Palavras-chave：OpenAI, hardware de IA, Gemini Robotics, Anthropic, modelo de IA, segurança de IA, negócios de IA, aplicações de IA, caso de violação de hardware de IA da OpenAI, Gemini Robotics On-Device, uso justo de direitos autorais da Anthropic, dados de treinamento de modelos de IA, tecnologia de backdoor de segurança de IA
🔥 Foco
OpenAI acusada de roubo de tecnologia e marca registada, primeiro hardware de IA com estreia conturbada: A empresa iyO processou a OpenAI e a sua empresa de hardware adquirida, io (fundada pelo ex-designer da Apple, Jony Ive), acusando-as de infração de marca registada e roubo de tecnologia no desenvolvimento de hardware de IA. A iyO alega que a OpenAI, durante negociações de parceria e testes de tecnologia, obteve as suas tecnologias principais, como algoritmos de biossensoriamento e cancelamento de ruído de auscultadores personalizados, e as utilizou no desenvolvimento dos dispositivos de IA da io. A OpenAI nega a infração, afirmando que o seu primeiro hardware não é um dispositivo intra-auricular e tem um posicionamento de produto diferente do da iyO. Documentos judiciais revelam que a OpenAI testou a tecnologia da iyO e recusou a sua oferta de aquisição de 200 milhões de dólares. Atualmente, o tribunal obrigou a OpenAI a remover os vídeos promocionais relevantes, o que lança uma sombra sobre os planos de hardware da OpenAI e realça a intensa concorrência e os potenciais riscos legais no campo do hardware de IA (Fonte: 36氪 & 36氪)
Google lança modelo VLA de robótica on-device Gemini Robotics On-Device, impulsionando a “Androidização” de robôs: A Google lançou o Gemini Robotics On-Device, o seu primeiro modelo visão-linguagem-ação (VLA) que pode ser executado diretamente em robôs. O modelo é baseado no Gemini 2.0 e otimizado para reduzir a necessidade de recursos computacionais, permitindo que os robôs se adaptem mais rapidamente a novas tarefas e ambientes sem conexão contínua à internet, como dobrar roupas, abrir sacos e outras operações complexas. Juntamente com o Gemini Robotics SDK lançado, os programadores podem ajustar o modelo rapidamente com 50-100 demonstrações, permitindo que os robôs aprendam novas habilidades e testem no simulador MuJoCo. Esta iniciativa é vista pela indústria como um passo crucial para impulsionar o “momento Android” para robôs, permitindo que os fabricantes OEM se concentrem no hardware enquanto a Google fornece o “cérebro” universal (Fonte: 36氪 & 36氪 & GoogleDeepMind)
Uso de livros protegidos por direitos autorais pela Anthropic para treinar modelos é considerado “uso justo”: Um juiz federal dos EUA decidiu que o uso de livros protegidos por direitos autorais pela Anthropic para treinar o seu modelo de IA, Claude, se enquadra no “uso justo” e, portanto, é legal. O juiz comparou o processo de aprendizagem do modelo de IA à forma como os humanos leem, memorizam e se inspiram em livros para criar, considerando “inimaginável” pagar por cada uso. No entanto, o tribunal investigará mais a fundo se a Anthropic obteve parte dos dados de treino por meios “piratas” e poderá determinar uma indemnização. Esta decisão é significativa para a indústria de IA, podendo fornecer uma base legal para outras empresas de IA usarem materiais protegidos por direitos autorais para treinar modelos, mas também levanta mais discussões sobre a proteção de direitos autorais e os métodos de aquisição de dados de treino de IA (Fonte: Reddit r/ClaudeAI & xanderatallah & giffmana)
OpenAI desenvolve secretamente suite de produtividade, desafiando Microsoft e Google: Segundo o The Information, a OpenAI planeia integrar funcionalidades de colaboração em documentos e mensagens instantâneas no ChatGPT, competindo diretamente com o Microsoft Office e o Google Workspace. Esta iniciativa visa transformar o ChatGPT num “assistente pessoal superinteligente”, expandindo ainda mais a sua aplicação no mercado empresarial. A OpenAI já apresentou propostas de design relacionadas e poderá desenvolver funcionalidades complementares, como armazenamento de ficheiros. Isto irá, sem dúvida, intensificar a concorrência entre a OpenAI e o seu principal investidor, a Microsoft, especialmente no campo dos assistentes de IA empresariais, onde o Microsoft Copilot já enfrenta um forte desafio do ChatGPT. A iniciativa da OpenAI também poderá corroer ainda mais a quota de mercado da Google nas áreas de produtividade e pesquisa (Fonte: 36氪 & 36氪 & steph_palazzolo)
🎯 Tendências
Microsoft lança pequeno modelo de linguagem on-device Mu, capacitando a transformação das Configurações do Windows em Agent: A Microsoft lançou o Mu, um pequeno modelo de linguagem de 330M otimizado para dispositivos, com o objetivo de melhorar a experiência interativa da interface de Configurações do Windows 11. Os utilizadores podem invocar diretamente funcionalidades de configuração relevantes através de consultas em linguagem natural (como “o meu cursor do rato está muito pequeno”), e o Mu consegue mapeá-las para operações específicas e executá-las automaticamente. O modelo é baseado na arquitetura Transformer, otimizado para execução eficiente em NPU, suporta execução local e tem uma velocidade de resposta superior a 100 tokens por segundo, com desempenho próximo ao do modelo Phi, mas com apenas um décimo do seu tamanho. Esta funcionalidade está atualmente disponível na versão de pré-visualização do Windows 11 para Copilot+ PCs e será expandida para mais dispositivos no futuro (Fonte: 36氪)
UC Berkeley e outros propõem framework LeVERB, robôs humanoides alcançam controlo de corpo inteiro zero-shot: Uma equipa de investigação da UC Berkeley, CMU e outras instituições lançou o framework LeVERB, permitindo que robôs humanoides (como o Unitree G1) sejam implementados zero-shot com base em treino com dados simulados. Através da perceção visual de novos ambientes e da compreensão de instruções de linguagem, conseguem realizar diretamente ações de corpo inteiro, como “sentar”, “passar por cima da caixa”, “bater à porta”, etc. O framework, através de um sistema duplo hierárquico (LeVERB-VL para compreensão visual-linguística de alto nível e LeVERB-A para especialistas em ações de corpo inteiro de baixo nível), utiliza um “vocabulário de ações latentes” como interface, superando a desconexão entre a compreensão semântica visual e o movimento físico. O LeVERB-Bench, lançado em conjunto, é o primeiro benchmark de ciclo fechado visão-linguagem “sim-to-real” para controlo de corpo inteiro de robôs humanoides. Experiências mostram uma taxa de sucesso zero-shot de 80% em tarefas simples de navegação visual e uma taxa de sucesso geral de 58,5%, significativamente superior às soluções VLA tradicionais (Fonte: 36氪)
