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Autor JasonSanchez

Artigos publicados por JasonSanchez

Um total de artigos 4
17 de Julho de 2026

A WeRide lançou seu modelo físico de base de IA, o WITT, em 17 de julho. Ele apresenta a unidade mínima de fato físico para ajudar a IA a compreender dados multimodais, como vídeos e imagens. Essa estrutura aprimora a percepção do ambiente e a tomada de decisões para veículos autônomos, aumentando a segurança e a eficiência e, ao mesmo tempo, acelerando a comercialização.

A WeRide lançou seu modelo físico de base de IA, o WITT, em 17 de julho. Ele apresenta a unidade mínima de fato físico para ajudar a IA a compreender dados multimodais, como vídeos e imagens. Essa estrutura aprimora a percepção do ambiente e a tomada de decisões para veículos autônomos, aumentando a segurança e a eficiência e, ao mesmo tempo, acelerando a comercialização.

A WeRide lançou seu modelo físico de base de IA, o WITT, em 17 de julho. Ele apresenta a unidade mínima de fato físico para ajudar a IA a compreender dados multimodais, como vídeos e imagens. Essa estrutura aprimora a percepção do ambiente e a tomada de decisões para veículos autônomos, aumentando a segurança e a eficiência e, ao mesmo tempo, acelerando a comercialização.
1 de Julho de 2026

A EquiLibre Technologies, fundada por três ex-pesquisadores da DeepMind, levantou capital na série A com um valor de mercado estimado em 500 milhões de dólares, liderada pela empresa Creandum. Esta empresa aplica o aprendizado reforçado ao comércio financeiro, executando bilhões de transações diárias no índice S&P 500 e na Nasdaq, e desde 2025 não registrou nenhuma perda mensal em operações com criptomoedas.

A EquiLibre Technologies, fundada por três ex-pesquisadores da DeepMind, levantou capital na série A com um valor de mercado estimado em 500 milhões de dólares, liderada pela empresa Creandum. Esta empresa aplica o aprendizado reforçado ao comércio financeiro, executando bilhões de transações diárias no índice S&P 500 e na Nasdaq, e desde 2025 não registrou nenhuma perda mensal em operações com criptomoedas.

A EquiLibre Technologies, fundada por três ex-pesquisadores da DeepMind, levantou capital na série A com um valor de mercado estimado em 500 milhões de dólares, liderada pela empresa Creandum. Esta empresa aplica o aprendizado reforçado ao comércio financeiro, executando bilhões de transações diárias no índice S&P 500 e na Nasdaq, e desde 2025 não registrou nenhuma perda mensal em operações com criptomoedas.
9 de Junho de 2026

A China lançou o Plano de Ação para o Treinamento em Campo de Robôs Humanóides e Inteligência Embodida até 2026, com o objetivo de implementar robôs humanóides em cenários reais de produção até o final desse ano. As áreas de foco incluem logística industrial, resgate emergencial e saúde. O plano promove a formação de consórcios para aplicações inovadoras e uma estratégia de verificação, implementação em lotes e expansão regional. Além disso, incentiva o uso de robôs humanóides como modelo de serviço para reduzir as barreiras de investimento.

A China lançou o Plano de Ação para o Treinamento em Campo de Robôs Humanóides e Inteligência Embodida até 2026, com o objetivo de implementar robôs humanóides em cenários reais de produção até o final desse ano. As áreas de foco incluem logística industrial, resgate emergencial e saúde. O plano promove a formação de consórcios para aplicações inovadoras e uma estratégia de verificação, implementação em lotes e expansão regional. Além disso, incentiva o uso de robôs humanóides como modelo de serviço para reduzir as barreiras de investimento.

A China lançou o Plano de Ação para o Treinamento em Campo de Robôs Humanóides e Inteligência Embodida até 2026, com o objetivo de implementar robôs humanóides em cenários reais de produção até o final desse ano. As áreas de foco incluem logística industrial, resgate emergencial e saúde. O plano promove a formação de consórcios para aplicações inovadoras e uma estratégia de verificação, implementação em lotes e expansão regional. Além disso, incentiva o uso de robôs humanóides como modelo de serviço para reduzir as barreiras de investimento.
26 de Maio de 2026

A Apple estaria utilizando um modelo personalizado do Google com 1,2 trilhão de parâmetros como base para a reformulação da Siri de última geração, superando em muito a escala dos modelos móveis atuais. O objetivo é melhorar significativamente as capacidades de raciocínio e multimodais da Siri. Um dos principais desafios será equilibrar o desempenho desse modelo gigantesco com uma inferência eficiente no dispositivo local, a fim de garantir velocidade, privacidade e eficiência energética. A iniciativa intensifica a competição em IA antes das grandes atualizações esperadas da Apple, OpenAI, Anthropic e Google.

A Apple estaria utilizando um modelo personalizado do Google com 1,2 trilhão de parâmetros como base para a reformulação da Siri de última geração, superando em muito a escala dos modelos móveis atuais. O objetivo é melhorar significativamente as capacidades de raciocínio e multimodais da Siri. Um dos principais desafios será equilibrar o desempenho desse modelo gigantesco com uma inferência eficiente no dispositivo local, a fim de garantir velocidade, privacidade e eficiência energética. A iniciativa intensifica a competição em IA antes das grandes atualizações esperadas da Apple, OpenAI, Anthropic e Google.

A Apple estaria utilizando um modelo personalizado do Google com 1,2 trilhão de parâmetros como base para a reformulação da Siri de última geração, superando em muito a escala dos modelos móveis atuais. O objetivo é melhorar significativamente as capacidades de raciocínio e multimodais da Siri. Um dos principais desafios será equilibrar o desempenho desse modelo gigantesco com uma inferência eficiente no dispositivo local, a fim de garantir velocidade, privacidade e eficiência energética. A iniciativa intensifica a competição em IA antes das grandes atualizações esperadas da Apple, OpenAI, Anthropic e Google.
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