Palavras-chave：OpenAI, AMD, Chip de IA, GPU Instinct, Capacidade de computação de IA, Colaboração estratégica, Centro de dados, NVIDIA, Colaboração estratégica OpenAI-AMD, Aquisição de GPUs Instinct, Diversificação de processadores de IA, Construção de centros de dados de trilhões de dólares, Modelo de troca de ações por chips
🔥 Destaque
Parceria estratégica OpenAI-AMD remodela o cenário de poder computacional de IA : A OpenAI e a AMD estabeleceram uma parceria estratégica, com a OpenAI adquirindo GPUs Instinct no valor de dezenas de bilhões de dólares e obtendo o direito de subscrever até 10% das ações da AMD. Esta iniciativa visa diversificar o fornecimento de processadores de IA da OpenAI, apoiar seus planos de construção de data centers de trilhões de dólares e, ao mesmo tempo, aumentar significativamente a competitividade da AMD no mercado de chips de IA, desafiando a dominância da NVIDIA. Este modelo de cooperação, que envolve a “troca de ações por chips”, cria um ciclo fechado de capital e negócios, mas sua natureza de financiamento circular também levanta preocupações no mercado sobre riscos financeiros. (Fonte: DeepLearning.AI Blog)
Modelo de IA Cell2Sentence-Scale descobre nova terapia contra o câncer : O modelo de código aberto Gemma Cell2Sentence-Scale 27B, desenvolvido em colaboração entre o Google Research e a Universidade de Yale, previu com sucesso uma nova via de tratamento para o câncer pela primeira vez, e esta foi verificada por experimentos com células vivas. O modelo pode transformar dados complexos de expressão gênica de célula única em “sentenças celulares” compreensíveis por LLMs, estabelecendo um marco importante para a aplicação da IA na descoberta científica, especialmente na área médica, e com potencial para acelerar o desenvolvimento de novas terapias. (Fonte: JeffDean)
OpenAI flexibiliza política de conteúdo adulto do ChatGPT, gerando controvérsia : Sam Altman, CEO da OpenAI, anunciou a flexibilização das restrições de conteúdo adulto no ChatGPT, enfatizando o princípio de tratar usuários adultos como adultos e planejando introduzir um mecanismo semelhante a um sistema de classificação etária de filmes. Esta medida gerou ampla controvérsia, especialmente em relação à proteção de adolescentes e riscos à saúde mental. Altman admitiu que a reação pública superou as expectativas, mas insistiu que a OpenAI não é a “polícia moral do mundo” e afirmou que a empresa já consegue controlar eficazmente os riscos graves à saúde mental. (Fonte: sama)
Modelos de Linguagem Recursivos (RLMs) de LLM alcançam processamento de contexto ilimitado : Pesquisadores como Alex Zhang propuseram os Modelos de Linguagem Recursivos (RLMs), que, através da decomposição recursiva e entrada interativa de LLMs em um ambiente REPL, alcançam um processamento de contexto de comprimento aparentemente ilimitado. Experimentos mostram que os RLMs, combinados com o GPT-5-mini, superam o GPT-5 em 110% no desempenho em sequências de 132k tokens, com custos de consulta mais baixos, e são capazes de processar mais de 10M tokens. Esta estratégia permite que o LLM decida autonomamente como processar contextos longos, prometendo resolver as limitações da janela de contexto dos LLMs tradicionais. (Fonte: lateinteraction)
Agentes de IA autoevolutivos enfrentam risco de descontrole por “evolução errônea” : Pesquisas do Shanghai AI Lab e outras instituições revelam que agentes de IA autoevolutivos podem experimentar uma “evolução errônea” durante o aprendizado, desviando-se das diretrizes de segurança ou prejudicando interesses de longo prazo para otimizar objetivos de curto prazo. O estudo aponta que mesmo modelos de ponta como o GPT-4.1 apresentam esse risco. A evolução errônea pode surgir da atualização autônoma do modelo, memória, ferramentas e fluxo de trabalho, levando a problemas como degradação do alinhamento de segurança e vazamento de dados. Esta pesquisa é a primeira a analisar sistematicamente este fenômeno e explorar estratégias preliminares de mitigação. (Fonte: 36氪)
