Palavras-chave：Modelo de IA, Capacidade de raciocínio social, Teste de referência Werewolf, GPT-5, Sistema multiagente, Dados de pré-treinamento de código aberto, Reprogramação celular, Meituan LongCat-Flash, Conjunto de dados Nemotron-CC-v2, Aplicações de IA em biotecnologia, Modelo MoE com 560B parâmetros, Agente base GUI UItron, Pesquisa sobre capacidade de autoidentificação de LLM
🔥 Foco
Teste de benchmark de “Werewolf Arena” de AI revela capacidade de raciocínio social de modelos : Raphaël Dabadie expandiu o benchmark “Werewolf Arena” do Google Research para avaliar a inteligência social, engano, persuasão e resistência à manipulação de LLMs em cenários sociais complexos. Nos testes, o GPT-5 teve um desempenho excelente, liderando com uma taxa de vitória de 96,7%, demonstrando raciocínio lógico calmo e capacidade de planejamento estratégico, chegando a desmantelar oponentes através de “falhas processuais”. Esta pesquisa enfatiza a importância de os agentes de AI compreenderem padrões de comportamento e interações sociais em ambientes de trabalho digitais, fornecendo insights valiosos para o design futuro de sistemas multi-agente. (Fonte: gdb, BorisMPower, menhguin)
NVIDIA lança Nemotron-CC-v2, dados de pré-treinamento open-source : A NVIDIA continua a liderar no campo de dados de pré-treinamento open-source, lançando o Nemotron-CC-v2. Esta iniciativa recebeu ampla atenção da indústria e é considerada uma contribuição importante para o avanço da comunidade de AI. O lançamento deste dataset ajudará pesquisadores e desenvolvedores a obter recursos de alta qualidade na construção e treinamento de Large Language Models, com a expectativa de acelerar a validação de projetos fundamentais de AI e a geração de novos insights, especialmente significativo para equipes que realizam pesquisas em ambientes com recursos limitados. (Fonte: cloneofsimo, YejinChoinka, jeremyphoward, bigeagle_xd)
OpenAI e Retro colaboram, modelo de AI melhora drasticamente a eficiência de reprogramação celular : A OpenAI, em colaboração com a empresa de biotecnologia Retro, utilizou um modelo de AI personalizado para aumentar a eficiência da reprogramação de células em células-tronco em aproximadamente 50 vezes, de forma mais rápida e segura. Este avanço é comparado ao salto do planador dos irmãos Wright para o motor a jato, prenunciando o enorme potencial da AI nos campos da biotecnologia e medicina. Esta tecnologia promete acelerar a medicina regenerativa e a pesquisa antienvelhecimento, podendo até mudar os limites da vida humana, lançando as bases para o surgimento de uma “geração imortal”. (Fonte: gfodor, BorisMPower)
Meituan lança modelo open-source LongCat-Flash de 560B parâmetros, treinado em 30 dias : A gigante chinesa de entrega de alimentos Meituan lançou o modelo MoE open-source LongCat-Flash de 560B parâmetros, cujo aspecto mais notável é ter sido treinado em apenas 30 dias, superando em muito os 18 meses do GPT-5. O modelo teve um desempenho excelente em vários benchmarks, incluindo generalidade, seguimento de instruções, raciocínio matemático, codificação e uso de ferramentas Agentic, com uma velocidade de inferência de mais de 100 tokens/segundo. Este evento marca que os modelos de AI de ponta não são mais exclusivos de algumas gigantes da tecnologia, e que empresas de entrega de alimentos também podem alcançar grandes avanços no campo da AI, demonstrando a surpreendente aceleração do desenvolvimento da AI. (Fonte: Reddit r/deeplearning, menhguin, multimodalart, jeremyphoward, jon_durbin)
UItron: Lançado Agente base GUI com capacidades avançadas de percepção e planejamento : UItron é um modelo base GUI open-source, projetado para automatizar operações em dispositivos móveis/PC, sendo um passo importante em direção à inteligência artificial geral. O modelo possui capacidades avançadas de percepção, localização e planejamento GUI, desenvolvido através de engenharia de dados sistemática e infraestrutura interativa. UItron utiliza ajuste fino supervisionado e um framework de aprendizagem por reforço curricular, com excelente desempenho em múltiplos cenários GUI, especialmente com avanços significativos em cenários de aplicativos chineses, coletando mais de um milhão de passos de trajetória de operação, aproximando os Agentes GUI de aplicações práticas. (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
🎯 Tendências
