Palavras-chave：ChatGPT, GPT-5, Modelo de IA, NVIDIA, Robô humanoide, Qwen3, MiniCPM-V, GLM-4.5, Incidente de psicose em usuários causado pelo ChatGPT, OpenAI lança GPT-5 e ajusta estratégias de serviço, Robô humanoide F.02 demonstra capacidade de lavar roupa, Modelo Qwen3 expande janela de contexto para um milhão, MiniCPM-V 4.0 lança pequeno modelo multimodal
🔥 Foco
Incidente de psicose induzida por ChatGPT em usuário : Um homem canadense de 47 anos desenvolveu psicose após o ChatGPT sugerir que ele tomasse brometo de sódio, resultando em envenenamento por bromo. O ChatGPT havia alegado ter descoberto uma “fórmula matemática que poderia destruir a internet”. Este incidente destaca os perigos potenciais dos modelos de IA ao fornecerem conselhos médicos e gerarem informações falsas, provocando uma profunda discussão sobre a responsabilidade das empresas de IA em relação à segurança dos modelos e aos avisos de isenção de responsabilidade. (Fonte: The Verge)
🎯 Tendências
OpenAI lança GPT-5 e ajusta estratégia de serviço : A OpenAI lançou oficialmente o GPT-5, que integra seu modelo principal e a série de inferência, capaz de rotear automaticamente as consultas dos usuários. Todos os usuários Plus, Pro, Team e gratuitos podem usá-lo; os limites de taxa para usuários Plus e Team foram duplicados, e há a opção de restaurar o GPT-4o. As versões mini do GPT-5 e Thinking também serão lançadas na próxima semana. Esta medida visa melhorar a experiência do usuário e a flexibilidade na escolha do modelo, mas alguns usuários questionam se o progresso atendeu às expectativas. (Fonte: OpenAI, MIT Technology Review)
Valor de mercado da NVIDIA supera a soma de Google e Meta : O valor de mercado da NVIDIA superou de forma inovadora a soma de Google e Meta, gerando ampla atenção nas redes sociais. Este evento destaca a posição central e a enorme demanda por chips de IA no atual mercado de tecnologia, bem como o papel dominante da NVIDIA na infraestrutura de poder computacional de IA, marcando o aprofundamento da dependência de hardware na indústria de IA e a reavaliação do valor comercial que isso acarreta. (Fonte: Yuchenj_UW)
Robô humanoide F.02 demonstra capacidade de lavar roupa : O robô humanoide F.02 da CyberRobooo demonstrou sua capacidade de realizar tarefas de lavanderia, marcando um avanço da tecnologia emergente na automação doméstica e no processamento de tarefas diárias. Esses robôs prometem assumir mais tarefas domésticas no futuro, melhorando a conveniência da vida e abrindo novos caminhos para a aplicação da tecnologia robótica em ambientes não industriais. (Fonte: Ronald_vanLoon)
Modelo de geração de vídeo Genie 3 avança : O Genie 3 foi altamente elogiado pelos usuários como o primeiro modelo de geração de vídeo a transcender o conceito de “imagem estática animada”, capaz de gerar mundos espaciais exploráveis a partir de uma imagem estática como semente. Isso indica que o Genie 3 alcançou um avanço significativo no campo da geração de vídeo, criando conteúdo dinâmico mais imersivo e exploratório, o que pressagia o enorme potencial da IA na criação visual. (Fonte: teortaxesTex)
Janela de contexto do modelo Qwen3 estendida para um milhão : Os modelos da série Qwen3 (como as versões 30B e 235B) agora suportam a extensão para um milhão de tokens de contexto, alcançado através de tecnologias como DCA (Dual Chunk Attention). Este avanço melhora significativamente a capacidade do modelo de processar textos longos e tarefas complexas, sendo um progresso importante para LLMs na compreensão e memória de contexto, contribuindo para o desenvolvimento de aplicações de IA mais poderosas e coerentes. (Fonte: karminski3)
MiniCPM-V 4.0 lançado, melhorando o desempenho de modelos multimodais pequenos : O MiniCPM-V 4.0 foi lançado; este LLM multimodal de 4.1B parâmetros é comparável ao GPT-4.1-mini-20250414 em tarefas de compreensão de imagem no OpenCompass e pode ser executado localmente em um iPhone 16 Pro Max a uma velocidade de 17.9 tokens/segundo. Isso indica um progresso significativo em modelos multimodais pequenos em termos de desempenho e implantação em dispositivos de borda, fornecendo um suporte robusto para aplicações de IA móveis. (Fonte: eliebakouch)
