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Aqui está o conteúdo que preparei hoje para iniciarmos a semana!

🏃TLDR⌚

O que aconteceu na semana passada

Segunda-Feira: Tencent lança novo modelo de raciocínio que superou GPT 4.5. Cloudflare desenvolve maneira de confundir bot de web scraping, Empresas alertam que EUA pode estar ficando para trás na corrida por IA & mais.

Terça-Feira: DeepSeek V3 chegou para ficar no topo. OpenAI lança novidade no Modo de Voz Avançado do GPT, Chineses têm grande avanço no treinamento de modelos usando chips de IA locais & mais.

Quarta-Feira: Nova ferramenta de criação de imagens da OpenAI veio para quebrar o mercado de IAs. Os novos modelos do Google são os mais avançados até o momento, Microsoft implementa nosos agentes de IA no Copilot & mais.

Quinta-Feira: OpenAI segue a Anthropic em seus próximos passos. Grok é integrado ao Telegram, Nvidia está próxima da aquisição da Lepton AI & mais.

Sexta-Feira: OpenAI reduz a moderação do seu gerador de imagens. OpenAI e Nubank fazem parceria na utilização de tecnologias de IA, Desenvolvedora do Manus AI busca avaliação de mercado de US$ 500 milhões & mais.

Além disso, olha o que você verá hoje:

Bora lá?

🛠 Caixa de Ferramentas 🛠

Aqui estão as ferramentas que separei para você iniciar a semana:

Amazon entra na briga e lança seu agente avançado de IA

A Amazon revelou o Nova Act, seu novo agente de IA criado pelo laboratório AGI SF Lab, que superou os modelos da OpenAI e da Anthropic em tarefas de navegação e ação prática na web. Enquanto outras empresas focam em respostas conversacionais, o Nova Act foi projetado para executar ações de forma confiável e autônoma — como preencher formulários, reservar serviços e navegar por sites complexos. A base técnica inclui aprendizado por reforço e métodos inspirados em robótica, com forte ênfase em consistência e resolução de casos extremos. Esse agente também já está integrado à nova versão da Alexa, ampliando suas capacidades práticas.

Além disso, a Amazon lançou um SDK para desenvolvedores, permitindo que criem agentes personalizados com comandos específicos. Isso marca um novo passo da empresa em direção a uma visão de computação centrada em agentes autônomos, com aplicações que vão desde o comércio eletrônico até suporte técnico. A estratégia é clara: menos espetáculo, mais utilidade robusta. Mesmo entrando mais tarde no jogo, a Amazon aposta em ser a fornecedora de IA mais confiável e prática para tarefas reais.

Manus lança planos de assinatura paga e um app

A Manus AI, startup chinesa que viralizou com sua plataforma de agentes de IA, lançou dois planos de assinatura: um de US$ 39/mês com 3.900 créditos e dois processos simultâneos, e outro de US$ 199/mês com 19.900 créditos, cinco tarefas simultâneas e prioridade em horários de pico. Usuários também poderão comprar pacotes extras de créditos, cujos preços ainda não foram divulgados.

Além dos planos pagos, a Manus também lançou um aplicativo para iOS e atualizou seu modelo de IA para o Claude 3.7 Sonnet da Anthropic. Mesmo com a popularidade crescente, a empresa admite que sua infraestrutura ainda está em fase de ajuste e que o acesso ao sistema pode ser limitado enquanto escalam os recursos. Em testes feitos pela imprensa, a plataforma mostrou-se promissora, mas ainda aquém do marketing mais ousado.

DeepSeek ultrapassa ChatGPT em novas visitas mensais e surge como a ferramenta de IA de crescimento mais rápido

A participação de mercado da DeepSeek saltou de 2,34% para 6,58% em apenas um mês, e a Índia aparece como o quarto maior gerador de tráfego para a plataforma.

Apesar do crescimento explosivo, a DeepSeek ainda está em terceiro lugar entre as ferramentas de IA mais acessadas globalmente — atrás do ChatGPT e do Canva — mas já detém 12,12% do mercado de chatbots. Em um cenário em que a indústria de IA teve mais de 12 bilhões de acessos em fevereiro, com 3 bilhões de visitantes únicos, a ascensão da DeepSeek deixa claro que a briga pela liderança no setor de IA está longe de acabar.

🇧🇷 Novidade do setor para o Brasil 🇧🇷

Mais notícias ao redor do mercado de IAs

Pesquisadores alertam sobre 'overtraining' catastrófico em LLMs

Um novo estudo acadêmico desafia a ideia comum de que treinar modelos de linguagem com grandes volumes de dados sempre leva a melhorias. Liderado por cientistas de instituições como Carnegie Mellon, Stanford e Harvard, o artigo introduz o conceito de “Sobretreinamento Catastrófico”, mostrando que continuar o pré-treinamento por tempo excessivo pode tornar os modelos mais difíceis de ajustar posteriormente, degradando seu desempenho. A pesquisa analisou duas versões do modelo OLMo-1B: uma treinada com 2,3 trilhões de tokens e outra com 3 trilhões. Surpreendentemente, a versão com mais dados apresentou desempenho pior após o ajuste fino, com perdas de até 3% em benchmarks padrão. Os pesquisadores atribuem essa degradação ao aumento da “sensibilidade progressiva” nos modelos: à medida que o pré-treinamento se estende, os parâmetros dos modelos tornam-se mais frágeis a mudanças. Isso torna os modelos mais vulneráveis a esquecimentos e perdas de desempenho após ajustes posteriores, como fine-tuning ou pequenas alterações nos pesos. O ponto crítico identificado foi em torno de 2,5 trilhões de tokens para o modelo estudado. Após esse limiar, qualquer modificação resulta em perdas significativas, o que desafia o paradigma de que “mais dados é sempre melhor”. As implicações são amplas para empresas e pesquisadores que trabalham com modelos de linguagem. Em vez de investir apenas em mais dados e pré-treinamento, será necessário encontrar um equilíbrio entre a robustez do modelo-base e sua adaptabilidade futura. Ajustes como regularização e mudanças na taxa de aprendizado podem mitigar os efeitos do sobretreinamento, mas não eliminam o problema por completo. O estudo conclui que, para muitos casos práticos, modelos menores treinados com menos dados podem ser mais eficazes para produção. O fenômeno ainda está sendo explorado, e variáveis como otimizador, objetivo de treino e distribuição de dados podem influenciar a severidade do problema.

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