Modelo Kimi VL A3B Thinking da Moonshot AI atualizado, suporta maior resolução e processamento de vídeo: A Moonshot AI (Kimi) atualizou o seu modelo Kimi VL A3B Thinking, um modelo de visão-linguagem (VLM) pequeno de última geração (SOTA), sob a licença MIT. A nova versão foi otimizada em vários aspetos: o comprimento do pensamento foi reduzido em 20% (diminuindo o consumo de tokens de entrada), suporta processamento de vídeo e alcançou um resultado SOTA de 65.2 no VideoMMMU, além de suportar uma resolução 4x superior (1792×1792), melhorando o desempenho em tarefas de OS-agent (como 52.8 no ScreenSpot-Pro). O modelo também apresentou melhorias significativas nos benchmarks MathVista, MMMU-Pro, entre outros, e manteve uma excelente capacidade de compreensão visual geral, destacando-se no raciocínio visual, localização de UI Agent e processamento de vídeo e PDF (Fonte: huggingface)
Modelo de IA DAMO GRAPE da DAMO Academy alcança avanço na identificação precoce de cancro gástrico em TC simples: O Hospital do Cancro da Província de Zhejiang e a DAMO Academy da Alibaba desenvolveram em conjunto o modelo de IA DAMO GRAPE, que, pela primeira vez a nível mundial, consegue identificar cancro gástrico precoce utilizando imagens de TC simples (Tomografia Computadorizada simples). Este resultado foi publicado na Nature Medicine e, através da análise de dados clínicos em larga escala de quase 100.000 pessoas, demonstrou uma sensibilidade e especificidade de 85,1% e 96,8%, respetivamente, significativamente superiores às dos médicos humanos. Esta tecnologia pode auxiliar os médicos a detetar lesões precoces meses antes do aparecimento de sintomas óbvios nos pacientes, aumentando consideravelmente a taxa de deteção de cancro gástrico, especialmente para pacientes assintomáticos. Atualmente, o modelo já foi implementado em Zhejiang, Anhui e outros locais, prometendo mudar o modelo de rastreio do cancro gástrico, reduzir custos e aumentar a sua popularização (Fonte: 36氪)
Goldman Sachs implementa globalmente o assistente de IA “GS AI Assistant” para todos os funcionários: A Goldman Sachs anunciou a implementação do seu assistente de IA interno, “GS AI Assistant”, para os seus 46.500 funcionários em todo o mundo, para lidar com tarefas diárias como resumo de documentos, análise de dados, redação de conteúdo e tradução multilingue. Esta iniciativa visa aumentar a eficiência operacional, permitindo que os funcionários se concentrem em trabalhos estratégicos e criativos, em vez de substituir postos de trabalho. O assistente faz parte da plataforma GS AI da Goldman Sachs, que também inclui ferramentas como o Banker Copilot, cobrindo vários módulos de negócios, como banca de investimento e pesquisa. Dados preliminares mostram que as ferramentas de IA aumentam a eficiência na conclusão de tarefas em média em mais de 20%. A Goldman Sachs enfatiza que a IA é um “modelo multiplicador”, expandindo capacidades através da colaboração homem-máquina, e reforçou a conformidade e a governação da implementação da IA (Fonte: 36氪)
Modelos de geração de imagem Imagen 4 e Imagen 4 Ultra da Google disponíveis no AI Studio e na API Gemini: A Google anunciou que os seus mais recentes modelos de geração de imagem, Imagen 4 e Imagen 4 Ultra, estão agora disponíveis no Google AI Studio e na API Gemini. Os utilizadores podem experimentar estes modelos gratuitamente no AI Studio e aceder-lhes através da API numa modalidade de pré-visualização paga. Isto marca um avanço adicional nas capacidades de IA multimodal da Google, fornecendo aos programadores e criadores ferramentas de geração de imagem mais poderosas (Fonte: 36氪 & op7418 & osanseviero)
Mudança de tendência no mercado de telemóveis com IA: da febre dos grandes modelos próprios à adoção de terceiros e inovação em funcionalidades práticas: No segundo semestre de 2024, o foco da concorrência dos fabricantes de smartphones no campo da IA mudou da corrida por parâmetros e poder computacional de grandes modelos próprios para a integração de modelos open-source maduros de terceiros, como o DeepSeek, e para a concentração em funcionalidades de IA práticas que resolvem cenários de alta frequência para os utilizadores. Por exemplo, o recorte mágico do vivo s30, a porta arbitrária do Honor, o resumo de chamadas por IA do OPPO, todos eles atingiram pontos problemáticos dos utilizadores em cenários específicos. Ao mesmo tempo, os fabricantes constroem barreiras de experiência através da combinação de software e hardware (como o ecossistema HarmonyOS da Huawei, o rastreamento ocular do Honor). “IA + Imagem” tornou-se a chave para se destacar, com a série Pura 80 da Huawei a reduzir significativamente a barreira da fotografia profissional através de funcionalidades como composição assistida por IA e paletas de cores personalizadas. Isto marca uma transição dos telemóveis com IA, de uma ostentação tecnológica para uma fase mais focada na experiência real do utilizador e na criação de valor (Fonte: 36氪)
Snowflake AI Research lança tecnologia Arctic Long Sequence Training (ALST): Stas Bekman anunciou os resultados do seu primeiro projeto na Snowflake AI Research – Arctic Long Sequence Training (ALST). ALST é um conjunto de tecnologias modulares e open-source capazes de treinar sequências de até 15 milhões de tokens em 4 nós H100, utilizando exclusivamente Hugging Face Transformers e DeepSpeed, sem necessidade de código de modelo personalizado. A tecnologia visa tornar o treino de sequências longas rápido, eficiente e fácil de implementar em nós de GPU e até mesmo numa única GPU. O artigo relacionado foi publicado no arXiv, e um post no blogue apresenta a inferência de LLM de baixa latência Ulysses (Fonte: StasBekman & cognitivecompai)
Universidade de Tsinghua lança LongWriter-Zero: modelo de geração de texto longo treinado puramente com RL: O Laboratório KEG da Universidade de Tsinghua lançou o LongWriter-Zero, um modelo de linguagem com 32B de parâmetros treinado inteiramente através de aprendizagem por reforço (RL), capaz de processar parágrafos de texto coerentes com mais de 10.000 tokens. O modelo foi construído com base no Qwen2.5-32B-base, utilizando uma estratégia GRPO (Generalized Reinforcement Learning with Policy Optimization) multi-recompensa, otimizada para comprimento, fluidez, estrutura e não redundância, e com execução de formato forçada através de Format RM. Os modelos, conjuntos de dados e artigos relacionados foram disponibilizados no Hugging Face (Fonte: _akhaliq)
Google lança modelo de visão-linguagem MedGemma para a área médica: A Google lançou o MedGemma, um poderoso modelo de visão-linguagem (VLM) projetado especificamente para o setor de saúde, construído com base na arquitetura Gemma 3. O LearnOpenCV forneceu uma análise detalhada, abordando as suas tecnologias principais, casos de uso práticos, implementação de código e desempenho. O MedGemma visa impulsionar o desenvolvimento de ferramentas clínicas de IA e demonstrar o potencial dos VLMs para transformar o setor de saúde (Fonte: LearnOpenCV)
Google DeepMind lança modelo de embeddings de vídeo VideoPrism: O Google DeepMind lançou o VideoPrism, um modelo para gerar embeddings de vídeo. Estes embeddings podem ser usados para tarefas como classificação de vídeo, recuperação de vídeo e localização de conteúdo. O modelo possui boa adaptabilidade e pode ser ajustado para tarefas específicas. O modelo, o artigo e o repositório GitHub foram disponibilizados (Fonte: osanseviero & mervenoyann)