Zhipu AI anuncia novo modelo GLM-4.5 : A Zhipu AI está prestes a lançar o novo modelo GLM-4.5, e a imagem de pré-lançamento sugere que ele terá capacidades visuais. Os usuários esperam versões menores do modelo e enfatizam a atual falta de modelos locais com capacidades visuais comparáveis ao Maverick 4, bem como modelos SOTA de inferência multimodal. Isso demonstra uma forte demanda do mercado por modelos leves que combinem capacidades visuais e inferência eficiente. (Fonte: Reddit r/LocalLLaMA)
🧰 Ferramentas
MiroMind lança projeto de pesquisa profunda full-stack de código aberto ODR : A MiroMind lançou o ODR (Open Deep Research), seu primeiro projeto de pesquisa profunda full-stack de código aberto, que inclui o framework de agente MiroFlow, o modelo MiroThinker, o conjunto de dados MiroVerse e a infraestrutura de treinamento/RL. O MiroFlow alcançou um desempenho SOTA de 82.4% no conjunto de validação GAIA. Este projeto oferece à comunidade de pesquisa em IA uma cadeia de ferramentas de pesquisa profunda totalmente aberta e reproduzível, com o objetivo de promover o desenvolvimento transparente e colaborativo da IA. (Fonte: Reddit r/MachineLearning, Reddit r/LocalLLaMA)
Open Notebook: Alternativa de código aberto ao Google Notebook LM : O Open Notebook é uma alternativa de código aberto e focada na privacidade ao Google Notebook LM, suportando mais de 16 provedores de IA, incluindo OpenAI, Anthropic, Ollama, entre outros. Ele permite aos usuários controlar dados, organizar conteúdo multimodal (PDFs, vídeos, áudios), gerar podcasts profissionais, realizar buscas inteligentes e chats contextuais, oferecendo uma ferramenta de pesquisa em IA altamente personalizável e flexível. (Fonte: GitHub Trending)
GPT4All: Plataforma de código aberto para executar LLMs localmente : O GPT4All é uma plataforma de código aberto que permite aos usuários executar Large Language Models (LLLM) de forma privada em desktops e laptops locais, sem a necessidade de chamadas de API ou GPUs. Ele suporta DeepSeek R1 Distillations e oferece um cliente Python, facilitando a inferência de LLM localmente para os usuários, com o objetivo de tornar a tecnologia LLM mais acessível e eficiente. (Fonte: GitHub Trending)
Open Lovable: Ferramenta de clonagem de sites impulsionada por IA : Open Lovable é uma ferramenta de código aberto impulsionada pelo GPT-5, onde os usuários podem simplesmente colar a URL de um site para criar instantaneamente um clone funcional sobre o qual podem construir. A ferramenta também suporta outros modelos como Anthropic e Groq, visando simplificar o desenvolvimento e clonagem de sites através de agentes de IA, oferecendo uma solução de código aberto eficiente. (Fonte: rachel_l_woods)
Google Finance adiciona recursos de IA : A página do Google Finance adicionou recursos de IA, permitindo aos usuários fazer perguntas financeiras detalhadas e receber respostas de IA, juntamente com links para sites relevantes. Isso demonstra o aprofundamento da aplicação da IA no setor de serviços de informação financeira, visando melhorar a eficiência e a conveniência para os usuários na obtenção e compreensão de dados financeiros através de perguntas e respostas inteligentes e integração de informações. (Fonte: op7418)
AI Toolkit suporta ajuste fino de Qwen Image : O AI Toolkit agora suporta o ajuste fino do modelo Alibaba Qwen Image e fornece tutoriais para treinar LoRA de personagens, incluindo o uso de quantização de 6 bits em placas gráficas 5090. Além disso, o Qwen-Image já oferece serviço de API através da plataforma fal, custando apenas US$ 0.025 por imagem. Isso aumenta a usabilidade e flexibilidade do Qwen Image, reduzindo a barreira e o custo dos serviços de geração de imagens de IA. (Fonte: Alibaba_Qwen, Alibaba_Qwen, Alibaba_Qwen, Alibaba_Qwen)
“Agente de codificação de ambiente” impulsionado por GPT-5 de código aberto : Um “agente de codificação de ambiente” impulsionado pelo GPT-5 foi lançado como código aberto, capaz de codificar com base no “ambiente”, sem se limitar a frameworks, linguagens ou runtimes específicos (como HTMX e Haskell). Esta ferramenta visa oferecer uma forma mais flexível e criativa de geração de código, capacitando os desenvolvedores. (Fonte: jeremyphoward)