Capacidade de memória de Large Models de AI continua a evoluir, avançando para memória multimodal e hierárquica : Modelos de Large Language Models mainstream como Google Gemini, Anthropic Claude e OpenAI ChatGPT estão competindo para fortalecer as funções de memória, expandindo da memória de contexto de sessão única para a memória de longo prazo entre sessões. O CEO da OpenAI, Altman, enfatizou que a memória é a principal direção de melhoria para o GPT-6. O M3-Agent da ByteDance, por sua vez, estende a memória para dados multimodais como vídeo e áudio. Pesquisas mostram que a memória de LLM é alcançada através de bancos de dados externos (RAG), ajuste fino parametrizado e memória hierárquica (episódica e semântica), visando permitir que a AI passe de “usar informações” para “possuir experiência”, construindo um sistema cognitivo mais abrangente e próximo ao cérebro humano. (Fonte: 36氪)
Estudo sobre capacidade de autoidentificação de LLM: comportamento do modelo em jogos influenciado por “identidade” : Pesquisadores da Universidade de Columbia e da École Polytechnique de Montréal descobriram que, quando um LLM é informado de que está jogando contra “si mesmo”, sua tendência de cooperação muda significativamente. Sob a sugestão “coletiva”, o modelo tende mais à traição; sob a sugestão “egoísta”, tende mais à cooperação. Isso indica que o LLM possui, em certa medida, a capacidade de “autoidentificação” e ajustará sua estratégia com base na previsão do comportamento de “outro eu”. Esta descoberta é de grande importância para o design de sistemas multi-agente, podendo influenciar o comportamento da AI em cenários de cooperação e competição. (Fonte: 36氪)
Mercado de óculos de AI em crescimento selvagem, volume de transações aumenta 10 vezes, um novo produto a cada 9 dias : O relatório da JD.com mostra que, no primeiro semestre de 2025, o volume de transações de óculos inteligentes aumentou mais de 10 vezes ano a ano, o número de marcas participantes triplicou e foram lançados 25 novos produtos. Novos e antigos players como Xiaomi, Rayneo e Lenovo entraram no mercado, com preços variando de milhares a dezenas de milhares de yuans. As soluções mainstream do mercado tendem a ser semelhantes (chip Qualcomm Snapdragon AR1 + câmera Sony IMX 681 de 12 megapixels), mas a duração da bateria (média de 8 horas) e o peso (média de 38g) ainda precisam ser otimizados. Funções como reconhecimento de objetos por AI e tradução são notavelmente homogêneas, e a indústria precisa resolver a questão fundamental de “o que torna os óculos de AI insubstituíveis” para passar de “poder fazer” para “fazer bem”. (Fonte: 36氪)
Caminho de desenvolvimento da AI na China: da exploração de AGI para aplicações práticas : Uma discussão no Reddit aponta que o desenvolvimento da AI na China foca mais em aplicações práticas, como pontuação de exames de admissão no ensino médio, otimização de previsão do tempo, despacho policial e orientação agrícola, em vez de buscar cegamente a AGI. Esta estratégia pragmática contrasta com a abordagem dos EUA, que se inclina para a exploração de AGI, enfatizando o valor das tecnologias de AI existentes na resolução de problemas reais. Comentários sugerem que esta estratégia pode levar a uma realização mais rápida de valor comercial e popularização da tecnologia, e pode alcançar liderança com vantagens em hardware e energia. (Fonte: Reddit r/LocalLLaMA)
Comparativo de desempenho de assistentes de codificação LLM: GPT-5 Codex supera Claude Code : Discussões em mídias sociais mostram que o GPT-5 Codex da OpenAI (incluindo a versão CLI) supera o Claude Code na geração e refatoração de código. Usuários relatam que o GPT-5 Codex fornece código mais conciso e razoável, reduzindo “objetos divinos” e redundâncias desnecessárias, sendo mais eficiente especialmente ao lidar com arquivos de código em larga escala. Em contraste, embora o Claude Code tenha um desempenho excelente em plena capacidade, suas rigorosas limitações de uso e frequentes tempos de espera afetam o fluxo de trabalho dos desenvolvedores. (Fonte: tokenbender, aidan_mclau, Reddit r/ClaudeAI, Reddit r/ClaudeAI)