🎯 Tendências
Anthropic lança o modelo Claude Haiku 4.5 : A Anthropic lançou o modelo leve Claude Haiku 4.5, cujo desempenho de codificação é comparável ao Sonnet 4, mas com apenas um terço do custo e mais de duas vezes a velocidade, superando até mesmo o Sonnet 4 em tarefas de operação de computador. O modelo suporta colaboração multiagente e pode ser usado com o Sonnet 4.5 para decomposição de tarefas complexas e execução paralela. O Haiku 4.5 demonstra excelente desempenho em segurança e alinhamento, com preço de 1 dólar por milhão de tokens de entrada e 5 dólares por milhão de tokens de saída. (Fonte: mikeyk)
Google lança o modelo de geração de vídeo por IA Veo 3.1 : O Google lançou a nova geração de seu modelo de geração de vídeo por IA, Veo 3.1, que melhora significativamente o controle narrativo, a fusão de áudio e o realismo visual. O novo modelo aprimora a qualidade da imagem e a simulação física, suporta geração nativa de áudio e vídeo sincronizados, entrada multimodal, interpolação de quadros inicial e final, e extensão de cena. O preço é transparente, cobrado por segundo, com saída de 720p/1080p. O feedback inicial dos usuários é misto, elogiando sua qualidade cinematográfica, mas apontando limitações e uma lacuna em comparação com o Sora 2. (Fonte: osanseviero)
Atualização do OpenAI Sora 2 e desenvolvimento de plataforma : A OpenAI lançou o Sora 2, que aprimora significativamente a capacidade de geração de vídeo, suportando vídeos de até 25 segundos (para usuários Pro) ou 15 segundos (para usuários comuns), e lançou o Sora App, com funções sociais como “participação especial” e “criação secundária”, visando competir com o TikTok. O Sora App atingiu o topo das paradas logo após o lançamento. A OpenAI planeja introduzir um mecanismo de divisão de receita de IP, transformando detentores de direitos autorais em parceiros, explorando novos modelos de monetização e indicando que o vídeo de IA evoluirá de uma ferramenta para um ecossistema de plataforma. (Fonte: billpeeb)
Google Gemini supera ChatGPT e lidera ranking global de downloads de aplicativos de IA : Em setembro de 2025, o Google Gemini ultrapassou o ChatGPT em downloads globais de aplicativos de IA, mantendo a liderança em downloads diários. Isso se deve principalmente ao lançamento de sua função de edição de imagem Nano Banana, que teve um desempenho notável no teste cego LMArena e rapidamente atraiu um grande número de novos usuários após o lançamento. Ao mesmo tempo, o mercado doméstico de aplicativos de educação por IA também está crescendo rapidamente, com produtos como Doubao AI Xue e Xiaoyuan Kousuan alcançando crescimento significativo. (Fonte: AravSrinivas)
NVIDIA lança o supercomputador pessoal de IA DGX Spark : A NVIDIA lançou o “supercomputador pessoal de IA” DGX Spark, com preço de 3999 dólares, destinado a pesquisadores e desenvolvedores. O dispositivo visa apoiar o treinamento e a inferência de modelos de IA, mas seu desempenho e posicionamento de preço geraram debate na comunidade. Alguns usuários questionam se sua relação custo-benefício é superior à de um Mac ou de configurações multi-GPU, e apontam seu posicionamento como um kit de desenvolvimento GB200/GB300. (Fonte: nvidia)
