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Na Capcom Open Conference RE: 2026, Satoshi Ishida detalhou planos de integrar IA ao desenvolvimento e transformar a RE Engine em engine de geração por IA. A Capcom nega uso de assets gerados por IA.
David Robinson, que escrevia os relatórios de segurança da OpenAI, pediu demissão e criticou a cultura da indústria de IA em editorial na The Atlantic. Ele defende salvaguardas de nível nuclear.
Análise do GitHub aponta três habilidades para desenvolvedores na era da IA. Texto assinado por Gwen Davis defende dirigir agentes, revisar respostas e priorizar decisões técnicas.
Google lançou o Gemini 4 Argon, modelo de fronteira com saída de 1 milhão de tokens focado em cibersegurança. Setembro de 2026 também trouxe vozes, apps conectados e IA na ciência.
A AWS detalhou como ajustar um agente de busca com aprendizado por reforço multiturno no Amazon SageMaker AI. O método usa o modelo Qwen3.6-27B e une confiabilidade a menor latência e custo.
A Apple anunciou novos controles para o Acesso Total ao Disco no macOS, exigindo ação explícita do usuário. A medida responde aos riscos crescentes de agentes de IA autônomos.
Sean Parker articula a reconstrução da Stability AI em torno da música, com foco em ferramentas de IA para profissionais. A empresa captou US$ 76 milhões com Sony, Warner e Universal.
Edições recorrentes com a análise mais recente de cada série.
Em sete dias, 18.211 requisições ao domínio pediram arquivo de senha; 4.798 se apresentaram como crawler de IA e 3 eram bots verificados.
A Anthropic mexeu em cobrança de recusas, aposentou um beta header de cache, lançou o Claude Opus 5.5 e abriu caminho para definir ferramentas no meio da conversa.
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.
Modelo 4B unifica percepção, memória e resposta em streaming, liderando oito benchmarks com supervisão de estado em 27,5% dos tokens.
Paper propõe o ReaLVR, que ancora tokens latentes em evidência visual e supera baselines de raciocínio visual latente até a escala de 235B.
RIDE extrapola o resíduo de representações induzido por RL, em vez de logits, na destilação on-policy de LLMs.
EverMind AI propõe o Raven, ecossistema multiagente que constrói, evolui e orquestra harnesses modulares, com teoria de composição e benchmark MAOB.
Método treina decoder e DiT com subconjuntos aleatórios de camadas do encoder congelado e reduz o gap entre reconstrução e geração.
Sistema de memória em dois trilhos preserva mensagens verbatim e estados derivados por pessoa e por grupo, com foco em atribuição de fala.
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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