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GitHub Blog detalha quatro formas de dar contexto ao Copilot: instruções personalizadas, skills, agentes customizados e servidores MCP. Objetivo é o assistente seguir as regras de cada repositório.
Elorian e Scale AI lançam o Humanity's Sixth Sense, benchmark que mede o raciocínio visual intuitivo de modelos de IA. Humanos acertam 93,1% das questões; o melhor sistema avaliado fica em 53,6%.
A Microsoft apresentou o Maia 300, seu chip de IA de terceira geração, voltado à inferência na nuvem. A empresa promete 40% mais tokens por megawatt e início da produção em 2027.
Mark Gurman, do Bloomberg, aponta que a Apple anuncia nesta terça-feira o HomeView, hub de casa inteligente com Siri, tela e chip A18. Haveria duas versões do aparelho.
Trump quer rebatizar a inteligência artificial como 'superinteligência'. Parte do Vale do Silício aderiu, e Musk prometeu renomear a SpaceXAI para SpaceXSI.
The Verge estreia diário sobre usar IA rodando localmente, longe da nuvem. Autor quer saber se vale gastar caro em computadores com muita RAM.
Executivos da PolyAI e da Otter afirmam que a IA de voz ainda não viveu seu momento ChatGPT. O gargalo está na camada de contexto, que quebra todo o pipeline.
Edições recorrentes com a análise mais recente de cada série.
Em sete dias, 15.101 requisições ao domínio pediram arquivo de senha; 7.563 se apresentaram como crawler de IA e 19 eram bots verificados.
Quem desenvolve sobre a API da Anthropic ganha aqui um mapa das mudanças mais recentes que afetam código, custo e arquitetura de agentes.
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.
Autores propõem separar dinâmica programável de renderização neural para treinar agentes que evoluem em mundos escritos como código.
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.
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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