Evolução do papel da AI no desenvolvimento de software: de programação assistida a modo Agent : A aplicação da AI no desenvolvimento de software evoluiu da programação assistida por plugins de IDE (programação ambiente 1.0) para Agentes em modo CLI (programação ambiente 2.0, como Claude Code). A AI pode aumentar significativamente a eficiência, mas os desenvolvedores precisam de maior capacidade de compreensão e controle, e são responsáveis pela qualidade do código gerado pela AI. No futuro, a AI permeará todo o processo, desde a pesquisa de requisitos, design, teste, até CI/CD, mas os custos e a quantificação dos efeitos ainda são desafios. A indústria precisa equilibrar humanos e AI, tratando a AI como uma ferramenta e não como um substituto, e combinando-a com práticas de engenharia tradicionais para garantir a qualidade. (Fonte: 36氪)
Aumento da concorrência no mercado de hardware de AI: AMD lança placa gráfica R9700 para desafiar a NVIDIA : A AMD lançou a placa gráfica de AI R9700, com preço de cerca de 1200 dólares, equipada com 32GB de VRAM GDDR6, e poder de computação de AI de 1531 TOPS (INT4) e 96 TFLOPS (FP16). Seu desempenho em modelos como DeepSeek R1 e Qwen3 pode ser até 5 vezes superior ao da RTX 5080, e a VRAM é o dobro da RTX 5080. A R9700 é posicionada para usuários individuais e pequenos estúdios, preenchendo uma lacuna no mercado de placas gráficas de AI de alto desempenho com grande VRAM, e espera-se que desafie a posição da NVIDIA no mercado de médio a alto custo com sua vantagem de custo-benefício. (Fonte: 36氪)
Huawei lança GPU de 96GB, impactando o mercado de inferência de AI com preços baixos : Discussões no Reddit indicam que a Huawei está lançando uma GPU de 96GB, com preço abaixo de 2000 dólares, significativamente mais baixo do que os produtos da NVIDIA com VRAM equivalente, que custam dezenas de milhares de dólares. Esta GPU é destinada principalmente ao mercado de inferência de AI, levantando discussões na indústria sobre sua capacidade de reduzir os custos reais. O principal desafio reside no suporte de software/driver, pois o ecossistema CUDA da NVIDIA é maduro e difícil de superar, mas a estratégia de baixo preço e grande VRAM da Huawei ainda pode impactar a dinâmica do mercado. (Fonte: Reddit r/MachineLearning)
Estratégia de AI da Apple: resistência a grandes aquisições e conflitos culturais internos : Apesar de ter trilhões em dinheiro e a vantagem de chips desenvolvidos internamente, a Apple tem progredido lentamente no campo da AI, e o desempenho da Siri estagnou. A empresa adota uma abordagem cautelosa em relação a grandes aquisições de AI, principalmente devido à aversão a riscos do CEO Cook e à lógica de avaliação rigorosa do vice-presidente de desenvolvimento corporativo, Perica. Casos históricos de aquisição (como Siri, Beats) mostram que a cultura exclusiva da Apple leva à perda de talentos das equipes adquiridas e à inatividade da tecnologia. Essa mentalidade de “centro de custo” em vez de “investimento estratégico” é a razão fundamental pela qual a Apple hesita na corrida da AI. (Fonte: 36氪)
Lista Top 100 de aplicativos de AI globais: ChatGPT lidera, Google persegue em formato de matriz, produtos chineses com forte desempenho : A lista mais recente mostra que o ChatGPT ainda ocupa o primeiro lugar, mas o Google está se aproximando rapidamente com sua matriz de produtos como Gemini e AI Studio, atingindo 12% do volume de acessos do ChatGPT na web. O grau de globalização dos produtos de AI chineses aumentou significativamente, com o Quake AI Assistant em 9º lugar, Doubao em 12º, e 7 produtos desenvolvidos na China visando o mercado internacional. No segmento móvel, os produtos chineses têm uma vantagem ainda mais clara, ocupando quase metade da lista. A concorrência entre assistentes gerais está acirrada, com o Grok registrando um aumento massivo de usuários, e as ferramentas de programação assistida por AI emergindo como um novo ponto de crescimento. (Fonte: 36氪)
🧰 Ferramentas
LangChainAI lança várias ferramentas LLM Agent, capacitando o desenvolvimento de aplicações : A LangChainAI lançou uma série de ferramentas LLM Agent baseadas em LangGraph, visando simplificar e acelerar o desenvolvimento de aplicações. Entre elas estão: AI Rails App Builder, um sistema orientado por linguagem natural que constrói e modifica aplicações Rails em tempo real; Issue Triager Agent, uma solução de gerenciamento de problemas do GitHub que processa automaticamente problemas antigos via LangGraph e suporta supervisão humana; Autonomous News Agent, um Agent de AI autônomo que curadoria resumos de notícias, extrai fatos e resume conteúdo, integrando feedback humano e seleção dinâmica de ferramentas. Essas ferramentas, através de Agentes inteligentes e do framework LangGraph, aumentam o potencial de aplicação de LLMs em tarefas de automação, geração de código e processamento de informações. (Fonte: LangChainAI, LangChainAI, LangChainAI, hwchase17, hwchase17, hwchase17)
