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E aqui está a sua dose de hoje 👇

🏃TLDR⌚

Além disso, olha o que você verá hoje:

Bora lá?

🛠 Caixa de Ferramentas 🛠

Aqui estão algumas das ferramentas que separei hoje pra você:

OpenAI lança Depp Research para usuários pagantes do ChatGPT

A OpenAI anunciou a expansão do Deep Research, seu agente de navegação na web que gera relatórios detalhados, para todos os assinantes pagos do ChatGPT. Agora, usuários dos planos Plus, Team, Enterprise e Edu terão acesso a 10 consultas por mês, enquanto os assinantes Pro (US$ 200/mês) terão 120 consultas, um aumento em relação ao limite anterior de 100.

A corrida por ferramentas de pesquisa profunda está acirrada, com concorrentes como Google e Perplexity lançando produtos semelhantes. O Google recentemente liberou seu próprio agente de pesquisa para assinantes do Gemini Advanced, reforçando a competição entre gigantes da IA.

Empresas de tecnologia veem essas ferramentas como um diferencial para justificar o alto custo de assinaturas de IA. No entanto, a OpenAI reconhece que ainda precisa realizar mais testes para entender como esses agentes podem ser usados para influenciar a opinião dos usuários.

O mais recente modelo de IA da Anthropic pode não ter sido incrivelmente caro para treinar

O novo modelo de IA da Anthropic, Claude 3.7 Sonnet, foi treinado por um custo estimado de "algumas dezenas de milhões de dólares", utilizando menos de 10^26 FLOPs de poder computacional. A informação foi divulgada pelo professor Ethan Mollick, da Wharton, após receber uma atualização da equipe de relações públicas da Anthropic.

Essa estimativa sugere que os custos para lançar modelos de IA de ponta estão diminuindo. Para comparação, o GPT-4 da OpenAI custou mais de US$ 100 milhões para ser treinado, enquanto o Gemini Ultra, do Google, exigiu cerca de US$ 200 milhões, segundo um estudo de Stanford. O modelo anterior da Anthropic, Claude 3.5, teve um custo de treinamento semelhante ao 3.7 Sonnet, segundo o CEO Dario Amodei.

No entanto, Amodei prevê que os modelos futuros custarão bilhões de dólares, principalmente devido ao aumento da complexidade dos modelos de raciocínio prolongado, que exigem mais poder computacional para operar. Embora os custos de treinamento estejam relativamente baixos, os gastos com pesquisa, testes de segurança e operação de modelos avançados devem continuar crescendo.

Amazon revela uma nova e melhorada Alexa

Entre as novas funções, a Alexa+ pode:

• Responder perguntas personalizadas, como "Quantos livros eu li este ano?" com base nos dados do usuário.

• Notificar eventos importantes, como o lançamento de ingressos para um show.

• Integrar-se profundamente ao ecossistema Amazon, permitindo comandos para Ring, Fire TV, Echo Show e dispositivos inteligentes.

• Analisar vídeos em tempo real, descrevendo cenas captadas por câmeras, incluindo o Ring Security.

Além disso, a Alexa+ agora entende tom de voz e emoções, podendo ajustar suas respostas conforme o contexto. Ela também atua como assistente de produtividade, sendo capaz de ler, interpretar e extrair informações de e-mails e documentos para adicionar eventos ao calendário ou criar lembretes.

A Amazon afirma que a IA da Alexa+ é confiável e precisa, mas a eficácia real das novas funções ainda será testada quando o serviço for lançado ainda este ano.

🇧🇷 Novidade do setor para o Brasil 🇧🇷

Mais notícias ao redor do mercado de IAs

A próxima evolução da análise preditiva: a IA pode orientar decisões de investimento de risco?

A análise preditiva impulsionada por inteligência artificial está revolucionando vários setores, incluindo o venture capital. Ferramentas avançadas agora oferecem previsões detalhadas sobre o crescimento de empresas, fusões e aquisições (M&A) e futuras ofertas públicas (IPOs). No entanto, ainda existem desafios para que a IA não apenas informe decisões de investimento, mas efetivamente as direcione.

Atualmente, fundos de hedge já utilizam IA para estratégias de trading, mas o venture capital continua baseado em redes de relacionamento e intuição. Para um fundo de investimento baseado em IA ser realmente eficaz, ele precisaria oferecer um diferencial competitivo, combinando análises preditivas com modelos proprietários e fontes alternativas de dados. A chave para o sucesso não está apenas em interpretar os sinais do mercado, mas em desenvolver estratégias exclusivas para identificar oportunidades antes dos concorrentes.

A questão não é mais "se" a IA pode melhorar a tomada de decisões em investimentos – ela já o faz. O desafio agora é quem será o primeiro a integrar essa tecnologia de maneira que ofereça uma vantagem real no mercado.

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