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A Anthropic chegou a marca de US$ 1 milhão em receitas com o aplicativo do Claude.

A OpenAI continua se opondo ao projeto de lei da Califórnia e isso parece não fazer sentido para o senado. Enquanto isso, a Meta tem um avaliador que permite que os LLMs criem seus próprios dados de treinamento. E você, o que acha disso tudo?

Uma quinta-feira cheia de conteúdos e novidades de IA pra você. Dá uma olhada no que teremos hoje:

Bora lá?

App milionário: Anthropic atinge marca histórica com o aplicativo do Claude

Após ser acusada de violação de direitos autorais por alguns autores, a Anthropic atingiu uma receita de US$ 1 milhão com o seu aplicativo móvel do Claude.

Este marco foi atingido em apenas 16 semanas, superando concorrentes como o Copilot da Microsoft (19 semanas) e o Perplexity (22 semanas). No entanto, ainda está muito longe do seu principal concorrente, o ChatGPT, da OpenAI que atingiu o feito em apenas 3 semanas.

E apesar do marco, Claude ocupa apenas a 95ª posição em downloads na categoria de produtividade e a 68ª posição em receita nessa mesma categoria. Outro ponto importante é a chegada do Apple Intelligence, que integrará o ChatGPT, que pode tornar o caminho ainda mais complicado para a Anthropic.

Meta introduz nova abordagem para que sistemas avaliadores de LLMs não necessitem de anotações humanas

‘Self-Taught Evaluator’ ou ‘Avaliadores Autodidatas’, assim foi chamada a nova abordagem, desenvolvida por pesquisadores da Meta, que permite que LLMs gerem e rotulem seus próprios dados de treinamento, sem a necessidade de anotações humanas.

A técnica visa aumentar a eficiência e escalabilidade na criação de LLMs, reduzindo a dependência de humanos no processo. Geralmente este processo precisa de dados vindos de pessoas, o que torna-o demorado e com um alto custo.

Baseada no conceito “LLM as a Judge”, onde o modelo recebe uma entrada, duas respostas possíveis e um prompt de avaliação. A técnica funciona com várias iterações, gerando uma cadeia de raciocínio buscando melhorar a resposta e refinando o seu próprio conjunto de treinamento.

Alguns testes mostraram que a precisão do modelo base aumentou significativamente, de 75% para quase 89%. Esta abordagem vai beneficiar, principalmente, empresas que possuem grandes quantidades de dados não rotulados, permitindo o ajuste fino sem a necessidade de anotações manuais.

O Self-Taught Evaluator representa um avanço significativo na automação da criação e avaliação de LLMs, oferecendo uma solução promissora para empresas que buscam eficiência e escalabilidade no desenvolvimento de aplicações baseadas em IA. No entanto, ainda há desafios a serem enfrentados, como a escolha adequada dos modelos iniciais e a necessidade de testes manuais em etapas críticas do processo.

“Não faz sentido” diz senador estadual sobre a oposição da OpenAI ao projeto de lei de IA da Califórnia

O senador estadual Scott Wiener, autor do projeto, respondeu que a posição da OpenAI "não faz sentido", especialmente porque o projeto não se limita a empresas sediadas na Califórnia.

O debate sobre o SB 1047 destaca as divergências entre o governo estadual e as grandes empresas de IA sobre a melhor forma de regulamentar a tecnologia emergente. Enquanto a OpenAI pede por uma regulamentação federal, o estado da Califórnia continua a avançar com suas próprias leis, buscando equilibrar inovação e segurança pública.

Polêmico recurso de pesquisa de IA do Windows Recall será lançado pela Microsoft, para teste em outubro

Mais notícias ao redor do mercado de IAs

Bons dados devem alimentar a Revolução da IA

Com o avanço da IA, varias novas capacidades foram desbloqueadas, como otimização de processos manuais, novas descobertas para a medicina, criação de novos top players do mercado de tecnologia e até mesmo a criação de cadeias de agentes que podem tocar uma empresa praticamente sozinhos…

Porém tudo isso também traz o seu lado negativo, e que acontece em grande parte do tempo devido à falta de governança, legislações e principalmente dados confiáveis para treinar de forma eficaz os modelos de IAs.

Esta necessidade de dados de qualidade é um dos pontos chave para que a ‘Revolução da IA’ aconteça de maneira sustentável. Pois a falta deles pode levar a resultados prejudiciais, como informações incorretas ou vieses discriminatórios, por exemplo.

Esta lacuna torna o processo de evolução e treinamento das IAs mais caro, devido ao retrabalho empregado e a necessidade de mais testes para validação dos modelos. Isso, para um mercado que está somente injetando bilhões de dólares, sem ainda ter um retorno concreto é, praticamente, uma “ação suicida”.

Muitas empresas lutam com dados dispersos em diferentes sistemas, o que dificulta a criação de perfis de clientes unificados e precisos.

À medida que as aplicações de IA continuam a evoluir, as empresas que investem em boas práticas de gerenciamento de dados estarão melhor posicionadas para aproveitar o potencial completo da IA e se manter à frente no mercado. Dados precisos e confiáveis são o pivô para que este setor entregue cada vez mais inovações.

Conteúdos extras para você

Algumas ferramentas para você testar

Separei algumas ferramentas de IA para que você possa testar e tornar a sua rotina mais produtiva. Confira abaixo:

• Minusx - Cientista de dados IA.

• YCloud - Expanda seus negócios com o Whatsapp.

• HyperDash - Reúne todos os seus dados em um nexo privado, unificado e alimentado por IA.

• Heatseeker - Testa ideias de produtos e mensagens de marketing por meio de experimentos simulados para prever as preferências do cliente antes do lançamento.

• Globe Explorer - Um mecanismo de pesquisa de aprendizado e descoberta de IA.

• Aiera - Uma plataforma que capacita os investidores com acesso de áudio ao vivo com um clique, transcrição em tempo real, resumo avançado e muito mais.

Isso é tudo por hoje, pessoal!

Não perca nada!

Para mais notícias sobre IA, fique atento aos próximos conteúdos!

Caso tenha interesse, possuo alguns conteúdos já publicados em meu site. Dê uma olhada: