
Trump tenta rebatizar a IA como “super inteligência” nos EUA
O governo Trump passou a chamar a IA de “super inteligência” e a tratar a sigla antiga como inimiga. A mudança veio por ordem executiva e já rebatizou órgãos federais.
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Com o programa Daybreak, da OpenAI, a Sophos cortou o tempo médio de resposta a casos de segurança de cerca de 38 minutos para 89 segundos. A empresa passou a resolver 52% dos casos de MDR com agentes de IA.
O governo Trump passou a chamar a IA de “super inteligência” e a tratar a sigla antiga como inimiga. A mudança veio por ordem executiva e já rebatizou órgãos federais.
Simon Willison lançou a versão 1.0 do ttok, utilitário que conta e trunca texto por tokens. A mudança central é adotar como padrão o tokenizer da família GPT-5 e do GPT-6.
Comissão Atlética da Califórnia envia notificação de cessar e desistir à Rek após confronto entre humano e robô humanoide em setembro. Startup já anuncia duelo armado entre duas máquinas.
Simon Willison lançou o ttok 0.4, CLI que conta e trunca texto por tokens usando a biblioteca tiktoken, da OpenAI. A versão corrige aviso do Click, atualiza a CI e adiciona --list-models.
Anthropic lança o OSS Scanner, serviço gratuito de varredura de segurança para projetos open source que aderirem. Os relatórios saem de modelos como Claude Mythos, sem revisão humana.
Projetos da NVIDIA mostram agentes de IA montando simulações de robôs, carros autônomos e gêmeos digitais no Omniverse. Os desenvolvedores orientam os modelos por linguagem natural e revisam cada etapa do resultado.
Edições recorrentes com a análise mais recente de cada série.
Em sete dias, 19.115 requisições ao domínio pediram arquivo de senha; 6.956 se apresentaram como crawler de IA e 0 eram bots verificados.
Quem escreve código contra a API da Anthropic ganha aqui um mapa das duas últimas mudanças de peso: a chegada do Claude Sonnet 5.5 e o início da contagem regressiva para aposentar o Claude S
A DeepSeek aposentou o V4-Pro e promoveu o V4.1-Flash: 552B de parâmetros com 8B ativos na entrada, cache um quarto menor e preço novo.
Framework learning-free transforma traces de interação em um worldbook consultado por um agente que simula o ambiente sem reimplementá-lo.
Método de quantização pós-treino aloca bits conforme o tempo de vida da memória e o impacto espacial do erro, mantendo acurácia próxima do FP32.
Paper defende priorizar a confiabilidade da supervisão em vez da cobertura de alinhamento na destilação on-policy entre tokenizadores distintos.
Paper com 27.218 mensagens reais mostra que IAs não sabem quando o passado importa e projetam traços que as pessoas nunca revelaram.
Pós-treinar Qwen3.5-9B com estrutura de proteínas subiu a macro-média de 10 benchmarks de 45,09% para 48,33% (+3,23 pp), relatam os autores.
Estudo controlado com Llama 3 e Qwen2.5 sugere que direção da KL e taxa de aprendizado pesam mais que rollouts on-policy na destilação.
Esteira de publicação na sua conta, com fila de revisão humana obrigatória e gate de estilo que reprova em vez de baixar o padrão.
Recorte do seu mercado em base pública: até 20 municípios cruzados com até 8 CNAEs, com fonte e competência em cada número.
Pipeline de CI em runner próprio, registry privado e produção que só faz pull. Deploy medido: 6min38s para 3min54s.
Oficina de 16 horas, turma de até 12 pessoas: um fluxo real da turma montado ao vivo até publicar sozinho.
24 módulos publicados entre skills, prompts, MCPs e modelos de IA.
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