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MIT Technology Review e Uniphore descrevem o 'turno agêntico' nas empresas, com US$ 2,5 trilhões previstos em IA em 2026. O gargalo é estrutural: dados prontos e arquiteturas componíveis.
OpenAI apresentou o Dots, plataforma de agentes com avatares personalizáveis que executa tarefas em máquina virtual. Recurso chega primeiro a planos de alto nível, como o Pro de US$ 100/mês.
Clientes contestam garçons, sommeliers e guardas florestais com respostas inventadas por chatbots. Reportagem do The Verge mostra como alucinações de IA pressionam quem atende o público.
NVIDIA lança o DGX Spark com 64 GB de memória unificada por Acer, ASUS, Dell, Gigabyte, HP e MSI. A nova configuração roda modelos de até 100 bilhões de parâmetros e custa a partir de US$ 4.999.
Kareem Amin, CEO da Clay, sobe ao AI Stage da TechCrunch Disrupt 2026 para discutir a ascensão do engenheiro de GTM. Clay cunhou o cargo em 2023 e já vê cerca de 100 vagas por mês.
Google Research apresenta sistema de aprendizado federado com TEEs que torna garantias de privacidade verificáveis externamente. O Gboard já adotou a nova abordagem.
A ServiceNow CoreAI apresentou o AutoSynthData, pipeline que transforma falhas de modelos em novas tarefas de treinamento validadas. O método foi ilustrado com o ambiente EnterpriseOps Gym e seu dataset público.
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.
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.
Pesquisa propõe o Taste-Bench para medir, sem anotação especialista, se agentes escolhem o melhor caminho em bifurcações de tarefas longas.
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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