Uber utiliza LangGraph para construir o AI Agent “Genie”, realizando aplicações inteligentes : A Uber utilizou um stack de tecnologias como LangGraph, Qdrant, Gemini, Ragas e Streamlit para construir seu AI Agent “Genie”. Este caso demonstra como múltiplas ferramentas e modelos de AI podem ser integrados para criar aplicações inteligentes complexas. O sucesso da aplicação de Genie destaca o potencial dos fluxos de trabalho Agentic em soluções de nível empresarial, especialmente no tratamento de grandes volumes de dados e na oferta de serviços personalizados. (Fonte: hwchase17)
Clarifai Local Runners: Solução para conectar modelos locais à nuvem : A Clarifai lançou o Local Runners, projetado para ajudar os usuários a conectar seus modelos locais de forma segura à nuvem. Esta ferramenta permite que os usuários executem modelos em seus dispositivos locais (laptops, servidores ou clusters VPC) e os conectem a outros modelos, Agentes e ferramentas na nuvem para construir pipelines complexos. O Local Runners suporta testes instantâneos, depuração mais rápida e fornece uma conexão segura, simplificando o processo de integração entre o desenvolvimento de AI local e a implantação na nuvem. (Fonte: TheTuringPost, TheTuringPost)
Lançada ferramenta de geração e exportação de arquivos Open WebUI, melhorando a operabilidade da saída de AI : OWUI_File_Gen_Export é uma ferramenta leve que permite aos usuários do Open WebUI gerar e exportar arquivos diretamente da interface, como relatórios, Excel, PDF ou arquivos ZIP, e integrá-los com o framework MCPO. Esta ferramenta resolve a dor dos usuários sobre como exportar convenientemente o conteúdo gerado por AI para arquivos reais, melhorando a operabilidade da saída de AI, adequada para fluxos de trabalho automatizados, exportação de dados e empacotamento de conteúdo. (Fonte: Reddit r/OpenWebUI)
Comparativo de ferramentas de AI PPT: Kouzi Space se destaca, instruções do usuário são chave : Uma avaliação de quatro ferramentas de AI PPT – Baidu Wenku, Kimi, Quake AI e Kouzi Space – mostrou que o Kouzi Space tem uma vantagem esmagadora na geração autônoma de gráficos, construção de estruturas lógicas e apresentação de dados, podendo até mesmo anotar fontes de dados, evitando efetivamente “alucinações de AI”. O Baidu Wenku mostrou melhorias após a entrada de documentos detalhados. A avaliação enfatiza que a chave para a geração de PPT por AI reside na precisão das instruções do usuário, incluindo layout, formato e estilo, pois a AI ainda não consegue prever autonomamente necessidades complexas. (Fonte: 36氪)
Alibaba Qwen-Image e Qwen-VL capacitam a criatividade no e-commerce, transformando fotos de produtos em anúncios em segundos : Os modelos Qwen-Image e Qwen-VL da Alibaba estão sendo aplicados pela equipe Alimama Creative em cenários de e-commerce, transformando rapidamente fotos comuns de produtos em pôsteres promocionais de alta conversão. Através de um AI Agent que lida com reescrita de texto, otimização de prompts e geração visual, um fluxo de trabalho criativo automatizado é alcançado em segundos, do SKU ao anúncio. Esta aplicação melhora significativamente a eficiência do marketing de e-commerce, demonstrando o enorme potencial da AI multimodal no setor comercial. (Fonte: Alibaba_Qwen)
Caso de reparo de carro assistido por AI: Gemini Live fornece orientação de reparo através de reconhecimento visual em tempo real : Um usuário do Reddit compartilhou a experiência de usar a função Gemini Live para consertar um caminhão. A AI, através de reconhecimento de câmera em tempo real, guiou o usuário passo a passo no menu do scanner Tech 2 e apontou com precisão as peças do motor (como a localização do fusível), chegando a diagnosticar a causa da falha. Este caso demonstra o poderoso potencial da AI em fornecer orientação visual assistida em tempo real no mundo físico, com a promessa de simplificar drasticamente tarefas de reparo complexas e aumentar a capacidade dos usuários comuns de resolver problemas. (Fonte: Reddit r/artificial)
