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OpenAI denuncia DeepSeek por uso ilegal de sua tecnologia

A OpenAI acusou a startup chinesa DeepSeek de utilizar ilegalmente seus modelos proprietários para treinar um concorrente de código aberto, violando sua propriedade intelectual. A denúncia sugere que a DeepSeek usou a técnica de "destilação", um método que permite que modelos menores imitem o desempenho de modelos maiores sem acesso direto ao treinamento completo. Embora essa prática seja comum na indústria, a OpenAI argumenta que seu uso para desenvolver um modelo rival sem autorização infringe seus termos de serviço.

A DeepSeek chamou atenção ao lançar o modelo R1, que se mostrou comparável a sistemas avançados dos EUA, como o GPT-4. A disputa ocorre em meio a um cenário competitivo na IA, com a Microsoft já tendo bloqueado contas associadas à DeepSeek por suspeitas de violações. O impacto do caso também se refletiu no mercado financeiro: as ações da Nvidia caíram 17%, eliminando US$ 589 bilhões de seu valor de mercado, devido a temores de que modelos mais eficientes reduzam a demanda por hardware de alto desempenho.

A OpenAI afirmou que está adotando contramedidas para proteger sua tecnologia e alertou que startups na China e outros países frequentemente tentam replicar modelos americanos. Até o momento, a DeepSeek não respondeu oficialmente às acusações, alegando o feriado do Ano Novo Lunar na China.

Qwen 2.5-Max supera DeepSeek V3 em alguns benchmarks

A Alibaba lançou o Qwen 2.5-Max, um modelo de IA baseado em Mixture-of-Experts (MoE), treinado com 20 trilhões de tokens e refinado com Supervised Fine-Tuning (SFT) e Reinforcement Learning from Human Feedback (RLHF). Em testes, o Qwen 2.5-Max superou o DeepSeek V3 em benchmarks como Arena-Hard, LiveBench, LiveCodeBench e GPQA-Diamond, além de apresentar desempenho competitivo no MMLU-Pro.

Disponível via Alibaba Cloud e Qwen Chat, o modelo pode ser integrado a sistemas que já utilizam a API da OpenAI, facilitando sua adoção por desenvolvedores. A Alibaba aposta que a evolução contínua do Qwen permitirá avanços no raciocínio de IA, podendo até superar a capacidade humana em problemas complexos no futuro.

O lançamento fortalece a posição da Alibaba no setor de IA, competindo com gigantes como OpenAI, Google e DeepSeek, e impulsiona a adoção de modelos MoE para eficiência e escalabilidade.

Trump planeja tarifas de até 100% sobre semicondutores estrangeiros

Taiwan já se manifestou contra a proposta, enfatizando que a colaboração entre os países no setor de semicondutores é mutuamente benéfica. Mesmo com a construção de fábricas nos EUA, como a da TSMC no Arizona e da Samsung no Texas, especialistas destacam que essas instalações ainda não estão prontas para produzir chips de última geração em larga escala, o que pode resultar em escassez e aumento de preços.

Além dos chips, Trump também considera aplicar tarifas a cobre e alumínio, o que pode encarecer ainda mais os custos de produção de eletrônicos e infraestrutura nos EUA. A medida coloca os EUA em rota de colisão com aliados comerciais e pode desencadear retaliações da União Europeia e do Reino Unido.

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Princípios essenciais para produzir e consumir dados para aceleração de IA

O artigo destaca como uma estratégia sólida de gerenciamento de dados é essencial para desbloquear todo o potencial da inteligência artificial. Com o volume de dados dobrando nos últimos cinco anos e 68% dos dados empresariais permanecendo inexplorados, empresas precisam investir em automação, escalabilidade e autoatendimento para melhorar a acessibilidade e confiabilidade dos dados.

Para produzir dados de qualidade, é necessário estruturar um sistema eficiente de governança e automação, permitindo que informações sejam organizadas e acessadas sem complexidade. Já para o consumo de dados, estratégias como armazenamento centralizado e uso de diferentes zonas de processamento (dados brutos vs. dados refinados) garantem que cientistas e engenheiros de dados possam inovar com segurança e agilidade.

A adoção dessas práticas melhora a confiabilidade e eficiência dos ecossistemas de dados, permitindo que empresas aproveitem a IA para criar soluções personalizadas e escaláveis. Com isso, elas garantem um fluxo contínuo de inovação, otimizando a performance dos negócios a longo prazo.

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