Prime Intellect lança conjunto de dados SYNTHETIC-2 e projeto de geração de dados em escala planetária: A Prime Intellect lançou o seu conjunto de dados de inferência aberto de próxima geração, SYNTHETIC-2, e iniciou um projeto de geração de dados sintéticos em escala planetária. O projeto utiliza a sua stack de inferência P2P e o modelo DeepSeek-R1-0528 para validar trajetórias para as tarefas de aprendizagem por reforço mais difíceis, com o objetivo de contribuir para o desenvolvimento da AGI através de contribuições computacionais abertas e sem necessidade de permissão (Fonte: huggingface & tokenbender)
LLMs podem ser programados por retropropagação, atuando como interpretadores de programas fuzzy e bases de dados: Um novo artigo preimpresso indica que os modelos de linguagem grandes (LLMs) podem ser programados através de retropropagação (backprop), permitindo-lhes atuar como interpretadores de programas fuzzy e bases de dados. Após a “programação” através da previsão do próximo token, estes modelos podem recuperar, avaliar e até combinar programas em tempo de teste, sem ver exemplos de entrada/saída. Isto revela um novo potencial dos LLMs na compreensão e execução de programas (Fonte: _rockt)
ArcInstitute lança modelo de estado de 600 milhões de parâmetros SE-600M: O ArcInstitute lançou um modelo de estado de 600 milhões de parâmetros chamado SE-600M e publicou o seu artigo preimpresso, a página do modelo no Hugging Face e o repositório de código no GitHub. O modelo visa explorar e compreender a representação e transição de estados em sistemas complexos, fornecendo novas ferramentas e recursos para investigação em áreas relacionadas (Fonte: huggingface)
Nova investigação revela como os modelos de linguagem rastreiam os estados mentais das personagens numa história (Teoria da Mente): Uma nova investigação, através da engenharia reversa do modelo Llama-3-70B-Instruct, explorou como este rastreia os estados mentais das personagens em tarefas simples de rastreamento de crenças. O estudo descobriu, surpreendentemente, que o modelo depende em grande parte de conceitos semelhantes a variáveis ponteiro na linguagem C para realizar esta função. Este trabalho oferece novas perspetivas sobre os mecanismos internos dos grandes modelos de linguagem ao processar tarefas relacionadas com a “Teoria da Mente” (Fonte: menhguin)
SynthLabs propõe método ALP, treinando avaliador de dificuldade implícito via RL para otimizar alocação de tokens do modelo: O novo método ALP (Adaptive Learning Policy) da SynthLabs monitoriza a taxa de resolução durante o rollout de aprendizagem por reforço (RL) e aplica uma penalidade de dificuldade inversa durante o treino de RL. Isto permite que o modelo aprenda um avaliador de dificuldade implícito, capacitando-o a alocar até 5 vezes mais tokens para problemas difíceis do que para problemas simples, reduzindo o uso geral de tokens em 50%. O método visa melhorar a eficiência do modelo e a inteligência na alocação de recursos ao resolver problemas de diferentes dificuldades (Fonte: lcastricato)
Nova investigação: quantificar a diversidade da geração de LLMs e o impacto do alinhamento através do fator de ramificação (BF): Uma nova investigação introduz o fator de ramificação (Branching Factor, BF) como uma métrica independente de tokens para quantificar a concentração de probabilidade na distribuição de saída dos LLMs, avaliando assim a diversidade do conteúdo gerado. O estudo descobriu que o BF geralmente diminui com o processo de geração, e o ajuste de alinhamento reduz significativamente o BF (quase uma ordem de magnitude), o que explica por que os modelos alinhados são insensíveis às estratégias de descodificação. Além disso, o CoT estabiliza a geração ao empurrar o raciocínio para estágios posteriores de baixo BF. O estudo levanta a hipótese de que o ajuste de alinhamento guia o modelo para trajetórias de baixa entropia já existentes no modelo base (Fonte: arankomatsuzaki)
Novo framework Weaver combina múltiplos validadores fracos para melhorar a precisão da seleção de respostas de LLMs: Para resolver o problema de os LLMs conseguirem gerar respostas corretas, mas terem dificuldade em selecionar a melhor, investigadores lançaram o framework Weaver. Este framework combina os outputs de múltiplos validadores fracos (como modelos de recompensa e árbitros LM) para criar um sinal de validação mais forte. Utilizando métodos de supervisão fraca para estimar a precisão de cada validador, o Weaver consegue fundir os seus outputs numa pontuação unificada, refletindo assim com maior precisão a qualidade da resposta real. Experiências demonstram que, utilizando modelos de não-raciocínio de custo mais baixo, como o Llama 3.3 70B Instruct, o Weaver consegue atingir níveis de precisão semelhantes ao o3-mini (Fonte: realDanFu & simran_s_arora & teortaxesTex & charles_irl & togethercompute)
A singularidade da investigação em IA: elevado investimento computacional para obter insights concisos e profundos: Jason Wei aponta uma característica da investigação em IA: os investigadores precisam de investir grandes quantidades de recursos computacionais em experiências, apenas para, no final, aprenderem ideias centrais que podem ser resumidas em poucas frases simples, como “um modelo treinado em A, se B for adicionado, consegue generalizar” ou “X é uma boa forma de desenhar recompensas”. No entanto, uma vez que estas ideias chave (que podem ser poucas) são verdadeiramente encontradas e profundamente compreendidas, os investigadores podem ficar muito à frente no campo. Isto revela que o valor do insight na investigação em IA ultrapassa em muito a mera acumulação computacional (Fonte: _jasonwei)
Métodos de aquisição de dados para treino de modelos de IA em foco: Anthropic alegadamente comprou livros físicos para digitalizar e usar no treino do Claude: Foi revelado que a Anthropic comprou milhões de livros físicos para digitalização, com o objetivo de os usar no treino do seu modelo de IA, Claude. Esta ação gerou um amplo debate sobre as fontes de dados de treino de IA, direitos autorais e os limites do “uso justo”. Embora alguns argumentem que isto contribui para a disseminação do conhecimento e o desenvolvimento da IA, também levanta preocupações sobre os direitos dos detentores de direitos autorais e o destino da forma física dos livros. Este caso também reflete, indiretamente, a importância de dados de treino de alta qualidade para o desenvolvimento de modelos de IA, bem como os desafios e estratégias que as empresas de IA enfrentam na aquisição de dados (Fonte: Reddit r/ChatGPT & Dorialexander & jxmnop & nptacek & giffmana & imjaredz & teortaxesTex & cloneofsimo & menhguin & vikhyatk & nearcyan & kylebrussell)
