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Espresso Nvidia A vantagem de IA da Nvidia está migrando do GPU puro para controle mais inteligente do tráfego de dados nos data centers, segundo o TechCrunch. → Dataset aberto A LAION lançou um banco aberto com 10 milhões de horas de vídeo para treinar modelos de IA, apoiado em decisão judicial de Hamburgo de 2024. → Pixel 11 Uma semana usando o Pixel 11 mudou a opinião do ZDNet sobre o Gemini no aparelho, puxado por recursos que só aparecem no uso contínuo. →
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Vídeos gerados por IA já substituem atores e streamers na China
Na China, 95% das 128 mil produções de dramas curtos lançadas no primeiro trimestre de 2026 foram geradas por inteligência artificial, segundo reportagem do Financial Times citada pelo The Decoder. Atores do setor relatam terem sido pressionados a ceder voz e imagem para ferramentas de IA antes de serem demitidos. Disputas trabalhistas ligadas ao uso de IA generativa estão crescendo rapidamente na indústria de entretenimento chinesa. O caso chinês funciona como termômetro do que pode acontecer em outros mercados de vídeo curto conforme a tecnologia de geração amadurece.
A automação de vídeo já troca profissionais reais por modelos em escala industrial, não só em testes pontuais.
Fonte: The Decoder
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Google cria memória persistente para agentes de IA aprenderem com erros
Pesquisadores do Google apresentaram o WikiSkill, um framework que dá a agentes de IA uma base de conhecimento persistente entre execuções. Em vez de descartar o que aprenderam a cada rodada, os agentes registram acertos e falhas numa estrutura no estilo wiki e consultam esse histórico em tarefas futuras. Modelos maiores aproveitam melhor esse ganho, mas o Google observou que modelos menores equipados com WikiSkill conseguem igualar o desempenho de modelos maiores que não usam a técnica. A abordagem ataca um dos maiores desperdícios atuais dos agentes autônomos: recomeçar do zero em toda nova tarefa, mesmo repetindo erros já mapeados.
Agentes que lembram do próprio histórico de erros tendem a ficar mais confiáveis com o tempo, sem precisar de modelos cada vez maiores.
Fonte: The Decoder
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Anthropic quer padronizar como IA controla hardware físico
A Anthropic lançou o Model Hardware Standard (MHS), uma interface unificada para agentes de IA controlarem dispositivos físicos como braços robóticos e instrumentos de laboratório. A proposta espelha o que o Model Context Protocol (MCP) fez para conectar modelos a softwares, agora aplicado ao mundo físico. Em testes iniciais, o tempo de integração de um novo equipamento caiu de semanas para horas, segundo o The Decoder. Ainda assim, o Claude falhou em algumas situações que exigiam entender causa e efeito no mundo físico, o que mantém a supervisão humana necessária por enquanto.
Conectar IA a máquinas reais fica mais rápido, mas erros de percepção física ainda pedem alguém acompanhando de perto.
Fonte: The Decoder
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No radar · a agenda de hoje Hoje · Processo de Sony Music e Warner Chappell contra a Anthropic segue tramitando no tribunal federal do norte da Califórnia. Esta semana · Cursor deve detalhar publicamente como pretende reduzir a dependência de modelos da OpenAI após o corte de acesso.
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Pra viagem Confira se o fabricante do equipamento automatizado que você usa em casa ou no trabalho já publica suporte a padrões abertos de integração com IA antes de comprar um novo acessório conectado. Entre processo, corte de acesso e demissão por vídeo gerado, o fio comum da semana é o mesmo: quem treina, usa e paga pela IA ainda está descobrindo, na marra, onde fica cada fronteira. |
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Clímax da temporada
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Maratona dos 7 dias finais
Dia 6 de 7 · a temporada de agosto fecha 31/08
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Até amanhã, 6h.
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