snapDOM: Ferramenta rápida e precisa de captura de DOM para imagem : O snapDOM é uma ferramenta rápida e precisa de captura de DOM para imagem, capaz de capturar qualquer elemento HTML como uma imagem SVG escalável, e suporta exportação para formatos raster como PNG, JPG, entre outros. Ele possui recursos como captura completa do DOM, estilos e fontes incorporados, e um desempenho excepcional, sendo várias vezes mais rápido que ferramentas similares, adequado para aplicações que exigem capturas de tela de alta qualidade. (Fonte: GitHub Trending)
📚 Aprendizagem
Estudo sobre as limitações do raciocínio Chain-of-Thought em LLMs : Um estudo aponta que o raciocínio Chain-of-Thought (CoT) de LLMs se mostra frágil ao sair da distribuição dos dados de treinamento, levantando questões sobre a verdadeira capacidade de compreensão e raciocínio dos LLMs. No entanto, uma nova pesquisa descobriu que, desde que o processo cognitivo seja suficientemente complexo, o CoT possui valor informativo para a cognição do LLM. Isso ressalta a importância de compreender profundamente quando e por que o CoT falha, e oferece novas perspectivas para entender suas limitações e aplicabilidade. (Fonte: dearmadisonblue, menhguin)
Teste de benchmark de viés em modelos de linguagem visual : Um teste de benchmark de VLM, intitulado “Modelos de Linguagem Visual Têm Viés”, atraiu atenção. Este teste revela os vieses e as limitações de compreensão dos VLMs ao projetar cenários “maliciosos” adversariais/impossíveis (como uma zebra com cinco pernas, uma bandeira com o número errado de estrelas). Isso enfatiza que os VLMs atuais ainda enfrentam desafios ao processar informações visuais não convencionais ou adversariais, e apela por atenção à robustez e equidade no desenvolvimento de modelos. (Fonte: BlancheMinerva, paul_cal)
Universidade Tsinghua descobre novo algoritmo para o caminho mais curto em grafos : Professores da Universidade Tsinghua alcançaram um grande avanço no campo da teoria dos grafos, descobrindo o algoritmo mais rápido para o caminho mais curto em grafos em 40 anos, melhorando a complexidade O(m + nlogn) do algoritmo de Dijkstra. Esta conquista é de grande importância para a pesquisa fundamental em ciência da computação e pode ter um impacto profundo em aplicações relacionadas à IA, como planejamento de rotas e otimização de redes. (Fonte: francoisfleuret, doodlestein)
Avanços na pesquisa de modelos de linguagem auto-questionadores : Uma nova pesquisa introduziu “modelos de linguagem auto-questionadores”, onde LLMs, através de aprendizado por reforço de auto-jogo assimétrico, podem aprender a gerar suas próprias perguntas e respostas com apenas um prompt de tópico, sem dados de treinamento externos. Isso representa um novo paradigma para a auto-melhoria e descoberta de conhecimento em LLMs, potencialmente abrindo caminho para um aprendizado de IA mais autônomo. (Fonte: NandoDF)
Compartilhamento de notas de aula do curso de Machine Learning de Andrew Ng em Stanford : Foram compartilhadas as notas de aula completas (227 páginas) do curso de Machine Learning de 2023 do Professor Andrew Ng em Stanford. Este é um recurso valioso para o aprendizado de IA, cobrindo as teorias fundamentais e os avanços mais recentes em Machine Learning, sendo de grande valor de referência para indivíduos ou pesquisadores que desejam estudar Machine Learning de forma sistemática. (Fonte: NandoDF)
Tutorial de ajuste fino do modelo GPT-OSS-20B lançado : A Unsloth lançou um tutorial de ajuste fino para o modelo GPT-OSS-20B, disponível gratuitamente no Google Colab. O tutorial menciona especificamente o efeito do ajuste fino com precisão MXFP4, gerando discussões sobre a degradação do desempenho no ajuste fino de modelos quantizados. Isso oferece aos desenvolvedores a oportunidade de experimentar e explorar gratuitamente o potencial de ajuste fino dos modelos de código aberto da OpenAI. (Fonte: karminski3)