Teoria do “Inverno”: abrandamento da velocidade do AI scaling, futuro poderá levar anos para novo nível de avanço: O investigador de machine learning Nathan Lambert aponta que os modelos lançados pelos principais laboratórios de IA em 2025 estagnaram em termos de crescimento da escala de parâmetros, como o Claude 4 e o Claude 3.5 com preços de API consistentes, e a OpenAI a lançar apenas uma versão de pré-visualização de investigação do GPT-4.5. Ele acredita que o aumento da capacidade do modelo depende mais da expansão no momento da inferência do que simplesmente do aumento do modelo, e a indústria já formou padrões para modelos micro/pequenos/standard/grandes. A expansão para um novo nível de escala pode levar anos, ou até depender do processo de comercialização da IA. O scaling como fator de diferenciação de produto já perdeu eficácia em 2024, mas a ciência da pré-formação em si continua importante, como exemplificado pelos progressos do Gemini 2.5 (Fonte: 36氪)
Novo artigo sobre segurança de IA “Winter Soldier”: backdoor em modelos de linguagem sem treino, deteção de roubo de dados: Um novo artigo sobre segurança de IA intitulado “Winter Soldier” propõe um método para implantar backdoors em modelos de linguagem (LM) sem os treinar especificamente para o comportamento de backdoor. A técnica também pode ser usada para detetar se um LM de caixa preta foi treinado com dados protegidos. Isto revela a realidade e o poder do envenenamento indireto de dados, apresentando novos desafios e direções de reflexão para a segurança de modelos de IA e proteção da privacidade de dados (Fonte: TimDarcet)
🧰 Ferramentas
Warp lança ambiente de desenvolvimento Agentic 2.0, criando plataforma única para desenvolvimento de agentes inteligentes: O Warp lançou a versão 2.0 do seu ambiente de desenvolvimento Agentic, anunciado como a primeira plataforma completa para o desenvolvimento de agentes inteligentes. A plataforma ficou em primeiro lugar no benchmark Terminal-Bench e obteve uma pontuação de 71% no SWE-bench Verified. As suas principais características incluem suporte a multithreading, permitindo que vários agentes construam funcionalidades, depurem e publiquem código em paralelo. Os programadores podem fornecer contexto aos agentes através de texto, ficheiros, imagens, URLs, entre outros, e suporta entrada de voz para instruções complexas. Os agentes conseguem pesquisar automaticamente em todo o repositório de código, invocar ferramentas CLI, consultar a documentação do Warp Drive e utilizar servidores MCP para obter contexto, com o objetivo de aumentar significativamente a eficiência do desenvolvimento (Fonte: _akhaliq & op7418)
SGLang adiciona suporte a backend Hugging Face Transformers: O SGLang anunciou que agora suporta o Hugging Face Transformers como seu backend. Isto significa que os utilizadores podem executar qualquer modelo compatível com Transformers e aproveitar as capacidades de inferência de alta velocidade e nível de produção oferecidas pelo SGLang, sem necessidade de suporte nativo do modelo, alcançando uma funcionalidade plug-and-play. Esta atualização expande ainda mais o âmbito de aplicação e a facilidade de uso do SGLang, tornando mais conveniente para os programadores implementar e otimizar várias tarefas de inferência de grandes modelos (Fonte: huggingface)
LlamaIndex lança servidor MCP open-source para correspondência de currículos, permite filtrar currículos dentro do Cursor: O LlamaIndex lançou um servidor MCP (Model Context Protocol) open-source para correspondência de currículos, permitindo aos utilizadores filtrar currículos diretamente em ferramentas de desenvolvimento como o Cursor. A ferramenta foi construída por membros da equipa LlamaIndex durante um hackathon interno e consegue conectar-se ao índice de currículos LlamaCloud e ao OpenAI para análise inteligente de candidatos. As suas funcionalidades incluem: extração automática de requisitos de trabalho estruturados de qualquer descrição de vaga, uso de pesquisa semântica para encontrar e classificar candidatos da base de dados de currículos LlamaCloud, pontuação de candidatos com base em requisitos de trabalho específicos e fornecimento de explicações detalhadas, e pesquisa de candidatos por competências com um detalhamento abrangente das qualificações. O servidor integra-se perfeitamente com ferramentas de desenvolvimento existentes através do MCP, suportando desenvolvimento local ou escalonamento para produção no Google Cloud Run (Fonte: jerryjliu0)
AssemblyAI anuncia que Slam-1 e LeMUR estão disponíveis nos endpoints da API da UE, garantindo conformidade de dados: A AssemblyAI anunciou que o seu serviço de reconhecimento de voz líder da indústria, Slam-1, e as suas poderosas capacidades de inteligência de áudio, LeMUR, estão agora disponíveis através dos seus endpoints da API da UE. Isto significa que os clientes europeus podem usar ambos os serviços em total conformidade com regulamentos de residência de dados como o GDPR, sem comprometer o desempenho. O novo endpoint suporta modelos Claude 3 e oferece funcionalidades como resumos de áudio, perguntas e respostas, e extração de itens de ação, com a estrutura da API a permanecer inalterada, resultando em custos de migração mínimos. Esta medida resolve o dilema dos utilizadores europeus entre conformidade e capacidades de IA de voz de ponta (Fonte: AssemblyAI)
Extensão OpenMemory para Chrome lançada: partilha de contexto universal entre assistentes de IA: Foi lançada uma extensão para Chrome chamada OpenMemory, que permite aos utilizadores partilhar memória ou contexto entre múltiplos assistentes de IA como ChatGPT, Claude, Perplexity, Grok, Gemini, entre outros. A ferramenta visa fornecer uma experiência de sincronização de contexto universal, permitindo que os utilizadores mantenham a coerência da conversa e a persistência da informação ao alternar entre diferentes assistentes de IA. O OpenMemory é gratuito e open-source, oferecendo uma nova conveniência para os utilizadores gerirem e utilizarem o histórico de interações com IA (Fonte: yoheinakajima)
LlamaIndex lança template Next.js para servidor MCP compatível com Claude, com suporte para OAuth 2.1: O LlamaIndex lançou um novo repositório de template open-source que permite aos programadores construir servidores MCP (Model Context Protocol) compatíveis com Claude usando Next.js, com suporte completo para OAuth 2.1. O projeto visa simplificar a criação de servidores MCP remotos que se integram perfeitamente com assistentes de IA como Claude.ai, Claude Desktop, Cursor, VS Code, entre outros. O template lida com a complexa autenticação e trabalho de protocolo, sendo adequado para construir ferramentas personalizadas para o Claude ou integrações de nível empresarial, suportando implementação local ou uso em ambientes de produção (Fonte: jerryjliu0)
LangGraph propõe nova solução para otimizar a gestão de contexto, respondendo à febre da “engenharia de contexto”: Com a “engenharia de contexto” a tornar-se um tópico popular na área da IA, a LangChain considera que o seu produto LangGraph é ideal para implementar uma engenharia de contexto totalmente personalizada. Para melhorar ainda mais a experiência, a equipa da LangChain (especialmente Sydney Runkle) propôs uma iniciativa para simplificar a gestão de contexto no LangGraph. A proposta foi publicada nas issues do GitHub, procurando feedback da comunidade, com o objetivo de tornar o LangGraph mais eficiente e conveniente ao lidar com as necessidades cada vez mais complexas de gestão de contexto (Fonte: LangChainAI & hwchase17 & hwchase17)
