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DeepSeek lança R1-0528, uma atualização de para o modelo R1: menos GPU, mais inteligência

O DeepSeek R1-0528 é a mais recente iteração do modelo de IA da DeepSeek, projetado com foco em capacidades de raciocínio avançado e eficiência computacional. Esta nova versão chega com melhorias substanciais no desempenho e foi disponibilizada de forma aberta via Hugging Face, ampliando o acesso para desenvolvedores ao redor do mundo. Um dos destaques técnicos é que o R1-0528 consegue operar com alta eficiência em uma única GPU, uma vantagem clara frente a modelos maiores que exigem infraestruturas robustas. A arquitetura refinada promete maior precisão em tarefas complexas, como resolução de problemas lógicos e interpretação de linguagem com múltiplas etapas de inferência.

O modelo é posicionado como uma alternativa aberta aos líderes de mercado como o GPT-4o da OpenAI e o Gemini 2.5 Pro do Google, oferecendo uma proposta mais acessível, tanto em termos de custo quanto de requisitos computacionais. A DeepSeek também enfatiza o foco do R1-0528 em aplicações que demandam raciocínio estruturado e dedução multietapas, o que o torna interessante para setores como educação, jurídico, engenharia e pesquisa científica. Além disso, a versão atual apresenta uma distilação eficiente que reduz o tamanho do modelo sem comprometer a capacidade cognitiva, marcando um avanço técnico na busca por IAs menores e mais úteis.

Com esse lançamento, a DeepSeek fortalece sua posição no cenário global de IA ao oferecer uma alternativa potente e aberta, combinando performance com acessibilidade. A competição com gigantes como OpenAI e Google está se acirrando, especialmente com o crescente apelo de soluções mais transparentes, leves e customizáveis para uso corporativo e individual.

Nova IA da Odyssey transforma vídeos em mundos interativos

A startup Odyssey, fundada pelos pioneiros da direção autônoma Oliver Cameron e Jeff Hawke, lançou um novo modelo de IA que permite aos usuários interagirem com vídeos como se estivessem em ambientes 3D de videogames. O sistema, ainda em versão demo, gera quadros a cada 40 milissegundos, mantendo consistência espacial e permitindo que o espectador explore diferentes partes da cena, criando uma experiência imersiva de vídeo interativo sem depender de motores gráficos tradicionais. Chamado de “modelo de mundo”, o sistema prevê a próxima cena com base nas ações passadas e no estado atual, criando fluxos coerentes de vídeo que podem durar até cinco minutos.

Apesar de ainda apresentar visuais instáveis e ambientes borrados, a tecnologia é considerada promissora e tem custo estimado de US$ 1 a US$ 2 por hora de uso, rodando em GPUs Nvidia H100. A Odyssey afirma que pretende expandir as interações possíveis e melhorar a fidelidade temporal do sistema, além de disponibilizar suas cenas para integração com motores como Unreal Engine e Blender. Ao mesmo tempo, a empresa se compromete com uma abordagem colaborativa junto a profissionais criativos, defendendo que o vídeo interativo poderá transformar a forma como consumimos entretenimento, educação e publicidade. O projeto levanta debates importantes sobre os impactos no mercado de trabalho criativo, especialmente diante de estudos que preveem ampla substituição de postos por IA no setor audiovisual.

Grammarly quer ser seu copiloto e recebe US$ 1 bi da General Catalyst

O aporte sinaliza uma guinada estratégica: deixar de ser apenas uma ferramenta de correção de texto para se tornar uma plataforma de produtividade empresarial alimentada por IA. A proposta envolve integrar-se diretamente a fluxos de trabalho corporativos, ferramentas de terceiros e sistemas internos, posicionando-se como um hub inteligente de comunicação profissional. Com mais de 40 milhões de usuários ativos diários e uma receita anual estimada em US$ 700 milhões, a empresa aposta que sua base sólida e reconhecimento de marca são a ponte para essa nova fase. O investimento será usado para acelerar inovações em produto, aquisições estratégicas e expansão em empresas de médio e grande porte.

À frente da nova fase está o CEO Shishir Mehrotra, conhecido por sua visão de transformar produtos isolados em ecossistemas conectados. O financiamento, que não exige troca de participação acionária, representa um modelo inédito no setor de IA, com a General Catalyst recebendo retornos atrelados ao desempenho da empresa, sem controle sobre a operação. Isso dá à Grammarly liberdade estratégica total, o que será essencial em sua corrida rumo a um possível IPO. A empresa está claramente se posicionando para competir com plataformas como Notion, Google Workspace e Microsoft 365, ao unir comunicação, contexto e automação em um só lugar. A grande incógnita é se a transição de uma ferramenta utilitária para um sistema operacional de produtividade será bem aceita pelos usuários e se o mercado estará pronto para um “super assistente” de IA nativo.

🇧🇷 Novidade do setor para o Brasil 🇧🇷

Mais notícias ao redor do mercado de IAs

Estudo da Meta prova que raciocinar menos é raciocinar melhor, para as IAs

Um novo estudo da Meta revela que, ao contrário do que muitos acreditam, instruções mais curtas e objetivas aumentam significativamente a precisão de modelos de linguagem. A pesquisa, conduzida com os modelos LLaMA 2 e LLaMA 3, mostrou que reduzir o número de etapas no raciocínio ("chain-of-thought") pode melhorar a precisão das respostas em até 34%, especialmente em tarefas que exigem pensamento lógico, como problemas matemáticos ou deduções. A equipe da Meta comparou longas cadeias de raciocínio, frequentemente incentivadas como melhores práticas, com versões otimizadas e enxutas, e o resultado foi surpreendente: menos realmente é mais.

Cadeias muito longas aumentam o risco de erros acumulados e introduzem ruído no processo de raciocínio da IA. Além disso, instruções simplificadas tornam o modelo mais direto e consistente em suas respostas. O estudo também destaca a necessidade de se reavaliar práticas de prompting que priorizam complexidade excessiva. A descoberta pode impactar diretamente o design de sistemas de IA voltados à educação, atendimento, codificação e qualquer tarefa que dependa de raciocínio estruturado. Em vez de ensinar a IA a "pensar como humanos com muitos passos", talvez o caminho mais eficaz seja guiá-la por atalhos confiáveis e lógicos.

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