (Fonte: Reddit r/ArtificialInteligence)

🔥 Foco

🎯 Tendências

Tags Relacionadas

Related Posts

Diário de IA – 2025-07-01(Edição da noite)

Diário de IA – 2025-07-01(Edição da manhã)

Diário de IA – 2025-06-30(Edição da noite)