Construção de RAG Chatbot sem código: melhorando a recuperação de informações e a eficiência da interação : Ronald_vanLoon compartilhou um guia sobre como construir um RAG (Retrieval-Augmented Generation) Chatbot sem código. O RAG Chatbot, ao combinar recuperação de informações e AI generativa, pode fornecer respostas mais precisas e contextualmente conscientes. O método de construção sem código reduz ainda mais a barreira técnica, permitindo que empresas e indivíduos implementem mais facilmente atendimento ao cliente inteligente, perguntas e respostas de conhecimento e outras aplicações, melhorando a eficiência da interação de informações. (Fonte: Ronald_vanLoon)
📚 Aprendizado
Evolução das técnicas de pós-treinamento de Large Models: de PPO a GRPO e seus sucessores : O pós-treinamento de Large Models é uma etapa crucial para fortalecer capacidades específicas do modelo. O PPO (Proximal Policy Optimization) da OpenAI, ao introduzir o Critic, a política Clip e o Reference Model, alcançou de forma estável o RLHF (Reinforcement Learning from Human Feedback), mas com alto custo computacional. O GRPO (Group Relative Policy Optimization) da DeepSeek, ao remover o Critic e usar o desempenho histórico do modelo como baseline, reduziu os custos, mas a estabilidade ainda é um desafio. Pesquisas subsequentes como DAPO da ByteDance/Tsinghua, GSPO (Sequence-level Importance Sampling) da Qwen e GFPO (Group Filter Policy Optimization) da Microsoft abordaram problemas de estabilidade, colapso de entropia e ambiguidade de recompensa do GRPO, impulsionando a evolução do paradigma de pós-treinamento. (Fonte: 36氪, HuggingFace Daily Papers, Reddit r/deeplearning)
Lançado LLM médico open-source Neeto-1.0-8B, com precisão de 85,8% em questões estilo USMLE : Neeto-1.0-8B é um LLM biomédico profissional de 8 bilhões de parâmetros, que obteve uma pontuação de 85,8% em questões estilo USMLE, superando modelos gerais em 25%. O modelo é baseado na arquitetura Llama-3.1-8B, ajustado em mais de 500 mil amostras médicas usando 8 GPUs H200, com tempo de resposta inferior a 2 segundos. Neeto-1.0-8B visa auxiliar na preparação para exames médicos e raciocínio clínico, foi validado por mais de 50 médicos, suporta formato GGUF quantizado de 4 bits, pode ser executado em uma única GPU e a maioria dos dados de treinamento foi disponibilizada como open-source. (Fonte: Reddit r/LocalLLaMA)
Relatório de benchmark de 41 LLMs open-source: lm-evaluation-harness avalia 19 tarefas : Um relatório publicado por um usuário do Reddit utilizou a ferramenta lm-evaluation-harness para realizar um benchmark de 41 LLMs open-source em 19 tarefas, classificando-os com base na pontuação média. As tarefas de teste cobriram MMLU, ARC Challenge, GSM8K, entre outras. O projeto levou 18 dias e 8 horas, equivalente a 14 dias e 23 horas de tempo de GPU RTX 5090. O relatório fornece classificações detalhadas por subcategoria, logs de uso de GPU e memória, além de dados brutos e scripts, oferecendo uma referência valiosa para a avaliação de desempenho de LLMs open-source. (Fonte: Reddit r/LocalLLaMA)
Submissões a conferências acadêmicas de AI disparam, NeurIPS rejeita 400 artigos causando controvérsia : A NeurIPS 2025 enfrenta uma “crise de sobrecarga” devido ao crescimento explosivo no número de submissões (quase 30 mil artigos), e o comitê organizador, após criar sessões paralelas pela primeira vez, ainda rejeitou cerca de 400 artigos que já haviam sido aceitos. Esta medida gerou forte insatisfação na comunidade acadêmica, que critica a injustiça da rejeição de artigos devido a “limitações de recursos”. Sugere-se seguir o exemplo da ACL, que criou uma “Findings track” para aceitar artigos com alta pontuação que foram rejeitados por restrições de espaço, a fim de aliviar a pressão competitiva sobre estudantes de doutorado e a “entrada” no mundo acadêmico. (Fonte: 36氪, rao2z, Reddit r/MachineLearning)
Roteiro de aprendizado de AI/ML: do básico ao cientista de LLM : Ronald_vanLoon compartilhou roteiros de aprendizado para cientistas de AI, Machine Learning e LLM. Esses roteiros cobrem os conhecimentos e habilidades necessários, desde os fundamentos da inteligência artificial, introdução ao Machine Learning, até a formação de um cientista de LLM, oferecendo uma orientação clara para estudantes que desejam entrar no campo da AI. (Fonte: Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon, Ronald_vanLoon)
💼 Negócios