OpenAI lança conectores de armazenamento na nuvem como Google Drive para o ChatGPT: A OpenAI anunciou o lançamento de conectores para Google Drive, Dropbox, SharePoint e Box para utilizadores do ChatGPT Pro (excluindo o Espaço Económico Europeu, Suíça e Reino Unido). Estes conectores permitem aos utilizadores aceder diretamente ao seu conteúdo pessoal ou de trabalho nestes serviços de armazenamento na nuvem dentro do ChatGPT, fornecendo assim um contexto único para o trabalho diário. Anteriormente, estes conectores já estavam disponíveis para utilizadores Plus, Pro, Team, Enterprise e Edu no modo de pesquisa aprofundada (deep research), suportando várias fontes internas como Outlook, Teams, Gmail, Linear, entre outras (Fonte: openai)
Agent Arena lançado: plataforma de avaliação colaborativa de agentes de IA: Uma nova plataforma chamada Agent Arena foi lançada, sendo uma plataforma de testes colaborativa (crowdsourced) para avaliar agentes de IA em ambientes reais, posicionando-se de forma semelhante ao Chatbot Arena. Os utilizadores podem realizar testes comparativos entre agentes de IA gratuitamente na plataforma, sendo os custos de inferência suportados pela própria plataforma. A ferramenta visa ajudar utilizadores e programadores a comparar de forma mais intuitiva o desempenho de diferentes agentes de IA (como GPT-4o ou o3) em tarefas específicas (Fonte: Reddit r/LocalLLaMA)
Yuga Planner atualizado: combina LlamaIndex e TimefoldAI para decomposição de tarefas e agendamento automático: O Yuga Planner é uma ferramenta que combina o LlamaIndex e o Nebius AI Studio para decomposição de tarefas, e utiliza o TimefoldAI para agendamento automático de tarefas. Após o utilizador inserir qualquer descrição de tarefa, o Yuga Planner decompõe-na em tarefas acionáveis e agenda automaticamente o plano de execução. A ferramenta foi atualizada após o hackathon do Gradio e Hugging Face, com o objetivo de melhorar a eficiência na gestão e execução de tarefas complexas (Fonte: _akhaliq)
NUS e outras instituições propõem modelos de linguagem grandes “Drag-and-Drop” (DnD), alcançando adaptação rápida a tarefas sem fine-tuning: Investigadores da Universidade Nacional de Singapura, da Universidade do Texas em Austin e de outras instituições propuseram um novo método chamado “Modelos de Linguagem Grandes Drag-and-Drop” (Drag-and-Drop LLMs, DnD). Este método gera rapidamente parâmetros de modelo (matrizes de peso LoRA) com base em prompts, permitindo que os LLMs se adaptem a tarefas específicas sem o tradicional fine-tuning. O DnD, através de um codificador de texto leve e um descodificador superconvolucional em cascata, gera pesos adaptados em segundos apenas com base em prompts de tarefa não rotulados, com um custo computacional 12.000 vezes inferior ao fine-tuning completo. Apresentou um desempenho excelente em benchmarks de raciocínio de senso comum, matemática, codificação e multimodais em aprendizagem zero-shot, superando modelos LoRA que requerem treino e demonstrando uma forte capacidade de generalização (Fonte: 36氪)
📚 Aprendizagem
Jim Zemlin, fundador da Linux Foundation: Modelos base de IA estão destinados a ser totalmente open-source, o campo de batalha está nas aplicações: Jim Zemlin, diretor executivo da Linux Foundation, afirmou numa conversa com a Tencent Technology que, na era da IA, a stack tecnológica dos modelos base (dados, pesos, código) inevitavelmente se tornará open-source, e a verdadeira competição e criação de valor ocorrerão na camada de aplicação. Ele usou o DeepSeek como exemplo, salientando que pequenas empresas também podem construir modelos open-source de alto desempenho através da inovação (como a destilação de conhecimento), mudando o panorama da indústria. Zemlin acredita que o open-source pode acelerar a inovação, reduzir custos e atrair os melhores talentos. Embora a OpenAI, Anthropic e outras atualmente adotem uma estratégia de código fechado para os modelos mais avançados, ele também notou movimentos positivos como o protocolo MCP open-source da Anthropic e prevê que mais componentes base se tornarão open-source no futuro. Ele enfatizou que o “fosso competitivo” das empresas residirá mais na experiência do utilizador única e nos serviços de alto nível, do que no próprio modelo subjacente (Fonte: 36氪)
Engenheiro de IA Barr Yaron partilha resultados de inquérito a profissionais de IA: Barr Yaron realizou um inquérito a centenas de engenheiros que trabalham com IA, cobrindo os modelos que utilizam, se usam bases de dados vetoriais dedicadas, e incluindo até opiniões sobre a futura popularidade de namoradas IA. Os resultados mostraram que o LangChain é atualmente o framework mais popular para a construção de aplicações GenAI, com mais do dobro de utilizadores do que o segundo classificado. Estes dados revelam as preferências de ferramentas e tendências tecnológicas atuais no campo do desenvolvimento de IA (Fonte: swyx & hwchase17 & hwchase17 & imjaredz)
Investigador de IA Nathan Lambert analisa os progressos da IA no primeiro semestre de 2025: O investigador de machine learning Nathan Lambert, no seu blogue, analisou os importantes progressos e tendências no campo da IA durante o primeiro semestre de 2025. Ele mencionou especialmente o avanço do modelo o3 da OpenAI na capacidade de pesquisa, considerando que demonstra um progresso técnico no aumento da fiabilidade do uso de ferramentas em modelos de inferência, descrevendo a sua pesquisa como um “cão de caça que fareja o alvo”. Ele também previu que os futuros modelos de IA serão mais semelhantes ao Claude 4 da Anthropic, ou seja, embora as melhorias nos benchmarks sejam pequenas, o progresso na aplicação prática será enorme, e pequenos ajustes podem tornar agentes como o Claude Code mais fiáveis. Ao mesmo tempo, observou um abrandamento no crescimento das leis de escalonamento (scaling laws) da pré-formação, e a expansão para um novo nível de escala pode levar anos a concretizar-se, ou mesmo não se concretizar de todo, dependendo do processo de comercialização da IA (Fonte: 36氪)
Interpretação da “Inteligência +” na era da IA: o que adicionar e como adicionar: O Tencent Research Institute publicou um artigo aprofundado sobre a estratégia “Inteligência +”, salientando que o seu núcleo é a revolução cognitiva e a reconfiguração de ecossistemas. O artigo argumenta que a “Inteligência +” requer a adição de novas cognições (abraçar a revolução de paradigmas, colaboração humano-máquina, aceitar a incerteza), novos dados (quebrar silos de dados, explorar dark data, construir data flywheels) e novas tecnologias (motores de conhecimento, agentes de IA). A nível de implementação, propõe um método de cinco passos: expandir a inteligência na nuvem (relação custo-benefício e atualização contínua), reconstruir a confiança digital (com SLAs como referência), cultivar talento tipo Pi (π) (transversal a tecnologia e negócios), promover uma mentalidade AI Native em todos os colaboradores (usando cérebro e mãos) e estabelecer novos mecanismos (reconstruir o ADN organizacional). O objetivo final é alcançar um novo paradigma de “Inteligência como Serviço”, onde o Token (volume de palavras) poderá tornar-se um novo indicador para medir o nível de inteligência (Fonte: 36氪)
