
Asana corta custo de agente de navegador em 76x com GPT-6 Astra
A Asana usou o GPT-6 Astra dentro do Codex para tornar seu agente de navegador 76x mais barato e 5x mais rápido em testes. A meta é levar modelos mais capazes aos clientes.
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DistroKid confirma que retirou músicas em resposta a alegações da UMG, que a processou em setembro por um 'pipeline de IA'. Artistas dizem que obras sem IA também foram atingidas.
A Asana usou o GPT-6 Astra dentro do Codex para tornar seu agente de navegador 76x mais barato e 5x mais rápido em testes. A meta é levar modelos mais capazes aos clientes.
A Asana usou o GPT-6 Astra no Codex para otimizar o agente de navegador da StackAI. Na configuração final com GPT-6.1 Sol, os custos caíram 76x e as execuções ficaram 5x mais rápidas.
O blog do Hugging Face publicou em 9 de outubro de 2026 o artigo 'Impactful scheduling for GPU clusters'. O texto trata do agendamento de cargas em clusters de GPU e seu impacto na eficiência da IA.
Postman e AWS detalham como o Agent Mode opera sobre o Amazon Bedrock para 40 milhões de desenvolvedores, controlando ferramentas, expondo leituras por esquema e tratando o contexto como gargalo.
A AWS reuniu as novidades de setembro de 2026 em Bedrock, AgentCore e Strands. O balanço cita mais modelos, agentes serverless com avaliação embutida e sincronização de bases de conhecimento.
AWS reúne em setembro de 2026 lançamentos para Bedrock, AgentCore e Strands, incluindo agentes gerenciados com modelos da OpenAI. Runtime mais barato e harness aberto prometem cortar custos.
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.
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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