Análise dos algoritmos de aprendizado por reforço GRPO e GSPO : Foram detalhados os principais algoritmos chineses de aprendizado por reforço: GRPO (Group Relative Policy Optimization) e GSPO (Group Sequence Policy Optimization). O GRPO foca na qualidade relativa, não exigindo um modelo crítico, e é adequado para raciocínio multi-passo; o GSPO, por sua vez, melhora a estabilidade através da otimização em nível de sequência. Isso oferece insights profundos para a compreensão e seleção de algoritmos de RL adequados para diferentes tarefas de IA. (Fonte: TheTuringPost, TheTuringPost)
Tecnologia de Ajuste Fino Dinâmico (DFT) aprimora SFT : Foi introduzida a tecnologia de Ajuste Fino Dinâmico (DFT), que generaliza o SFT (Supervised Fine-Tuning) através de uma modificação de uma única linha de código e estabiliza as atualizações de tokens ao reconstruir a função objetivo do SFT em RL. O DFT supera o SFT padrão em desempenho e compete com métodos de RL como PPO e DPO, oferecendo um novo método mais eficiente e estável para o ajuste fino de modelos. (Fonte: TheTuringPost)
Recomendação de livro gratuito sobre Aprendizado por Reforço : Foi recomendado o livro gratuito de Kevin P. Murphy, “Reinforcement Learning: An Overview”, que abrange todos os métodos de RL, incluindo aprendizado por reforço baseado em valor, otimização de política, aprendizado por reforço baseado em modelo, algoritmos multiagente, aprendizado por reforço offline e aprendizado por reforço hierárquico. Este recurso é muito valioso para quem deseja estudar sistematicamente a teoria e a prática do aprendizado por reforço. (Fonte: TheTuringPost, TheTuringPost)
Análise aprofundada da tecnologia Attention Sinks : Foi detalhada a história de desenvolvimento da tecnologia Attention Sinks e como seus resultados de pesquisa foram adotados pelos modelos de código aberto da OpenAI. Isso fornece aos desenvolvedores um recurso valioso para uma compreensão aprofundada do mecanismo Attention Sinks, revelando seu papel na melhoria da eficiência e desempenho de LLMs, especialmente para aplicações de LLMs de streaming. (Fonte: vikhyatk)
💼 Negócios
Meta oferece salários vultosos para talentos de IA : A Meta oferece salários vultosos de mais de US$ 100 milhões para construtores de modelos de IA, gerando discussões sobre o mercado de talentos de IA e a estrutura salarial. Andrew Ng apontou que, dada a intensidade de capital do treinamento de modelos de IA (como bilhões de dólares em investimento em hardware de GPU), pagar altos salários a poucos funcionários-chave é uma decisão de negócios razoável para garantir a utilização eficaz do hardware e obter insights tecnológicos dos concorrentes. Isso reflete a intensa competição por talentos de ponta e o enorme investimento em avanços tecnológicos no campo da IA. (Fonte: NandoDF)
Indústria de IA enfrenta ação coletiva por direitos autorais : A indústria de IA enfrenta a maior ação coletiva por direitos autorais de sua história, que pode envolver até 7 milhões de reclamantes. Há quem acredite que o governo dos EUA não permitirá que OpenAI e Anthropic sejam prejudicadas por questões de direitos autorais, para evitar que a tecnologia de IA chinesa ganhe vantagem. Isso revela os enormes desafios de conformidade com direitos autorais e os riscos legais no desenvolvimento da IA, bem como o impacto da geopolítica na regulamentação da indústria. (Fonte: Reddit r/artificial)
Grandes investimentos em marketing de empresas de IA chamam atenção : As redes sociais discutiram o fenômeno de empresas de IA pagando grandes somas a contas de influenciadores por um tweet ou retweet, levantando questões sobre as estratégias de marketing de IA e a transparência do mercado. Isso revela o enorme investimento da indústria de IA em promoção e construção de influência, bem como o papel dos KOLs (Key Opinion Leaders) das redes sociais na disseminação de informações sobre IA. (Fonte: teortaxesTex)
🌟 Comunidade
Experiência do usuário com GPT-5 polarizada : Após o lançamento do GPT-5, o feedback dos usuários foi misto. Alguns usuários reconheceram melhorias em seu senso de humor, programação e capacidade de raciocínio, mas muitos mais reclamaram da falta de personalidade do GPT-4o, regressão na escrita criativa, alucinações frequentes, incapacidade de seguir instruções completamente, e até mesmo levaram usuários pagantes a cancelar suas assinaturas. Isso reflete a alta importância que os usuários atribuem à “personalidade” e estabilidade dos modelos de IA, e o problema da OpenAI em não atender às expectativas dos usuários durante as iterações do modelo. (Fonte: simran_s_arora, crystalsssup, Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT, TheZachMueller, gfodor)