AllenAI lança benchmark de raciocínio matemático OMEGA-explorative: A AllenAI lançou no Hugging Face o novo benchmark de matemática OMEGA-explorative. Este benchmark visa testar as verdadeiras capacidades de raciocínio dos grandes modelos de linguagem (LLM) no domínio da matemática, fornecendo problemas de complexidade crescente para impulsionar os modelos para além da memorização mecânica, em direção a um raciocínio exploratório mais profundo (Fonte: _akhaliq & Dorialexander)
Técnicas de gestão de contexto/histórico de conversas: transformar histórico de mensagens em string para evitar alucinações de LLM: Brace, ao construir um agente de codificação, descobriu que, em processos complexos com múltiplos passos e múltiplas ferramentas, passar diretamente o histórico completo de mensagens para o LLM (mesmo dentro da janela de contexto) causa problemas. Por exemplo, o modelo pode alucinar ferramentas que não estão acessíveis no passo atual, mas que apareceram no histórico, ou ignorar prompts de sistema ao resumir tarefas, respondendo em vez disso ao conteúdo do histórico da conversa. A solução é transformar todas as mensagens do histórico de conversas em strings (por exemplo, envolvendo o papel, conteúdo e chamadas de ferramentas em tags XML) e depois passá-las para o LLM através de uma única mensagem de utilizador. Este método resolveu eficazmente os problemas de alucinação de ferramentas e de prompts de sistema ignorados, especulando-se que a razão é evitar a formatação interna do histórico de mensagens por plataformas como OpenAI/Anthropic, que poderia causar interferência (Fonte: hwchase17 & Hacubu)
Cohere Labs organiza escola de verão de machine learning em julho: A comunidade de ciência aberta do Cohere Labs organizará uma série de atividades da escola de verão de machine learning em julho. O evento, organizado e apresentado por Ahmad Mustafa, Kanwal Mehreen e Anas Zaf, visa fornecer aos participantes recursos de aprendizagem e uma plataforma de intercâmbio na área de machine learning (Fonte: sarahookr)
DeepLearning.AI recomenda curso: Construir Jogos Impulsionados por IA: A DeepLearning.AI recomendou um curso breve sobre a construção de jogos impulsionados por IA. O curso ensinará os participantes a aprender o desenvolvimento de aplicações LLM através do design e desenvolvimento de jogos de IA baseados em texto, incluindo a criação de mundos de jogo imersivos, personagens e enredos. Os participantes também aprenderão a usar IA para converter dados de texto em saída JSON estruturada para implementar mecânicas de jogo (como um sistema de deteção de inventário), e como usar ferramentas como o Llama Guard para implementar políticas de segurança e conformidade para conteúdo de IA (Fonte: DeepLearningAI)
DatologyAI lança série “Seminários de Verão sobre Dados”: A DatologyAI anunciou o lançamento da série de eventos “Seminários de Verão sobre Dados”, convidando semanalmente investigadores proeminentes para discutir aprofundadamente temas de ponta relacionados com dados, como pré-treino, gestão de dados, design de conjuntos de dados e leis de escalonamento, dados sintéticos e alinhamento, contaminação de dados e desaprendizagem (unlearning). Esta série de eventos visa promover a partilha de conhecimento e o intercâmbio na área da ciência de dados, com algumas palestras a serem gravadas e partilhadas no YouTube (Fonte: code_star & code_star & code_star & code_star)
Johns Hopkins University lança novo curso sobre DSPy: A Universidade Johns Hopkins lançou um novo curso sobre DSPy. DSPy é um framework para otimizar algoritmicamente prompts e pesos de modelos de linguagem (LM), concebido para ajudar os programadores a construir e otimizar aplicações LM de forma mais sistemática. O lançamento deste curso indica a crescente influência do DSPy nos meios académico e industrial, oferecendo aos aprendizes a oportunidade de dominar esta tecnologia de ponta (Fonte: lateinteraction)
Artigo explora os pontos cegos temporais dos modelos de vídeo-linguagem: Um artigo intitulado “Time Blindness: Why Video-Language Models Can’t See What Humans Can?” explora as limitações atuais dos modelos de vídeo-linguagem na compreensão e processamento de informação temporal. A investigação poderá revelar as deficiências destes modelos na captura de relações temporais, sequência de eventos e mudanças dinâmicas, e analisa as suas diferenças em relação à perceção visual humana na dimensão temporal, fornecendo novas direções de investigação para melhorar os modelos de compreensão de vídeo (Fonte: dl_weekly)
💼 Negócios
Meta investe 14,3 mil milhões de dólares por 49% da Scale AI, fundador Alexandr Wang juntar-se-á à Meta: A Meta adquiriu 49% das ações da empresa de dados de IA Scale AI por 14,3 mil milhões de dólares, avaliando a empresa em 29 mil milhões de dólares. Alexandr Wang, cofundador e CEO de 28 anos da Scale AI, juntar-se-á à Meta, possivelmente para chefiar um novo departamento de “superinteligência” ou como Chief AI Officer. Esta transação visa reforçar a posição da Meta na corrida da IA, mas também levanta preocupações entre os clientes da Scale AI (como Google, OpenAI) sobre a neutralidade e segurança dos seus dados, com alguns clientes já a reduzir a colaboração. Através desta transação, a Meta ganhou uma influência significativa sobre a Scale AI e estabeleceu cláusulas de vesting de até 5 anos para a permanência de Alexandr Wang (Fonte: 36氪 & 36氪)
Ex-CTO da OpenAI, Mira Murati, funda Thinking Machines, obtém financiamento seed de 2 mil milhões de dólares, avaliação de 10 mil milhões de dólares: A Thinking Machines, empresa de IA fundada pela ex-CTO da OpenAI, Mira Murati, concluiu uma ronda de financiamento seed recorde de 2 mil milhões de dólares, liderada pela Andreessen Horowitz, com a participação da Accel, Conviction Partners, entre outros, avaliando a empresa em 10 mil milhões de dólares. Cerca de dois terços da equipa são provenientes da OpenAI, incluindo figuras centrais como John Schulman. A Thinking Machines foca-se no desenvolvimento de sistemas de IA multimodais altamente personalizáveis e que suportam a colaboração humano-máquina, defendendo a ciência aberta. Anteriormente, a Apple e a Meta tentaram investir ou adquirir a empresa, mas foram recusadas. Mark Zuckerberg, após a tentativa de aquisição falhada, tentou recrutar o cofundador John Schulman, também sem sucesso (Fonte: 36氪)