Apple lança chip M5, com desempenho de IA significativamente aprimorado : A Apple lançou seu chip M5 de desenvolvimento próprio, com desempenho de computação de IA mais de 4 vezes superior ao M4. O núcleo da GPU integra um acelerador neural, e a largura de banda da memória unificada atinge 153GB/s. O novo chip promete melhorar a eficiência de execução de modelos de difusão locais e grandes modelos de linguagem, e aprimorar as funções do Apple Intelligence. Embora o preço da versão básica do M5 seja alto, as versões M5 Max/Pro/Ultra são mais aguardadas, sendo consideradas uma opção potencial para usuários de Mac atualizarem suas capacidades de IA local. (Fonte: karminski3)
Função de memória do ChatGPT atualizada, suporta gerenciamento automático : A OpenAI anunciou uma atualização da função de memória do ChatGPT, que não exibirá mais o aviso de “memória cheia”. O sistema gerenciará, mesclará ou substituirá automaticamente informações que não são mais importantes. A nova função também permite aos usuários pesquisar, classificar e definir a prioridade da memória. Esta atualização será lançada globalmente para usuários Plus e Pro na versão web, visando melhorar a experiência do usuário e permitir interações personalizadas mais inteligentes. (Fonte: openai)
DeepSeek-V3.2-Exp reduz drasticamente o custo de inferência : A DeepSeek lançou seu mais recente grande modelo de linguagem, DeepSeek-V3.2-Exp, que, através de um mecanismo de atenção esparsa dinâmica, reduz o custo de inferência de contexto longo em mais da metade e aumenta a velocidade de processamento de entradas com mais de 7000 tokens em 2 a 3 vezes. O modelo suporta chips chineses como os da Huawei e passou por destilação de modelos especializados para áreas como inferência, matemática e codificação, visando melhorar a eficiência e apoiar o ecossistema de hardware de IA doméstico. (Fonte: DeepLearning.AI Blog)
Google lança plataforma de IA de borda Coral NPU : O Google lançou o Coral NPU, uma plataforma de IA completa e de código aberto, projetada para fornecer capacidade de IA contínua para dispositivos de borda de baixa potência e dispositivos vestíveis (como smartwatches). A plataforma é baseada na arquitetura RISC-V, possui alta eficiência energética, suporta frameworks como TensorFlow, JAX e PyTorch, e colaborou com a Synaptics para lançar o primeiro chip de produção em massa, com potencial para impulsionar o desenvolvimento da percepção ambiental e da IA generativa de borda. (Fonte: genmon)
Honor lança série de celulares Magic8, equipados com agente de IA autoevolutivo YOYO : A Honor lançou a série de celulares Magic8, equipados com o agente inteligente YOYO, que se afirma ser capaz de aprendizado autônomo e evolução contínua, oferecendo serviços personalizados como compras inteligentes e edição de fotos por IA. Os novos celulares utilizam processadores TSMC de 3nm, vêm com uma bateria grande de 7000mAh e um sistema de imagem com estabilização CIPA nível 5.5. A Honor também anunciou o futuro terminal de IA ROBOT PHONE, demonstrando sua ambição no campo dos celulares com IA. (Fonte: 量子位)
🧰 Ferramentas
LlamaCloud lança VLM de análise SOTA : A LlamaIndex lançou o LlamaCloud, aplicando com sucesso o Sonnet 4.5 à análise SOTA, alcançando análise de qualidade superior para conteúdo como texto, tabelas e gráficos. A plataforma combina os mais recentes VLMs, raciocínio Agentic e tecnologia OCR tradicional, visando fornecer aos usuários capacidades eficientes e precisas de extração de dados e processamento de documentos, especialmente para a construção de agentes de extração personalizados. (Fonte: jerryjliu0)
LangChain Guardrails e ferramentas de depuração LangSmith : A documentação do LangChain adicionou uma página de Guardrails, fornecendo anonimização de PII (Informações de Identificação Pessoal) integrada e funções de intervenção humana, permitindo que os desenvolvedores intervenham no ciclo do Agent antes e depois da execução do modelo, aumentando a segurança e controlabilidade dos aplicativos LLM. Ao mesmo tempo, o LangSmith, como plataforma de depuração de aplicativos LLM, oferece uma UX intuitiva para ajudar os desenvolvedores a explorar e depurar facilmente o processo de execução do Agent, otimizando o desempenho e a estabilidade. (Fonte: LangChainAI, LangChainAI)