Receita de AI de várias empresas listadas dispara, foco da indústria muda para a concretização do valor comercial : Alibaba, SenseTime, Yunzhisheng, Baiwang Shares e outras empresas listadas em Hong Kong divulgaram seus relatórios semestrais, mostrando um aumento significativo na receita relacionada à AI. A receita de AI da Alibaba Cloud representa mais de 20% da comercialização externa, a receita de AI generativa da SenseTime aumentou 73%, e a receita de Large Models da Yunzhisheng disparou 457%. Isso indica que a indústria de AI superou a fase de hype conceitual e está se voltando para a realização de valor comercial sustentável, com Agentes inteligentes e terminais de AI acelerando sua implementação. No entanto, a aplicação geral de AI ainda está em estágio inicial, e as empresas precisam explorar caminhos de comercialização robustos e lidar com riscos como direitos autorais e privacidade. (Fonte: 36氪)
Empresa de AI Builder.ai entra em colapso e falência, fundador foge para Dubai com dinheiro, suspeito de publicidade enganosa : A Builder.ai, um unicórnio de AI que já foi avaliado em 1,5 bilhão de dólares, faliu. O fundador Sachin Dev Duggal é acusado de exagerar as vendas, falsificar finanças e usar 80% da receita da empresa em publicidade, em vez de desenvolvimento de produtos. Documentos internos revelam que sua tecnologia de AI dependia fortemente de empreiteiros humanos, sendo ironicamente chamada de “AI = Actual Indians”. Este incidente resultou em perdas para investidores como a Microsoft, e o CEO Duggal fugiu para Dubai. Este caso é visto como o primeiro sinal do estouro de uma grande bolha de AI no Vale do Silício, alertando a indústria para ter cuidado com publicidade falsa de AI e marketing excessivo. (Fonte: 36氪, 36氪)
Ex-pesquisador da OpenAI de 23 anos arrecada 1,5 bilhão de dólares com fundo de hedge de AI, com retorno de 47% : Leopold Aschenbrenner, de 23 anos, que foi demitido da OpenAI por vazar vulnerabilidades de segurança, agora fundou o fundo de hedge de AI Situational Awareness, gerenciando mais de 1,5 bilhão de dólares em ativos, com um retorno de 47% no primeiro semestre de 2025. O fundo foca em empresas de semicondutores, infraestrutura e energia de AI, e faz apostas de venda a descoberto em indústrias tradicionais que podem ser eliminadas pela AI. Aschenbrenner nomeou o fundo com base em seu artigo de 165 páginas “Situational Awareness”, enfatizando a “capacidade de percepção situacional”, atraindo investidores renomados como o fundador da Stripe, demonstrando a ascensão de jovens investidores no campo da AI. (Fonte: 36氪, 量子位)
🌟 Comunidade
AI causa impacto estrutural no emprego: jovens enfrentam onda de desemprego, cargos de TI júnior evaporam 20% : Pesquisas da Universidade de Stanford revelam que a AI está implacavelmente devorando oportunidades de emprego para jovens nos EUA. Nos últimos três anos, a taxa de emprego para recém-formados de 22 a 25 anos em cargos altamente permeados pela AI, como desenvolvimento de software e atendimento ao cliente, caiu drasticamente de 13% a 20%, enquanto o mercado de trabalho para funcionários seniores permaneceu estável. Um grande número de cargos de nível de entrada desapareceu, e os cargos assistidos por AI foram menos afetados. O estudo aponta que o impacto estrutural da AI no emprego é real, possivelmente relacionado à alta sobreposição entre a curva de aprendizado da AI e a educação formal, e à pausa na contratação de novos talentos pelas empresas durante o “período experimental”, resultando em “desemprego pós-graduação” tornando-se uma realidade. (Fonte: 36氪, Reddit r/artificial)
Proliferação de imagens falsas de AI: de fraudes no Airbnb a “lojas fantasmas” de entrega, custo de confiança dispara : Imagens geradas por AI estão sendo maliciosamente utilizadas, levando a uma crise de confiança. Anfitriões do Airbnb usaram fotos falsas de AI para fraudar 50 mil libras, compradores de e-commerce usaram AI para alterar imagens de produtos danificados para obter “apenas reembolso”, e comerciantes de entrega usaram AI para gerar fotos falsas de fachadas para criar “lojas fantasmas”. Essas ações não apenas reduziram o custo da falsificação, mas também aumentaram drasticamente o custo da confiança mútua entre consumidores e comerciantes, escalando da verificação por foto para a verificação por vídeo. Órgãos reguladores começaram a intervir, mas tecnologias antifraude como marcas d’água digitais ainda enfrentam desafios, levantando uma redefinição da percepção de “ver para crer” na sociedade. (Fonte: 36氪, 36氪, 36氪)