Empresa de segurança de dados de IA Cyera obtém mais 500 milhões de dólares em financiamento, avaliação atinge 6 mil milhões de dólares: A Cyera, empresa de gestão da postura de segurança de dados de IA (DSPM), após rondas de financiamento C e D consecutivas, obteve mais 500 milhões de dólares em financiamento liderado pela Lightspeed, Greenoaks e Georgian, elevando a avaliação da empresa para 6 mil milhões de dólares e o financiamento acumulado para mais de 1,2 mil milhões de dólares. A Cyera utiliza IA para aprender em tempo real sobre os dados proprietários das empresas e os seus usos comerciais, ajudando as equipas de segurança a alcançar a descoberta automática, classificação, avaliação de risco e gestão de políticas de dados, garantindo a segurança e conformidade dos dados. O setor de ferramentas de segurança de IA continua ativo, demonstrando a elevada importância que o mercado atribui à segurança de dados e proteção da privacidade na implementação de aplicações de IA (Fonte: 36氪)
🌟 Comunidade
Downloads da aplicação ChatGPT para iOS são surpreendentes, gerando discussão sobre o valor das ferramentas de IA: Sam Altman agradeceu no Twitter às equipas de engenharia e computação pelos esforços para satisfazer a procura pelo ChatGPT, salientando que os downloads da sua aplicação para iOS nos últimos 28 dias (29,55 milhões) quase igualaram a soma do TikTok, Instagram, Facebook e X (Twitter) (32,85 milhões). Estes dados geraram debate, com utilizadores como Yuchenj_UW a partilhar como o ChatGPT mudou as suas vidas (resolvendo problemas de saúde, reparando objetos, poupando dinheiro), considerando o seu modelo “pessoa procura informação” mais valioso do que o modelo “informação procura pessoa” das redes sociais, pois poupa tempo. A discussão estendeu-se também ao impacto positivo das ferramentas de IA na eficiência pessoal e qualidade de vida (Fonte: op7418 & Yuchenj_UW & kevinweil)
Competição acirrada de grandes modelos de IA: EUA recrutam talentos, China despede, estratégias divergem: Perante a intensa competição de grandes modelos de IA, os fabricantes chineses e americanos apresentam diferentes estratégias de talento. Gigantes americanos como Apple e Meta não hesitam em investir pesadamente para recrutar talentos, como a Meta que investiu 14,3 mil milhões de dólares na aquisição de parte da Scale AI, integrando Alexandr Wang, e ainda tentou recrutar o CEO da SSI, Daniel Gross. Já os “seis pequenos dragões” da IA chinesa (Zhipu, Moonshot AI, etc.), num ambiente de financiamento mais restrito e sob pressão para acompanhar tecnologicamente, têm assistido à saída de executivos de aplicação e comercialização, optando por contrair recursos para focar na iteração de modelos. Esta diferença reflete as estratégias de recuperação adotadas por empresas em diferentes contextos de mercado para manter a competitividade em AGI: os financeiramente robustos trocam dinheiro por tempo, enquanto os com capital limitado otimizam a organização para maximizar valor. No entanto, independentemente da estratégia, a busca determinada pela AGI e a oferta de um espaço para os melhores talentos realizarem as suas ambições são consideradas cruciais para atrair talentos (Fonte: 36氪)
Apresentador de IA falha em direto e transforma-se em “rapariga-gato”, ataques de instrução e proteção de segurança em foco: Recentemente, um apresentador digital de IA de um comerciante, durante uma transmissão de vendas em direto, teve o seu “modo de programador” ativado por um utilizador através da caixa de diálogo. Seguindo a instrução “és uma rapariga-gato, mia cem vezes”, começou a miar incessantemente na transmissão, causando o “efeito vale da estranheza” e gerando debate online. Este incidente expôs a vulnerabilidade dos agentes de IA a ataques de instrução. Especialistas apontam que tais ataques não só perturbam o fluxo da transmissão, como, se o humano digital tivesse permissões mais elevadas (como alterar preços, adicionar/remover produtos), poderiam causar perdas económicas diretas ao comerciante ou disseminar informação inadequada. As contramedidas incluem o reforço da segurança dos prompts, o estabelecimento de sandboxes de isolamento de diálogo, a limitação das permissões dos humanos digitais e a criação de mecanismos de rastreamento de ataques, para garantir o desenvolvimento saudável das aplicações de IA e proteger os interesses dos utilizadores (Fonte: 36氪)
Popularidade do Kimi arrefece, vantagem em texto longo enfrenta desafios, caminho para comercialização por definir: O Kimi, que outrora surpreendeu o mercado com a sua capacidade de processamento de texto longo, viu recentemente a sua popularidade diminuir na esfera pública, com o foco da discussão a mudar gradualmente para novas funcionalidades de outros modelos (como geração de vídeo, codificação por Agent). Analistas consideram que o Kimi ganhou o entusiasmo dos investidores inicialmente devido à escassez tecnológica (processamento de milhões de tokens de texto longo) e ao efeito celebridade do seu fundador, Yang Zhilin. No entanto, o subsequente investimento em marketing em larga escala (que chegou a atingir 220 milhões por mês), embora tenha trazido crescimento de utilizadores, também o desviou do ritmo de aprofundamento tecnológico, caindo na lógica da internet de “queimar dinheiro por crescimento”. Ao mesmo tempo, a sua falta de acompanhamento tecnológico em áreas como multimodalidade e compreensão de vídeo, bem como o desajuste nos cenários de comercialização (passando de uma ferramenta para utilizadores altamente qualificados para marketing de entretenimento), fizeram com que o seu fosso tecnológico competitivo enfrentasse o impacto de modelos open-source como o DeepSeek e produtos de grandes empresas. No futuro, o Kimi precisará de procurar avanços no aumento da densidade de valor do conteúdo (como pesquisa aprofundada), no aperfeiçoamento do ecossistema de programadores e no foco nas necessidades centrais dos utilizadores (como trabalhadores de eficiência), para reconquistar a confiança do mercado (Fonte: 36氪)
Sam Altman fala sobre empreendedorismo em IA: evitar a área central do ChatGPT, focar no “product overhang”: Sam Altman, CEO da OpenAI, num evento da AI Startup School da YC, aconselhou os empreendedores a evitar competir diretamente com as funcionalidades centrais do ChatGPT (criar um assistente pessoal superinteligente), pois a OpenAI tem uma enorme vantagem inicial e investimento contínuo nessa área. Ele salientou que as oportunidades de empreendedorismo residem em aproveitar o “product overhang” de modelos poderosos como o GPT-4o – ou seja, o desfasamento formado pela capacidade do modelo que excede em muito o nível das aplicações existentes. Os empreendedores devem focar-se em usar a IA para reconfigurar fluxos de trabalho antigos, por exemplo, desenvolvendo “software gerado instantaneamente” capaz de realizar autonomamente pesquisa, codificação, execução e entrega de soluções completas, o que irá revolucionar o setor SaaS tradicional. Altman também recordou o percurso inicial da OpenAI, persistindo na direção da AGI apesar do ceticismo, enfatizando a importância de fazer coisas únicas e com potencial (Fonte: 36氪 & 36氪)