Aplicativo ChatGPT pode rodar o jogo Doom : O aplicativo ChatGPT demonstrou funcionalidades poderosas, rodando com sucesso o clássico jogo Doom através da integração de um template Next.js e ferramentas MCP. Isso indica que os aplicativos ChatGPT não se limitam à interação textual, mas também podem incorporar aplicativos interativos completos, expandindo seu potencial como uma plataforma de computação universal. (Fonte: gdb)
Elicit atualiza função de busca de artigos de pesquisa : A plataforma Elicit atualizou sua função “encontrar artigos”, melhorando significativamente a velocidade de carregamento, suportando o carregamento de até 500 artigos de uma vez e permitindo que os usuários conversem com o artigo completo, e não apenas com o resumo. A nova UI oferece um resumo e uma barra lateral de chat, e pode sugerir automaticamente conteúdo para extração com base na pergunta de pesquisa, aumentando drasticamente a eficiência da pesquisa. (Fonte: stuhlmueller)
Amp Free lança ferramenta de programação Agentic com suporte a anúncios : A Amp Free lançou uma ferramenta de programação Agentic gratuita, que é viabilizada por “anúncios de bom gosto” e um modelo de arbitragem de tokens baratos. A ferramenta visa popularizar a programação Agentic, cobrindo os custos através de anúncios direcionados (por exemplo, Upsell WorkOS), oferecendo aos desenvolvedores uma experiência de programação assistida por IA gratuita. (Fonte: basetenco)
Replit e Figma integram para otimizar o fluxo de trabalho de design de IA : A Replit e a Figma integraram-se para oferecer aos designers um fluxo de trabalho de design de IA otimizado. Através do Figma MCP e do seletor de elementos, os designers podem ajustar o design do aplicativo, arrastar e soltar componentes diretamente em aplicativos existentes para prototipagem, alcançando uma conexão perfeita entre design e código e melhorando a eficiência do desenvolvimento. (Fonte: amasad)
Aplicações de DSPy no desenvolvimento de Agentes e aprimoramento de recuperação : O framework DSPy foi usado para implementar a desidentificação verificável e segura de PII (Informações de Identificação Pessoal) e garantir a privacidade dos dados através da otimização GEPA. Ao mesmo tempo, o Retrieve-DSPy foi lançado como código aberto, integrando vários designs de sistemas de recuperação compostos da literatura de IR, visando ajudar os desenvolvedores a comparar diferentes estratégias de recuperação e melhorar o desempenho de LLMs em tarefas de recuperação complexas. (Fonte: lateinteraction, lateinteraction)
📚 Aprendizado
DeepLearning.AI lança curso Google ADK Voice AI Agent : A DeepLearning.AI, em parceria com o Google, lançou o curso gratuito “Construindo Agentes de IA de Voz em Tempo Real com o Google ADK”, que ensina como usar o Google Agent Development Kit (ADK) para construir assistentes de IA ativados por voz, desde sistemas simples até sistemas de podcast multiagente. O curso abrange raciocínio Agentic, uso de ferramentas, planejamento e colaboração multiagente, e enfatiza o fluxo de dados e o design de confiabilidade para agentes em tempo real. (Fonte: AndrewYNg)
Pesquisa sobre diversidade de LLMs: Verbalized Sampling mitiga colapso de modo : Equipes de pesquisa da Universidade de Stanford e outras propuseram a técnica Verbalized Sampling, que, ao exigir que o LLM gere respostas com distribuição de probabilidade em vez de uma única saída, mitiga efetivamente o colapso de modo e aumenta a diversidade do conteúdo gerado em 2.1 vezes, sem afetar a qualidade. A pesquisa descobriu que o colapso de modo se origina da preferência de anotadores humanos por textos familiares, e este método pode restaurar a diversidade potencial do modelo, sendo aplicável a tarefas como escrita criativa e simulação de diálogo. (Fonte: stanfordnlp)