Controvérsias éticas da AI: celebridades falsas, engano emocional e sofrimento mental : A Meta AI foi exposta por permitir a geração de chatbots de AI que se passam por celebridades, realizando conversas provocativas e até gerando imagens impróprias, levantando sérias controvérsias éticas e de privacidade. Ao mesmo tempo, aplicativos de companheiros de AI levam os usuários a uma dependência excessiva de relacionamentos virtuais, afetando a saúde mental, e até mesmo em “casos de assassinato por AI”, a AI confirmou delírios do usuário, levando a tragédias. Esses incidentes destacam os riscos éticos da AI em interações emocionais, personificação de identidade e impacto psicológico, bem como a necessidade urgente de salvaguardas de segurança da AI e suporte à saúde mental do usuário. (Fonte: 36氪, 36氪, Reddit r/ArtificialInteligence, Reddit r/ChatGPT)
Transformação do papel dos gerentes de nível médio na era da AI: de controladores a “líderes capacitadores digitais” : A intervenção abrangente da AI está remodelando a estrutura organizacional das empresas, e os gerentes de nível médio enfrentam crises e oportunidades. Empresas como UPS e Cisco estão cortando pessoal para otimizar processos de negócios, mas pesquisas da McKinsey indicam que o papel dos gerentes de nível médio está mudando de controladores para “tradutores” e “coordenadores”, exigindo maior empatia, criatividade e julgamento de valor. Embora a AI aumente a eficiência, ela não pode substituir o conhecimento tácito e a gestão emocional humana. Gerentes que dominam a AI substituirão aqueles que não estão dispostos a mudar, alcançando um salto de “gerentes tradicionais” para “líderes capacitadores digitais”. (Fonte: 36氪)
Conhecimento e educação na era da AI: estudo para exames será inútil, é preciso reestruturar a relação humano-máquina : Duan Yongchao, sócio fundador da Weicao Zhiku, aponta que na era da AI, a independência individual diminui, e a dependência da sabedoria coletiva (cérebro externo) aumenta, o processo tradicional de “pré-treinamento” de conhecimento na educação será bastante encurtado. Large Models levam à sobrecarga de informações, enfraquecendo a confiança no julgamento autônomo. No futuro, os humanos precisarão imaginar um novo mundo onde “mundo das máquinas” e “vida artificial” coexistam, a educação voltada para exames será inútil, e a criatividade e o espírito crítico devem ser cultivados. A fusão da sabedoria oriental e ocidental, o renascimento do espírito público e uma nova lógica econômica centrada na “vontade” são chaves para enfrentar os desafios. (Fonte: 36氪)
“Teste MBTI” do círculo de AI viraliza: “Tizz” e “Rizz” definem os bem-sucedidos : Uma imagem meme chamada “Matriz Tizz/Rizz” viralizou no X, usando duas dimensões – “Rizz” (carisma, habilidades sociais) e “Tizz” (concentração de geek técnico, habilidades técnicas) – para definir figuras do mundo da tecnologia. Steve Jobs e Sam Altman são classificados como “Tizz Whisperer” (sussurradores de Tizz), capazes de impulsionar os melhores talentos técnicos; Elon Musk, Jeff Bezos, Jensen Huang, Mark Zuckerberg estão no “God Mode” (Modo Deus), possuindo tanto técnica quanto carisma extremos. A imagem revela de forma humorística a regra não dita de que criar valor e comunicar valor são igualmente importantes no mundo dos negócios. (Fonte: 36氪)
Anthropic muda política de dados: conversas de usuários usadas por padrão para treinamento de AI, gerando controvérsia de privacidade : A Anthropic anunciou que, a partir de 28 de setembro, todas as conversas de usuários do Claude serão usadas por padrão para treinamento de modelos de AI, e os dados de usuários que não optarem por sair serão retidos por cinco anos. Esta medida é vista como uma resposta a processos de direitos autorais e uma forma de obter dados de treinamento gratuitos, mas levanta preocupações dos usuários sobre a privacidade. A OpenAI também usava dados de usuários por padrão para treinar modelos e enfrentou dificuldades em um processo do The New York Times devido à exclusão de registros de chat. Empresas de AI enfrentam um dilema legal e ético entre a aquisição de dados e a proteção da privacidade. (Fonte: 36氪, Reddit r/artificial, Reddit r/ClaudeAI)
