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Artigos publicados por RoyPerez
Novas pesquisas revelam que os grandes modelos de linguagem perdem o foco em tarefas longas devido a limitações de estrutura, não à capacidade do modelo. O aumento das janelas de contexto falha à medida que a atenção se degrada. Soluções eficazes exigem quatro mecanismos: orçamento de contexto, compressão, estados de tarefas e memória entre sessões. Estruturas como LangChain e AWS AgentCore utilizam esses recursos para gerenciar o estado e evitar distrações. O sucesso depende do ajuste fino desses mecanismos, em vez do tamanho do modelo, verificado por meio de testes de compressão forçada para garantir a retenção do objetivo e a conclusão da tarefa.
Novas pesquisas revelam que os grandes modelos de linguagem perdem o foco em tarefas longas devido a limitações de estrutura, não à capacidade do modelo. O aumento das janelas de contexto falha à medida que a atenção se degrada. Soluções eficazes exigem quatro mecanismos: orçamento de contexto, compressão, estados de tarefas e memória entre sessões. Estruturas como LangChain e AWS AgentCore utilizam esses recursos para gerenciar o estado e evitar distrações. O sucesso depende do ajuste fino desses mecanismos, em vez do tamanho do modelo, verificado por meio de testes de compressão forçada para garantir a retenção do objetivo e a conclusão da tarefa.
O aplicativo Qwen, do Alibaba, realizou um curso sobre busca de emprego com IA em Wuhan, orientando recém-formados na análise de currículos, na elaboração de relatórios e na análise de tabelas de vendas por meio de modelos específicos de prompts. O método de currículo em três etapas enfatiza a análise, a reescrita baseada em fatos e a apresentação formatada. Para a análise de dados, um processo de seis etapas limpa dados desorganizados, aplica fórmulas e gera relatórios comerciais de uma página com conclusões claras e recomendações de ação.
O aplicativo Qwen, do Alibaba, realizou um curso sobre busca de emprego com IA em Wuhan, orientando recém-formados na análise de currículos, na elaboração de relatórios e na análise de tabelas de vendas por meio de modelos específicos de prompts. O método de currículo em três etapas enfatiza a análise, a reescrita baseada em fatos e a apresentação formatada. Para a análise de dados, um processo de seis etapas limpa dados desorganizados, aplica fórmulas e gera relatórios comerciais de uma página com conclusões claras e recomendações de ação.
O fundador da Zhipu, Tang Jie, anunciou o plano Touch High, que prevê investimentos em quatro pilares principais — tarefas de longo prazo, agentes autônomos, modelos totalmente auto-treinados e governança de segurança extrema — com o objetivo de desenvolver a IA geral (AGI) de próxima geração. Recentemente, a empresa disponibilizou o GLM-5.2 como código aberto sob a licença do MIT, com suporte para um comprimento de contexto de 1 milhão.
O fundador da Zhipu, Tang Jie, anunciou o plano Touch High, que prevê investimentos em quatro pilares principais — tarefas de longo prazo, agentes autônomos, modelos totalmente auto-treinados e governança de segurança extrema — com o objetivo de desenvolver a IA geral (AGI) de próxima geração. Recentemente, a empresa disponibilizou o GLM-5.2 como código aberto sob a licença do MIT, com suporte para um comprimento de contexto de 1 milhão.
A AMD lança o plug-in vLLM-ATOM para otimizar o desempenho de inferência de grandes modelos de linguagem, como o DeepSeek-R1 e o Kimi-K2, em suas GPUs Instinct. O plug-in permite uma migração sem complicações para o hardware da AMD, sem alterações no fluxo de trabalho, apresentando uma arquitetura de três camadas para garantir a compatibilidade e oferecendo suporte a modelos como o Qwen3 e o GLM.
A AMD lança o plug-in vLLM-ATOM para otimizar o desempenho de inferência de grandes modelos de linguagem, como o DeepSeek-R1 e o Kimi-K2, em suas GPUs Instinct. O plug-in permite uma migração sem complicações para o hardware da AMD, sem alterações no fluxo de trabalho, apresentando uma arquitetura de três camadas para garantir a compatibilidade e oferecendo suporte a modelos como o Qwen3 e o GLM.