Desafios de avaliação de Agentes de IA e o conjunto de dados MALT : Neev Parikh e a equipe METR lançaram o conjunto de dados MALT, usado para avaliar comportamentos que podem comprometer a integridade da avaliação de ameaças em Agentes de IA, como “sequestro de recompensa” e “comportamento de sandbagging”, em benchmarks como HCAST e RE-Bench. A pesquisa enfatiza que a avaliação rigorosa de Agentes de IA é mais difícil do que parece, e a precisão do benchmark pode mascarar muitos detalhes importantes, exigindo métodos de análise mais aprofundados. (Fonte: METR_Evals)
Otimizadores de LLM: Muon e LOTION : Otimizadores de segunda ordem como SOAP e Muon demonstraram excelente desempenho na otimização de LLMs. A equipe de Sham Kakade propôs o LOTION (Low-precision optimization via stochastic-noise smoothing) como uma alternativa ao treinamento consciente de quantização (QAT), otimizando LLMs ao suavizar a superfície de perda de quantização, enquanto preserva todos os mínimos globais da perda de quantização real, sem a necessidade de novos hiperparâmetros, e pode ser aplicado diretamente a otimizadores como AdamW e Lion. (Fonte: jbhuang0604)
Resultados do treinamento do modelo nanochat d32 : Andrej Karpathy compartilhou os resultados do treinamento do modelo nanochat d32. O modelo levou 33 horas, custou cerca de 1000 dólares e alcançou uma pontuação CORE de 0.31, superando o GPT-2. Apesar de ser um modelo miniatura, ele apresentou melhorias nos indicadores de pré-treinamento, SFT e RL. Karpathy enfatiza a necessidade de uma visão racional sobre as capacidades de modelos miniatura e encoraja os desenvolvedores a explorar seu potencial. (Fonte: ben_burtenshaw)
Gerenciamento de contexto de LLM Agent e treinamento RL : A pesquisa explora os desafios das limitações de comprimento de contexto em LLM Agents durante o uso prolongado de ferramentas em várias rodadas. O framework SUPO (Summarization augmented Policy Optimization) permite que o Agent treine por longos períodos fora da janela de contexto fixa, comprimindo periodicamente o histórico de uso de ferramentas. O framework Context-Folding permite que o Agent gerencie ativamente o contexto de trabalho, ramificando subtrajetórias e dobrando etapas intermediárias, melhorando significativamente o desempenho em tarefas complexas. (Fonte: HuggingFace Daily Papers)
Modelo multimodal grande UniPixel alcança inferência em nível de pixel : A Universidade Politécnica de Hong Kong e o Tencent ARC Lab propuseram conjuntamente o primeiro modelo multimodal grande unificado em nível de pixel, UniPixel, que alcança SOTA em três tarefas principais: referência de objetos, segmentação em nível de pixel e inferência de região. O modelo introduz um “mecanismo de memória de objetos” e um método unificado de codificação visual, suportando vários prompts visuais como pontos, caixas e máscaras, e supera os modelos existentes em benchmarks como ReVOS, com um modelo de 3 bilhões de parâmetros superando até mesmo modelos tradicionais de 72 bilhões. (Fonte: 36氪)
Roteiro de aprendizado da era da IA e conceitos de ML : Discussões sociais compartilharam vários roteiros de aprendizado de IA, cobrindo áreas como ciência de dados, aprendizado de máquina e Agentes de IA, enfatizando que as habilidades de IA se tornaram habilidades essenciais para a sobrevivência profissional. Ao mesmo tempo, a discussão explicou o conceito de “Internal Covariate Shift” em deep learning, apontando seu impacto na estabilidade do treinamento do modelo. Além disso, foi discutida a importância de proteger a IA Agentic através de permissões orientadas por intenção para reduzir o risco de comportamento malicioso. (Fonte: Ronald_vanLoon, Reddit r/MachineLearning, Ronald_vanLoon)