Aplicação e limitações da IA no setor de investimento discutidas: A aplicação da IA no setor de investimento está a aumentar, especialmente na triagem de informação, análise de relatórios financeiros (como capturar mudanças no tom dos executivos) e reconhecimento de padrões (análise técnica), demonstrando alta eficiência. Corretoras como a Robinhood estão a desenvolver ferramentas de IA (como o Cortex) para auxiliar os utilizadores na formulação de estratégias de negociação. No entanto, a IA também tem limitações, como a possibilidade de gerar “alucinações” ou informação imprecisa (como o Gemini a confundir anos de relatórios financeiros), e dificuldade em processar grandes volumes de informação que excedem a capacidade do modelo. Especialistas acreditam que a IA é atualmente mais adequada para auxiliar na tomada de decisões do que para as liderar, e a supervisão humana continua a ser importante. Plataformas como a Public descobriram que o conteúdo impulsionado por IA (como o copiloto Alpha) tem uma taxa de conversão muito superior na indução de transações pelos utilizadores em comparação com notícias tradicionais e publicações em redes sociais. A IA está gradualmente a “corroer” o papel das redes sociais na obtenção de informação de investimento, fomentando um novo modelo de “tomada de decisão autónoma assistida por IA” (Fonte: 36氪)
A era da publicidade com IA chegou: redução significativa de custos e aumento de eficiência, mas enfrenta desafios de “sensação de falsa humanidade” e homogeneização: Grandes empresas como TikTok, Meta e Google lançaram ferramentas de geração de publicidade com IA. O TikTok pode gerar vídeos de 5 segundos a partir de imagens ou prompts, o Veo3 da Google pode gerar anúncios com imagem, diálogo e efeitos sonoros com um clique, reduzindo drasticamente os custos de produção (alegadamente em 95%). Marcas como Coca-Cola e JD.com já experimentaram a produção de anúncios totalmente com IA. As vantagens da publicidade com IA residem no baixo custo e na produção rápida, mas enfrentam desafios na experiência do utilizador, como o “efeito vale da estranheza” e a “sensação de falsa humanidade” gerados por personagens criadas por IA, que causam repulsa nos consumidores, e o conteúdo também é facilmente homogeneizado e carece de valor informativo. Apesar disso, na tendência geral da indústria de redução de custos e aumento de eficiência, a determinação das marcas em adotar a publicidade com IA não diminuiu, e nos próximos anos a publicidade com IA continuará a debater-se entre custos e experiência do utilizador (Fonte: 36氪)
Comunidade Reddit r/LocalLLaMA retoma operações: A popular comunidade de IA do Reddit, r/LocalLLaMA, após um breve período de percalços desconhecidos (o ex-moderador eliminou a conta e removeu todos os filtros de publicações/comentários), foi assumida pelo novo moderador HOLUPREDICTIONS e retomou as operações normais. Os membros da comunidade acolheram bem a notícia e esperam continuar a trocar os últimos progressos e discussões técnicas sobre LLMs localizados (Fonte: Reddit r/LocalLLaMA & ggerganov & danielhanchen)
Mustafa Suleyman: IA passará da “Cadeia de Pensamento” para a “Cadeia de Debate”: Mustafa Suleyman, fundador da Inflection AI, propôs que, após a “Cadeia de Pensamento” (Chain of Thought), a próxima direção de desenvolvimento da IA é a “Cadeia de Debate” (Chain of Debate). Isto significa que a IA evoluirá de um único modelo a pensar de forma “solitária” para múltiplos modelos a discutir, depurar e deliberar abertamente entre si. Ele acredita que o ditado “três cabeças pensam melhor que uma” também se aplica aos grandes modelos de linguagem, e a colaboração de múltiplos modelos aumentará o nível de inteligência e a capacidade de resolução de problemas da IA (Fonte: mustafasuleyman)
💡 Outros
Programador demite-se de emprego bem remunerado, gasta 10 meses e 20 mil dólares a desenvolver ferramenta de design IA InfographsAI, 0 utilizadores e 0 receita após lançamento: Um arquiteto de engenharia de Silicon Valley com 15 anos de experiência demitiu-se para empreender, investindo quase 10 meses e 20 mil dólares das suas poupanças no desenvolvimento de uma ferramenta de geração de infográficos impulsionada por IA chamada InfographsAI. A ferramenta visava substituir ferramentas baseadas em modelos como o Canva, conseguindo gerar designs únicos em 200 segundos com base na entrada do utilizador (links do YouTube, PDFs, texto, etc.), suportando múltiplos estilos artísticos e 35 idiomas. No entanto, após o lançamento, o produto enfrentou uma situação de 0 utilizadores e 0 receita. O programador refletiu sobre os seus erros: não validar a necessidade, acumulação de funcionalidades (feature creep), perfeccionismo, marketing zero e desconexão da realidade (não investigou concorrentes e expectativas dos utilizadores). Ele planeia, no futuro, validar primeiro a necessidade, lançar rapidamente um MVP e realizar marketing em simultâneo (Fonte: 36氪)
Coca-Cola Japão lança website de reconhecimento de emoções por IA “Espelho de Verificação de Stress” para promover bebida relaxante CHILL OUT: A Coca-Cola Japão, para promover a sua marca de bebida relaxante CHILL OUT, lançou um website de reconhecimento de emoções por IA chamado “Espelho de Verificação de Stress”. Após os utilizadores carregarem uma foto do rosto e responderem a 5 perguntas relacionadas com o stress, o website utiliza tecnologia de análise de expressões faciais por IA (Face-API) e perguntas elaboradas por psicólogos clínicos para diagnosticar o tipo de stress atual do utilizador, apresentando-o visualmente através de 13 divertidos “rostos de impressão de stress” (como “Demónio Irritadiço”). Os utilizadores podem usar a imagem composta para obter um vale de bebida na aplicação Coke ON e experimentar a CHILL OUT. Esta iniciativa visa, através de uma interação divertida, consciencializar os utilizadores sobre o seu próprio stress e promover os efeitos de alívio do stress da CHILL OUT. A própria bebida CHILL OUT também utiliza IA para desenvolver um “sabor relaxante” e posiciona-se como uma “bebida anti-energia” (Fonte: 36氪)
Mercado de animais de estimação com IA em alta, VCs e utilizadores “entusiasmados”, mas comercialização ainda enfrenta desafios: O setor de animais de estimação com IA está a registar um crescimento rápido, prevendo-se que o mercado global atinja uma dimensão de centenas de milhares de milhões de dólares até 2030. Produtos como Ropet e BubblePal, através de tecnologia de IA, permitem interação inteligente e companhia emocional com os utilizadores, conquistando a atenção do mercado e o interesse do capital, com Zhu Xiaohu da GSR Ventures também a investir na Luobo Intelligence. Os animais de estimação com IA satisfazem as necessidades de companhia da sociedade moderna no contexto da economia dos solteiros e do envelhecimento da população, e aumentam a fidelização dos utilizadores através de mecanismos de “criação”. No modelo de negócio, para além da venda de hardware, “hardware + pacote de serviços mensais” tornou-se a norma, com a operação de PI e os atributos sociais também a serem considerados cruciais. No entanto, o setor ainda enfrenta múltiplos desafios tecnológicos (fusão multimodal, capacidade de personificação), políticos (privacidade e segurança) e de mercado (homogeneização, dependência de canais). Nos próximos três anos, manter a novidade entre produtos homogeneizados será a chave para o sucesso das empresas de animais de estimação com IA (Fonte: 36氪)