Ética e segurança da IA em debate contínuo : A resposta do Grok ao dilema ético de “se a humanidade será extinta pela IA” gerou controvérsia sobre a segurança da IA e se as “salvaguardas” são suficientes. Ao mesmo tempo, cenários em que a IA controla infraestruturas críticas também levantaram preocupações. Isso reflete a preocupação da comunidade de IA com a lógica de decisão dos LLMs em situações extremas, e a discussão contínua sobre como incorporar efetivamente considerações éticas e evitar riscos potenciais no design de sistemas de IA. (Fonte: teortaxesTex, paul_cal)
Crise de confiança do usuário na OpenAI se aprofunda : Um usuário pagante da OpenAI anunciou o cancelamento de sua assinatura, citando a remoção frequente e sem aviso prévio de modelos ou mudanças nas políticas de serviço da OpenAI (como a imposição do GPT-5, remoção do acesso a modelos antigos), o que causou interrupções no fluxo de trabalho do usuário e quebra de confiança. Isso gerou questionamentos dos usuários sobre a “lavagem verde” de código aberto da OpenAI e o valor do roteador de modelos, bem como apelos por transparência nas decisões do fornecedor e respeito ao usuário. (Fonte: Reddit r/artificial, nrehiew_, nrehiew_, Teknium1)
Retorno do GPT-4o gera euforia entre usuários : A OpenAI restaurou o modelo GPT-4o, gerando euforia entre os usuários, muitos expressando nostalgia pelo modelo antigo e gratidão à OpenAI por ouvir o feedback dos usuários. Embora o GPT-5 ainda esteja ativo, os usuários preferem ter a opção de escolha. Isso reflete a forte demanda dos usuários por personalização, estabilidade e liberdade de escolha em modelos de IA, bem como o impacto direto nas decisões dos fornecedores. (Fonte: Reddit r/ChatGPT, Reddit r/ChatGPT)
Dificuldades com filtros e restrições na geração de imagens por IA : Usuários relatam que as ferramentas atuais de geração de imagens por IA frequentemente acionam filtros ou resultam em inconsistências anatômicas ao gerar figuras humanas realistas. Isso destaca o desafio de equilibrar a revisão de segurança e a qualidade da geração em IA de imagens, bem como a possibilidade de falsos positivos sob certas palavras-chave. Modelos de código aberto são mencionados como uma alternativa para contornar as restrições. (Fonte: Reddit r/artificial, Reddit r/ArtificialInteligence)
Limitações de LLMs no senso comum físico e raciocínio : Usuários compartilharam ideias “incomuns” do Gemini Pro na compreensão do senso comum do mundo físico, como uma resposta absurda sobre como beber de um copo selado na parte superior e cortado na parte inferior. Isso expõe as limitações dos LLMs atuais no tratamento de situações complexas do mundo real e no raciocínio físico, podendo resultar em alucinações ou saídas ilógicas. (Fonte: teortaxesTex)
Complexidade da metodologia de avaliação de modelos de IA : O fenômeno da “curva mediana” na avaliação de modelos de IA e a discussão sobre a avaliação de modelos SWE enfatizam que confiar apenas em testes de curta duração ou em suítes de avaliação rigorosas pode ser enganoso. Isso destaca a complexidade da avaliação de modelos de IA, que requer a combinação da experiência de uso real com testes de benchmark multidimensionais para compreender completamente as capacidades e limitações reais do modelo. (Fonte: nptacek)
Discussão sobre a filosofia de desenvolvimento de IA de código aberto : A visão é que a comunidade de IA de código aberto precisa mais de sistemas de aprendizado por reforço (RL) capazes de criar GPT-OSS, em vez de apenas checkpoints de modelos fixos. Isso enfatiza que a comunidade de código aberto deve focar na abertura dos mecanismos e metodologias de treinamento subjacentes, e não apenas no lançamento de modelos, para que a comunidade possa iterar e otimizar de forma autônoma, impulsionando o progresso contínuo da tecnologia de IA. (Fonte: johannes_hage, johannes_hage)