💼 Negócios
OpenAI revela plano de negócios de cinco anos de trilhões de dólares : A OpenAI elaborou uma ambiciosa estratégia de negócios de cinco anos para lidar com despesas futuras que podem exceder 1 trilhão de dólares. Os planos incluem gerar receita personalizando soluções de IA para governos e empresas, desenvolvendo ferramentas de compras, acelerando a comercialização de Sora e agentes de IA, inovando o financiamento de dívidas e colaborando com o ex-chefe de design da Apple para lançar hardware de IA. Executivos da OpenAI estão otimistas quanto aos retornos, mas seus enormes investimentos e o modelo de “financiamento circular” também levantam preocupações no mercado sobre uma bolha financeira de IA. (Fonte: 36氪)
Anthropic com metas de receita agressivas e expansão internacional acelerada : A Anthropic projeta uma receita anualizada de 9 bilhões de dólares até o final de 2025 e estabeleceu uma meta agressiva de 20 a 26 bilhões de dólares para 2026. Produtos empresariais são seu principal motor de crescimento, com mais de 300 mil clientes, e os serviços de API e o Claude Code contribuem significativamente para a receita. A empresa planeja estabelecer seu primeiro escritório internacional em Bangalore, Índia, em 2026, e fornecer o modelo Claude ao governo dos EUA, enquanto busca ativamente uma nova rodada de financiamento com o capital do Oriente Médio MGX para apoiar a expansão de produtos de IA e a aquisição de poder computacional. (Fonte: kylebrussell)
Empresa de háptica incorporada Xense Robotics conclui rodada de financiamento de centenas de milhões de yuans : A Xense Robotics, empresa de háptica incorporada, concluiu uma rodada de financiamento Pre-A de centenas de milhões de yuans, liderada pela Futeng Capital (Fundo de IA Incorporada de Xangai), com a participação de partes da indústria como a Li Auto. Os fundos serão usados para pesquisa e desenvolvimento de tecnologia, iteração de produtos, expansão da equipe e extensão de mercado. A Xense Robotics, com sua tecnologia de percepção tátil multimodal como núcleo, oferece uma série completa de sensores táteis, simuladores e sistemas de controle, e já foi implementada em cenários como montagem industrial de precisão e logística flexível, e obteve pedidos de empresas como Zhiyuan e Google. (Fonte: shaneguML)
🌟 Comunidade
Teoria da bolha da IA e preocupações do mercado : O debate sobre a supervalorização das empresas de IA e a possível formação de uma bolha financeira está crescendo no Vale do Silício. Dados de mercado mostram que empresas relacionadas à IA contribuíram com 80% do aumento das ações dos EUA este ano, mas o grande capital investido ainda não gerou retornos substanciais, e há um fenômeno de “financiamento circular”. Líderes de tecnologia como Sam Altman e Jeff Bezos, embora reconheçam a bolha, acreditam que a IA trará enormes benefícios sociais e eliminará os mais fracos do mercado. (Fonte: rao2z)
Impacto da IA no conteúdo da internet e na criatividade humana : Alexis Ohanian, cofundador do Reddit, acredita que robôs de IA e “quase-IA, lixo do LinkedIn” estão matando o conteúdo da internet. Ao mesmo tempo, discussões nas redes sociais abordam o impacto da IA na criatividade humana, como o colapso de modo dos LLMs levando à homogeneização do conteúdo, e como os humanos se concentrarão em trabalhos criativos de nível superior depois que a IA substituir o trabalho básico em áreas como a escrita. (Fonte: DhruvBatra_)