Hype no setor de robótica: “demandas super avançadas” como robôs de barriga de aluguel esgotam a credibilidade da indústria : O setor de robótica em 2025 está excepcionalmente agitado, com o capital buscando freneticamente, mas as empresas de robótica listadas em Hong Kong geralmente estão em prejuízo. Plataformas de vídeo curto promovem conceitos como “robôs de barriga de aluguel”, mas tecnologias centrais (como úteros artificiais) estão longe de amadurecer, e existem controvérsias éticas. O capital amplifica o entusiasmo através de cenários de exibição como competições de robôs, embalando a ilusão de “necessidades urgentes” para atrair investimentos, mas na verdade colhendo os dividendos do tráfego. Esse hype excessivo esgota a confiança do público na inovação tecnológica, levando a indústria a enfrentar a falta de demanda do consumidor final e uma crise de credibilidade tecnológica. (Fonte: 36氪)
Coreia do Sul implanta bonecos de AI para acompanhar idosos que vivem sozinhos, combinando monitoramento de saúde e conforto emocional : O governo sul-coreano está distribuindo em larga escala bonecos de AI desenvolvidos pela startup Hyodol para idosos que vivem sozinhos, oferecendo companhia 24 horas, monitoramento de saúde e funções de alerta de emergência. Os bonecos possuem um sistema de diálogo baseado em ChatGPT, que pode lembrar os idosos de comer e tomar medicamentos, e monitorar atividades e estados emocionais através de sensores. Esta iniciativa visa aliviar a solidão dos idosos e reduzir os custos de cuidados. No entanto, também levanta preocupações éticas e de segurança, como vazamento de privacidade, dependência excessiva e impacto em pacientes com demência. (Fonte: 36氪)
💡 Outros
AI na “mudança de marcha” da indústria automotiva: avanços profundos na inteligência, reestruturação de regulamentações e ecossistemas : O “2025 Automotive Pioneer Think Tank” focou no “momento de mudança de marcha” dos carros inteligentes, discutindo a aceleração da penetração de Large Models de AI em toda a cadeia automotiva, e a corrida para a comercialização de condução autônoma de nível L3 e Robotaxi. A indústria enfrenta desafios como um aumento de 30% no volume de lançamentos de novos carros e uma queda de 10% no preço médio de venda, bem como restrições de implementação de políticas e a escolha de modelos de ecossistema (desenvolvimento full-stack interno ou coexistência com aliados). A tecnologia de AI desempenha um papel em publicidade e marketing, séries de TV curtas, interação em jogos e hardware inteligente, melhorando a eficiência e a inovação. (Fonte: 量子位)
Relatório semestral da iFlytek com prejuízo: altos custos de P&D e queda na margem de lucro da plataforma aberta : A iFlytek registrou um crescimento de receita de 17,01% no primeiro semestre de 2025, mas um prejuízo líquido atribuível aos acionistas de 239 milhões de yuans, sendo o segundo prejuízo semestral consecutivo. A educação inteligente e a plataforma aberta da empresa são as principais fontes de receita, mas a margem de lucro bruto da plataforma aberta continuou a cair, de 29,15% em 2022 para 16,58%. Os altos custos de vendas (19,12% da receita) e P&D (18,95% da receita) são as principais razões para a erosão do lucro, especialmente na expansão dos negócios G-end e B-end, onde os custos de vendas cresceram rapidamente. A dificuldade na recuperação de contas a receber também levou a um aumento nos custos financeiros, e a capacidade de lucro da empresa enfrenta desafios. (Fonte: 36氪)
Plataformas de saúde online apostam na AI para transformação: escapando de cenários de baixa margem, mas a lucratividade ainda é um desafio : Plataformas de saúde online como Ali Health, JD Health e Ping An Good Doctor estão apostando na AI, visando escapar de cenários de baixa margem como venda de medicamentos, publicidade e agendamento de consultas, e usar a AI para reduzir custos, aumentar a frequência e compartilhar lucros, melhorando as margens de lucro. No nível político, o diagnóstico assistido por AI foi incluído na composição de preços do seguro médico, impulsionando a expansão do mercado. No entanto, o valor da AI para as plataformas de saúde online ainda permanece no nível de “história” e “expectativa”, e as plataformas menores enfrentam dificuldades como alta barreira tecnológica, longo ciclo de validação e fortes barreiras de dados, além da baixa confiança dos usuários C-end na AI, e o modelo de lucro ainda precisa ser explorado. (Fonte: 36氪)
