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Aqui estão as ferramentas que separei hoje para você:

OpenAI lança o GPT-4.1

A OpenAI lançou oficialmente o GPT-4.1, sucessor do GPT-4o, acompanhado de duas versões mais enxutas: GPT-4.1 Mini e GPT-4.1 Nano. Todos os modelos têm janela de contexto de 1 milhão de tokens, o equivalente a cerca de 750 mil palavras, superando o GPT-4o em quase todos os quesitos. O GPT-4.1 foi projetado para raciocínio, instrução e programação de software, com melhorias em estruturação de respostas, uso de ferramentas e fidelidade a formatos. Já os modelos Mini e Nano oferecem menor custo e latência, com a versão Nano sendo a mais rápida e barata já criada pela empresa.

A OpenAI afirma que o GPT-4.1 supera o GPT-4o em benchmarks de codificação como o SWE-bench, ainda que não alcance os resultados dos modelos da Anthropic (Claude 3.7) ou Google (Gemini 2.5). Segundo a empresa, os novos modelos são ideais para construir agentes de IA especializados em engenharia de software, com foco em tarefas do mundo real como refatoração de código, criação de apps completos e geração de documentação. Os preços também foram otimizados: o GPT-4.1 sai 26% mais barato que o 4o, e a versão Nano custa apenas US$ 0,10 por milhão de tokens de entrada.

A chegada do GPT-4.1 marca também a despedida do GPT-4 original, que será descontinuado em 30 de abril no ChatGPT. A OpenAI informou que a mudança se deve à evolução natural do GPT-4o e agora do 4.1, com custo-benefício superior. A empresa também deve lançar em breve os aguardados modelos de raciocínio da linha o3 e o4 mini, enquanto o GPT-5 foi oficialmente adiado. Em resumo: a OpenAI reorganiza suas peças para manter a liderança, mirando cada vez mais em performance, escalabilidade e aplicações práticas.

Nvidia diz que planeja fabricar alguns chips de IA nos EUA

A Nvidia anunciou uma expansão massiva de sua produção de chips e supercomputadores de IA nos Estados Unidos, começando com a fabricação dos chips Blackwell nas instalações da TSMC em Phoenix, Arizona. O projeto inclui ainda parcerias com empresas como Amkor e SPIL para empacotamento e testes. Paralelamente, a Nvidia está construindo duas fábricas para produção de supercomputadores no Texas, em parceria com Foxconn (Houston) e Wistron (Dallas). A expectativa é0 que a produção em massa nessas unidades comece dentro de 12 a 15 meses.

A empresa afirma que esses esforços poderão resultar em até US$ 500 bilhões em infraestrutura de IA produzida em solo americano nos próximos quatro anos, com potencial para gerar centenas de milhares de empregos e estimular trilhões em atividade econômica. Essa movimentação vem em meio à pressão do governo Trump por uma agenda “America First” no setor de tecnologia, incluindo tarifas pesadas sobre produtos de Taiwan e China. A promessa da Nvidia de investir nos EUA ajudou a blindar seus chips H20 contra essas tarifas, fortalecendo seu relacionamento com Washington.

Além dos ganhos estratégicos e logísticos como reforço na cadeia de suprimentos e redução da dependência asiática, a empresa também pretende aplicar tecnologias de gêmeos digitais e automação especializada para projetar e operar suas fábricas. Isso mostra que a Nvidia não está apenas migrando sua produção, mas tentando criar um novo modelo de manufatura inteligente para a era da IA. Ao fazer isso, ela garante posição de liderança não só no desempenho de seus chips, mas também na infraestrutura geopolítica da próxima década.

Irlanda abre investigação sobre X de Musk por roubo de dados de IA de Grok

A entidade irlandesa, agora chamada X Internet Unlimited Company (XIUC), se tornou oficialmente a controladora dos dados de usuários da UE em abril, após a reestruturação da empresa. A prática de compartilhar dados públicos, como postagens e interações, com a empresa xAI para treinar a IA já gerava preocupações, especialmente porque os usuários foram automaticamente incluídos sem consentimento explícito.

A investigação ganha mais relevância após a fusão entre X e xAI, em um acordo de US$ 33 bilhões que colocou dados e tecnologia de IA sob o mesmo controle de Musk. A X já estava sob escrutínio da União Europeia por possíveis descumprimentos da Lei de Serviços Digitais, que exige medidas de moderação, transparência e gerenciamento de riscos por plataformas de grande porte. Embora o contexto comercial entre EUA e UE esteja tenso, a DPC afirma que a investigação sobre o uso de dados para treinar a Grok já estava em andamento desde o ano passado e não está relacionada às disputas comerciais.

🇧🇷 Novidade do setor para o Brasil 🇧🇷

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Como a psicologia moldou a continua a moldar a IA 

A psicologia tem sido uma força central na evolução da inteligência artificial, influenciando desde os primeiros modelos de redes neurais até os avanços mais recentes em aprendizado profundo e metacognição. A teoria de Donald Hebb sobre o fortalecimento de conexões cerebrais simultaneamente ativas inspirou o desenvolvimento do perceptron, a primeira rede neural artificial criada por Frank Rosenblatt nos anos 1950. Posteriormente, David Rumelhart e Geoffrey Hinton refinaram esses modelos com o uso da retro propagação, contribuindo diretamente para a era moderna das redes neurais profundas, um legado que foi recentemente reconhecido com o Prêmio Nobel de Física.

Hoje, conceitos psicológicos continuam essenciais para o avanço da IA, especialmente na busca por raciocínio reflexivo e resolução de problemas novos, habilidades humanas conhecidas como metacognição e inteligência fluida. Inspirado por esses conceitos, o cientista François Chollet criou um teste chamado ARC-AGI para avaliar o raciocínio abstrato de sistemas de IA, no qual o modelo o3 da OpenAI teve bom desempenho em 2024. No entanto, especialistas como Edward Lee alertam que a exigência de explicações por parte da IA pode gerar racionalizações enganosas, como já observado em decisões humanas estudadas por Daniel Kahneman.

Além de orientar o desenvolvimento de IA, a psicologia também pode nos ajudar a entender como essas tecnologias moldam a mente humana. Pesquisas como as de Eleanor Maguire demonstram que o cérebro é altamente plástico, adaptando-se ao uso intensivo de ferramentas tecnológicas. À medida que a IA se integra mais profundamente ao nosso cotidiano, é provável que transformações cognitivas ocorram, sugerindo que o estudo da mente será crucial tanto para o progresso tecnológico quanto para o bem-estar humano.

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