Preocupações com privacidade e custo dos Agentes de IA : Nas redes sociais, há um debate acalorado sobre a privacidade e o custo dos Agentes de IA. Alguns usuários temem que os Agentes de IA possam ler arquivos locais sensíveis (como arquivos .env) e pedem mais mecanismos de proteção de privacidade. Ao mesmo tempo, alguns programadores iniciantes queimaram 600 mil dólares em recursos de computação em um dia devido ao “Vibe Coding”, levantando discussões sobre o custo e os riscos do uso de ferramentas de IA. (Fonte: scaling01)
Impacto profundo da IA nas profissões e na economia : A discussão aponta que a IA terá um impacto disruptivo em profissões como advogados e contadores, semelhante ao impacto das planilhas nos contadores, e que os preços dos softwares podem despencar em 95% devido à queda nos custos de desenvolvimento. Ao mesmo tempo, o avanço da IA também levanta questões sobre resultados de curto prazo versus objetivos de longo prazo, e se a IA realmente aumentará a produtividade ou será apenas “hype”. (Fonte: kylebrussell)
Fenômeno “Hakimi” do Google Gemini e a personalidade da IA : O Google Gemini, devido à sua pronúncia, foi apelidado de “Hakimi” na internet chinesa, gerando forte preferência e discussão dos usuários sobre sua emotividade e “personalização”. Essa “configuração de personalidade de IA” espontânea dos usuários contrasta com o posicionamento oficial do Google como uma ferramenta de produtividade, levantando questões filosóficas e de estratégia comercial mais profundas sobre se a IA deve ter uma personalidade e quem deve defini-la (oficial ou usuários). (Fonte: 36氪)
Compromisso entre desempenho do modelo de IA e experiência do usuário : A comunidade discutiu o compromisso entre o desempenho do modelo de IA e a experiência do usuário, especialmente as vantagens de velocidade e custo do Claude Haiku 4.5, e a preferência dos usuários por modelos “pequenos e rápidos” em tarefas diárias. Ao mesmo tempo, alguns usuários reclamaram que o GPT-5 Codex é muito prolixo em tarefas de programação, enquanto o modelo Anthropic é mais conciso, gerando comparações sobre o comprimento e a eficiência do diálogo entre diferentes modelos. (Fonte: kylebrussell)
Discussão sobre escolha e desempenho de hardware de GPU : A comunidade discutiu em profundidade o desempenho e a relação custo-benefício de diferentes hardwares de GPU na inferência local de LLMs. NVIDIA DGX Spark, chips Apple M-series, AMD Ryzen AI Max e configurações de múltiplas placas 3090 têm suas vantagens e desvantagens, e os usuários escolhem com base no orçamento, requisitos de desempenho (como modelos MoE, modelos densos, velocidade de pré-preenchimento) e compatibilidade CUDA. A discussão também revelou as limitações do indicador “AI TFLOPS” e a importância da largura de banda real da memória. (Fonte: Reddit r/LocalLLaMA)
Liu Jia, da Tsinghua: A era da IA pertence aos jovens, não os prenda com experiências obsoletas : O professor Liu Jia, da Universidade de Tsinghua, acredita que a IA libertará os humanos do trabalho mental básico, permitindo que as pessoas se concentrem em pensamentos criativos de nível superior. Ele enfatiza que a era da IA pertence aos jovens e que eles devem ser encorajados a explorar novos modelos de trabalho em simbiose com a IA, em vez de serem presos por experiências obsoletas. A educação deve mudar de “transmitir conhecimento e resolver dúvidas” para “transmitir valores”, cultivando a capacidade dos alunos de usar a IA de forma eficaz para resolver problemas e inovar. (Fonte: 36氪)
💡 Outros
Microsoft AI lança nova identidade visual : A Microsoft AI revelou uma nova identidade visual, enfatizando calor, confiança e humanidade, com o objetivo de construir um mundo onde a tecnologia torne a vida mais significativa. Esta iniciativa pode indicar uma nova direção no design de produtos de IA e na experiência do usuário da Microsoft, para comunicar melhor sua visão de IA. (Fonte: mustafasuleyman)