A Adobe lançou o Firefly AI Assistant, um agente criativo com capacidade de tomada de decisão autônoma que reinventa os fluxos de trabalho. Ele planeja e executa tarefas em aplicativos como o Photoshop e o Premiere por meio de comandos em linguagem natural, simplificando processos complexos. A ferramenta se personaliza ao aprender as preferências do usuário e integra funções de revisão. Atualmente em fase de testes beta, ela marca uma mudança da criação assistida por IA para a automação de processos.
A Adobe lançou o Firefly AI Assistant, um agente criativo com capacidade de tomada de decisão autônoma que reinventa os fluxos de trabalho. Ele planeja e executa tarefas em aplicativos como o Photoshop e o Premiere por meio de comandos em linguagem natural, simplificando processos complexos. A ferramenta se personaliza ao aprender as preferências do usuário e integra funções de revisão. Atualmente em fase de testes beta, ela marca uma mudança da criação assistida por IA para a automação de processos.
O Google Research em 2025 acelerou seu Magic Cycle, traduzindo as descobertas em impacto no mundo real. Os principais avanços incluíram a criação de modelos de IA generativa, como o Gemini 3, mais eficientes e factuais, a UI generativa pioneira e a obtenção de uma vantagem quântica verificável. A pesquisa acelerou a descoberta científica com ferramentas como um co-cientista de IA, IA avançada para saúde com AMIE e possibilitou a inteligência planetária por meio da IA da Terra. O trabalho de base também melhorou a privacidade, as novas arquiteturas e o aprendizado por meio do LearnLM.
O Google Research em 2025 acelerou seu Magic Cycle, traduzindo as descobertas em impacto no mundo real. Os principais avanços incluíram a criação de modelos de IA generativa, como o Gemini 3, mais eficientes e factuais, a UI generativa pioneira e a obtenção de uma vantagem quântica verificável. A pesquisa acelerou a descoberta científica com ferramentas como um co-cientista de IA, IA avançada para saúde com AMIE e possibilitou a inteligência planetária por meio da IA da Terra. O trabalho de base também melhorou a privacidade, as novas arquiteturas e o aprendizado por meio do LearnLM.
A Nexus Venture Partners lança um novo fundo de 700 milhões de dólares, investindo deliberadamente em startups de IA e em startups de infraestrutura digital e de fintech voltadas para o consumidor na Índia. A empresa afirma que essa estratégia dupla equilibra o setor superaquecido de IA com a economia digital diversificada e em expansão da Índia. A Nexus é uma empresa integrada EUA-Índia desde 2006.
A Nexus Venture Partners lança um novo fundo de 700 milhões de dólares, investindo deliberadamente em startups de IA e em startups de infraestrutura digital e de fintech voltadas para o consumidor na Índia. A empresa afirma que essa estratégia dupla equilibra o setor superaquecido de IA com a economia digital diversificada e em expansão da Índia. A Nexus é uma empresa integrada EUA-Índia desde 2006.
As empresas de IA fecham grandes acordos corporativos enquanto a Zendesk lança agentes de IA com o objetivo de resolver 80% dos problemas dos clientes, a Anthropic faz parceria com a IBM e a Deloitte, e o Google lança uma plataforma de IA para negócios. Enquanto isso, a Deloitte enfrenta um escrutínio depois que o governo da Austrália exigiu um reembolso por um relatório gerado por IA com imprecisões, destacando os riscos na adoção da IA corporativa. Os especialistas observam que os negócios corporativos oferecem uma receita mais rápida do que os aplicativos de IA voltados para o consumidor.
As empresas de IA fecham grandes acordos corporativos enquanto a Zendesk lança agentes de IA com o objetivo de resolver 80% dos problemas dos clientes, a Anthropic faz parceria com a IBM e a Deloitte, e o Google lança uma plataforma de IA para negócios. Enquanto isso, a Deloitte enfrenta um escrutínio depois que o governo da Austrália exigiu um reembolso por um relatório gerado por IA com imprecisões, destacando os riscos na adoção da IA corporativa. Os especialistas observam que os negócios corporativos oferecem uma receita mais rápida do que os aplicativos de IA voltados para o consumidor.
