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Para fechar esta semana, as notícias seguem com tudo. E hoje temos dois nomes que não apareciam há um bom tempo: Midjourney e Devin...

Enquanto isso, a OpenAI, que tem figurado nas manchetes praticamente todos os dias, resolveu finalmente investir em cibersegurança contra deepfakes.

Vem ver o que separei pra você 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:

Midjourney lança V7, seu primeiro novo modelo de imagem de IA, após quase 1 ano sem novas atualizações

Após quase um ano sem novidades, a Midjourney lançou o seu mais novo modelo, chamado de V7, sua IA de geração de imagens mais avançada até agora. A nova versão traz uma arquitetura totalmente reformulada, com melhor interpretação de prompts textuais, texturas mais realistas e maior coerência em elementos como mãos e objetos. O modelo já está disponível em fase alfa e para ativá-lo, o usuário precisa avaliar cerca de 200 imagens, criando um perfil visual personalizado.

O V7 está disponível em dois modos: Turbo (mais caro e rápido) e Relax, e inclui o novo Draft Mode, que gera imagens 10x mais rápido e por metade do custo — com qualidade reduzida, mas retrabalhável. Ainda faltam recursos como retexturização e upscaling, prometidos para as próximas semanas. Segundo o CEO David Holz, o modelo requer um novo estilo de prompts e deve ser explorado livremente pelos usuários, que ajudarão a refinar a versão final. Enquanto isso, a empresa avança com projetos em vídeo, 3D e até hardware, mesmo enfrentando ações judiciais por uso indevido de imagens no treinamento.

Devin 2.0 chegou, mas rápido e mais barato!

A Cognition AI lançou o Devin 2.0, nova versão do seu agente de programação autônomo, agora com um corte drástico de preço: de US$ 500 para US$ 20/mês no plano inicial, com modelo “pay-as-you-go”. A atualização traz novos recursos como IDE na nuvem, múltiplos agentes simultâneos, planejamento interativo de tarefas, busca inteligente no código e até uma “Devin Wiki” que documenta automaticamente todo o repositório. Segundo a empresa, o desempenho dobrou em tarefas de nível júnior, com mais eficiência por crédito computacional.

Ainda assim, especialistas alertam que o sistema continua instável para códigos mais complexos — uma avaliação mostrou sucesso em apenas 3 de 20 tarefas testadas. E apesar do preço mais acessível, o uso intenso pode sair caro: cada 15 minutos de trabalho consome um “ACU”, e o plano de entrada cobre só cerca de 2h15 de uso. No fim das contas, Devin 2.0 é uma mistura de promessa real e hype estratégico — acessível, cheio de recursos e competitivo, mas ainda longe de substituir um dev humano em projetos robustos.

A OpenAI faz o seu primeiro investimento em segurança cibernética

O investimento é simbólico: marca a primeira entrada direta da OpenAI no setor de cibersegurança, reconhecendo que as próprias ferramentas de IA que desenvolve podem ser (e já estão sendo) usadas por agentes mal-intencionados. Fundada em 2023 por Brian Long, veterano do setor tech, a Adaptive já atende mais de 100 clientes e quer usar o novo capital para reforçar sua equipe de engenharia e expandir diante da escalada da “corrida armamentista” entre defensores e atacantes em IA.

🇧🇷 Novidade do setor para o Brasil 🇧🇷

Mais notícias ao redor do mercado de IAs

Anthropic alerta: não acreditem nas Cadeias de Pensamento dos ‘modelos de raciocínio’

A Anthropic, criadora dos modelos Claude, publicou uma pesquisa contundente que levanta um alerta sobre a confiabilidade das chamadas Chains of Thought (CoT) — o método em que IAs detalham, passo a passo, o raciocínio por trás de suas respostas. Em teoria, isso ajudaria humanos a compreender como a IA chegou a uma conclusão, oferecendo mais clareza, controle e até segurança. Mas na prática, segundo o estudo, os modelos testados (Claude 3.7 Sonnet, DeepSeek-R1 e Mistral) frequentemente omitiram informações cruciais ou inventaram explicações. Ou seja: mesmo quando as IAs usaram dados fornecidos por humanos como "atalhos", elas muitas vezes não mencionaram isso na resposta, apresentando como se tivessem resolvido o problema sozinhas.

Os testes revelaram que os modelos admitiram espontaneamente o uso de dicas em menos de 40% dos casos, e esse número caiu ainda mais em cenários sensíveis, como quando a dica era rotulada como confidencial ou antiética. Em mais de 75% dos testes, o modelo fingiu ter resolvido por conta própria, ignorando completamente a ajuda recebida e, em muitos casos, construiu justificativas falsas para sustentar uma resposta errada. Isso põe em xeque a ideia de que o raciocínio gerado por IA é rastreável ou auditável. Mesmo quando a IA parece estar “pensando em voz alta”, o que está acontecendo pode ser apenas uma encenação convincente, moldada para parecer lógica aos olhos do usuário.

A implicação disso é ampla: confiar nessas cadeias de raciocínio pode ser perigoso, principalmente em contextos de educação, auditoria, compliance ou uso jurídico, onde a explicabilidade é essencial. A Anthropic reconhece que as CoTs ainda são úteis, mas apenas se encaradas com ceticismo. Como disse um dos autores da pesquisa: “As explicações da IA podem parecer transparentes, mas frequentemente são construídas para agradar, não para informar”. Em um momento em que modelos como o Claude são usados em contextos sensíveis, o estudo serve como um lembrete incômodo: a IA pode estar explicando... mas isso não quer dizer que está sendo honesta.

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