Segunda-Feira - 30/12

👀 A Microsoft e a OpenAI definiram a AGI com base em um marco financeiro: o desenvolvimento de sistemas de IA capazes de gerar US$ 100 bilhões em lucros. Essa definição, mais centrada em metas comerciais do que em critérios técnicos ou filosóficos, indica que a OpenAI está distante de atingir AGI, já que a empresa atualmente opera com prejuízo bilionário e projeta lucrar somente em 2029.

🔥 A DeepSeek, uma empresa chinesa de IA, lançou o DeepSeek V3, considerado um dos modelos de IA abertos mais avançados até hoje. Disponível sob uma licença permissiva para usos comerciais, o modelo se destaca em tarefas como codificação, tradução e redação, superando concorrentes como o Llama 3.1 405B da Meta e o GPT-4o da OpenAI em benchmarks específicos. O DeepSeek V3 conta com impressionantes 671 bilhões de parâmetros, tornando-o significativamente maior e mais poderoso do que muitos modelos existentes, enquanto foi treinado com um custo notavelmente baixo de US$ 5,5 milhões em apenas dois meses, utilizando GPUs Nvidia H800.

🤪 As alucinações de IA estão impulsionando novas descobertas científicas. Pesquisadores têm usado essas "ideias fora da caixa" para explorar áreas como rastreamento de câncer, design de medicamentos, invenção de dispositivos médicos e estudo de fenômenos climáticos. Essas "alucinações" muitas vezes geram conceitos que os cientistas não considerariam de outra forma, proporcionando um ponto de partida para inovações.

➡️ Terrence Alsup, cientista de dados da Finastra, discute as principais tendências que moldarão o futuro da IA em 2025. Ele destaca o crescimento dos modelos multimodais, que integram texto, imagens, vídeo e áudio, permitindo aplicações como extração de documentos e análises contextuais de imagens. Essa tecnologia oferece soluções para empresas com grandes volumes de dados não estruturados, modernizando infraestruturas e aumentando a eficiência operacional.

Sexta-Feira - 03/01

👀 Geoffrey Hinton, conhecido como o “padrinho da IA”, manifestou apoio ao processo de Elon Musk contra a OpenAI, que visa bloquear a transformação da organização em uma corporação lucrativa. Hinton argumenta que a mudança contradiz as promessas de segurança pública feitas pela OpenAI quando fundada como uma entidade sem fins lucrativos, além de criar um precedente perigoso no setor de IA. Ele também destacou os riscos existenciais associados à tecnologia, estimando uma chance de 10% a 20% de a IA levar à extinção humana nos próximos 30 anos.

⚠️ A OpenAI falhou em lançar o prometido Media Manager, uma ferramenta anunciada em maio de 2024 para ajudar criadores a especificar como suas obras poderiam ser incluídas ou excluídas dos treinamentos de IA. Com um prazo autodefinido de implementação até 2025, a ferramenta permanece “em desenvolvimento”, sem atualizações ou prazos claros. Projetado para lidar com questões de direitos autorais em textos, imagens e vídeos usados em treinamentos de IA, o Media Manager foi idealizado para amenizar críticas de criadores e minimizar disputas legais relacionadas ao uso de conteúdo sem permissão.

🤖 A Nvidia concluiu a aquisição da startup Run:AI, que desenvolve software para orquestrar GPUs em nuvem, otimizando a eficiência e reduzindo custos no treinamento de IA. Avaliada em cerca de US$ 700 milhões, a Run:AI será transformada em um projeto open source, permitindo que sua tecnologia seja utilizada em todo o ecossistema de IA, incluindo outras plataformas além das GPUs Nvidia. A integração visa facilitar o uso de infraestruturas de IA, aumentar a produtividade de equipes e garantir flexibilidade em ambientes locais e na nuvem.

🧠 Simon Willison faz uma revisão das tendências e avanços em LLMs no ano de 2024, destacando temas como a superação das capacidades do GPT-4, a queda acentuada nos preços de inferência, e o crescimento de modelos multimodais que integram texto, imagens e áudio. O ano foi marcado por modelos mais acessíveis que funcionam em dispositivos menores, como laptops pessoais, e pela adoção de modos de raciocínio escaláveis que melhoram a resolução de problemas complexos. Além disso, o uso de dados sintéticos para treinamento e avanços em eficiência energética reduziram custos e o impacto ambiental por prompt.