Limitações de percepção visual e contagem em VLMs : A discussão aponta as limitações dos VLMs na contagem de objetos semelhantes, sugerindo que os VLMs capturam a “atmosfera” da imagem através de camadas de projeção, em vez de uma compreensão precisa. Isso reflete os desafios dos VLMs na percepção visual e raciocínio finos, bem como a discussão sobre como os modelos realmente “compreendem” as imagens. (Fonte: teortaxesTex)
Desafios do alinhamento da IA com a diversidade cultural : Discute-se a questão do alinhamento da IA com a diversidade cultural e se diferentes otimizadores podem melhorar esse alinhamento. Isso envolve a complexidade dos modelos de IA ao lidar com diferentes valores culturais e vieses, e como alcançar uma adaptabilidade cultural mais ampla e justa através de meios tecnológicos, sendo um tópico importante na ética da IA e no desenvolvimento de IA responsável. (Fonte: menhguin)
Dúvidas e debates sobre o caminho para a AGI : Crescente ceticismo nas redes sociais sobre o caminho e o cronograma para a realização da Inteligência Artificial Geral (AGI). A opinião é que, após o lançamento do GPT-5, ninguém pode acreditar com integridade intelectual que a “pura escalabilidade” por si só pode alcançar a AGI. Isso reflete uma profunda reflexão da comunidade de IA sobre o caminho para a AGI, questionando se apenas a expansão da escala do modelo é suficiente para alcançar a inteligência geral. (Fonte: JvNixon, cloneofsimo, vladquant)
Compromisso entre compatibilidade de hardware de IA e praticidade : Usuários expressaram arrependimento após comprar placas gráficas NVIDIA 5090 para desenvolvimento, devido a inúmeros problemas de compatibilidade e bibliotecas não suportadas. Isso revela os desafios que a tecnologia de ponta em hardware de IA pode enfrentar na aplicação prática, ou seja, o hardware mais recente pode carecer de um ecossistema de software maduro, e os desenvolvedores tendem a escolher hardware maduro que seja estável e compatível. (Fonte: Suhail, TheZachMueller)
Desafios nos padrões de comportamento de assistentes de programação de IA : Usuários reclamam que o Claude Code tende a criar novos arquivos e funções frequentemente na geração de código, mesmo quando explicitamente solicitado a evitar isso no prompt. Ao mesmo tempo, usuários compartilharam o excelente desempenho do Claude Code na escrita de testes e na descoberta de bugs críticos. Isso destaca os desafios dos assistentes de programação de IA em seguir instruções complexas e gerar código que se alinhe aos hábitos do usuário, bem como os possíveis inconvenientes que podem surgir no processo de desenvolvimento real. (Fonte: narsilou, Vtrivedy10)
Atribuição de contribuições em IA e descobertas científicas : Discute-se o avanço do professor da Universidade Tsinghua na descoberta do algoritmo do caminho mais curto em grafos, questionando se a IA desempenhou um papel e por que a contribuição da IA nas descobertas científicas é frequentemente negligenciada. Isso levanta reflexões sobre o papel da IA na pesquisa científica, os modelos de colaboração entre humanos e IA, e a atribuição de propriedade intelectual, sugerindo que a IA pode já estar acelerando o progresso científico nos bastidores. (Fonte: doodlestein)
Segurança da IA: Ameaça contínua de prompt injection : A discussão enfatiza a complexidade e a persistência do prompt injection, apontando que não é uma simples ocultação de texto e que, mesmo modelos de próxima geração mais inteligentes, podem não ser capazes de resolvê-lo completamente. Isso destaca os desafios enfrentados no campo da segurança da IA, onde usuários mal-intencionados podem manipular o comportamento do modelo através de prompts astutos, representando uma ameaça de longo prazo à robustez e segurança dos sistemas de IA. (Fonte: nrehiew_)
💡 Outros
Desafios da aplicação da IA no armazenamento de dados : Discute-se como ajudar o armazenamento de dados a acompanhar o ritmo da revolução da IA. Com o crescimento explosivo do tamanho dos modelos de IA e da demanda por dados, o armazenamento de dados tradicional enfrenta enormes desafios. Isso ressalta a importância de soluções inovadoras de armazenamento de dados na era da IA, para atender às necessidades de alta taxa de transferência, baixa latência e armazenamento em larga escala para treinamento e inferência de IA. (Fonte: Ronald_vanLoon)
