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Para começar a semana, aqui estão as principais novidades do setor neste segunda-feira!

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🎧 E pra você que já está escutando o conteúdo, maravilha! Bora lá para o resumo de hoje.

🏃TLDR⌚

O que aconteceu na semana passada

Segunda-Feira: Novo modelo Llama da Meta é liberado. OpenAI pensa em usar AGI para fins comerciais agora, Novo czar de IA de Trump & mais.

Terça-Feira: Oficial: Sora da OpenAI é lançado, mas não para todos! Novo laboratório de IA da Amazon em São Francisco, Novo chip quântico Willow do Google & mais.

Quarta-Feira: Gemini 2.0 é lançado! Apple desenvolvendo chips de IA com parceiro, Investidores querem a Lumen Orbit & mais.

Quinta-Feira: OpenAI + Microsoft + Harvard = Muitos dados para treinar IA de graça. A nova era da IA do Google, ChatGPT e Sora offline & mais.

Sexta-Feira: Agora o ChatGPT entende vídeos em tempo real. Haiku 3.5 é liberado para usuários, Nova ferramenta de marca d’água de IA da Meta & 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:

A Exxon não resiste e entra na “corrida da energia” para IA

A Exxon Mobil, gigante do setor de petróleo e gás, anunciou planos para construir uma usina de energia dedicada a data centers de IA, destacando a crescente demanda por eletricidade no setor tecnológico. A planta, que funcionará com gás natural, terá capacidade de 1,5 gigawatt e será “independente”, sem conexão com a rede elétrica, evitando os atrasos comuns de interconexão. A empresa também pretende capturar e armazenar 90% das emissões de carbono, aproveitando incentivos fiscais oferecidos pela Lei de Redução da Inflação nos EUA. A previsão é que a usina esteja operacional em cinco anos, mais rapidamente que as opções nucleares planejadas para a próxima década.

Apesar dessa aposta no mercado de IA, a Exxon enfrenta desafios competitivos com fontes de energia renovável, que continuam a se expandir rapidamente e com custos mais baixos. Grandes empresas de tecnologia como Google e Microsoft já investem bilhões em energia solar e eólica, com projetos entrando em operação a partir de 2026. Além disso, a tecnologia de captura de carbono ainda é cara e apresenta limitações operacionais, com exemplos de plantas que não conseguiram atingir suas metas de eficiência. A Exxon vê nessa iniciativa uma oportunidade de se posicionar no mercado de energia para data centers, mesmo com as incertezas econômicas e tecnológicas envolvidas.

Ilya Sutskever, acredita na imprevisibilidade da “IA superinteligente”

Ilya Sutskever, cofundador da OpenAI, afirmou na conferência NeurIPS que a inteligência artificial superinteligente será imprevisível e qualitativamente diferente das tecnologias atuais. Ele prevê que esses sistemas terão capacidades avançadas de raciocínio, poderão aprender com dados limitados e poderão até mesmo se tornar autoconscientes. Segundo Sutskever, essas IAs serão mais "agentes reais", possivelmente desenvolvendo desejos e até reivindicando direitos, mas ele sugere que coexistência pode ser um resultado positivo.

Desde sua saída da OpenAI, Sutskever fundou o Safe Superintelligence (SSI), um laboratório focado em garantir que a IA avançada seja desenvolvida com segurança. O SSI arrecadou US$ 1 bilhão em setembro de 2024 para pesquisar métodos que mitiguem os riscos da IA superinteligente, refletindo preocupações crescentes sobre o impacto de sistemas que superem as capacidades humanas. A fala de Sutskever reforça os desafios e debates éticos que acompanham o avanço da inteligência artificial.

NotebookLM recebe versão para empresas

Ele foi projetado com foco em segurança, privacidade e conformidade, atendendo às necessidades de empresas e instituições.

Além disso, o Google introduziu um redesign que organiza os recursos do NotebookLM em três painéis: Sources (fontes de dados), Chat (interações conversacionais) e Studio (criação de conteúdos, como guias de estudo e documentos). Um novo recurso experimental permite que usuários interajam diretamente com os resumos de áudio em formato de podcast, fazendo perguntas aos anfitriões virtuais para obter respostas personalizadas. A ferramenta estará disponível no Google Workspace e no plano Google One AI Premium a partir de 2025, consolidando o NotebookLM como um produto essencial no portfólio de IA do Google.

Mais notícias ao redor do mercado de IAs

O que são "modelos de mundo" de IA e qual a sua real importância?

Os world models, ou simuladores do mundo, representam a próxima grande tendência no desenvolvimento de IA, inspirados na maneira como o cérebro humano cria representações internas do ambiente para prever o futuro. Esses modelos são projetados para não apenas reconhecer padrões em dados, mas também compreender as relações físicas e contextuais no mundo real. Por exemplo, enquanto os sistemas atuais de geração de vídeo podem prever que uma bola quicará, eles não entendem o motivo físico por trás desse movimento. Já um world model, com uma compreensão básica de leis físicas, seria capaz de simular o comportamento da bola de forma mais realista e precisa. Startups como World Labs e ferramentas como Sora, da OpenAI, já exploram essa abordagem, criando simulações que combinam imagens, áudio, texto e vídeo em ambientes mais interativos e coerentes.

O potencial dos world models vai além da geração de vídeos mais realistas. Pesquisadores, como o cientista-chefe de IA da Meta, Yann LeCun, acreditam que esses modelos poderão ajudar no planejamento e execução de ações complexas, tanto no mundo digital quanto no físico. Por exemplo, um world model poderia analisar o vídeo de um quarto desorganizado e sugerir, ou até simular, uma sequência de ações para limpá-lo, como aspirar o chão, recolher o lixo e arrumar os objetos. Aplicações futuras incluem a criação de mundos virtuais interativos, treinamento de robôs com maior compreensão de seus ambientes e uso na previsão de cenários reais, como mudanças climáticas ou comportamentos econômicos. Isso abre caminho para avanços significativos em áreas como jogos, realidade aumentada, automação industrial e robótica.

No entanto, os desafios técnicos ainda são consideráveis. O treinamento de world models demanda enorme poder computacional, superando até mesmo os requisitos dos modelos de linguagem mais avançados. Além disso, esses sistemas enfrentam limitações de dados de treinamento, especialmente para cenários diversificados e culturalmente representativos, o que pode resultar em vieses e erros. A dificuldade de gerar simulações consistentes e precisas, como representações de seres humanos ou ambientes dinâmicos, também persiste. Apesar dessas barreiras, especialistas acreditam que, uma vez superados os obstáculos, os world models terão um papel fundamental na criação de sistemas de IA mais avançados e robustos, capazes de unir a compreensão do mundo físico com a tomada de decisões inteligentes.

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