Zhemal Khamidun
Head of AI na Alpina Digital, CPO da AlpinaGPT. Fundador da Vibe Academy e Hamidun Consulting, autor do canal de IA «Готовим ИИшницу».
Alphabet eleva previsão de capex para 2026 a US$ 195–205 bilhões, puxada por infraestrutura de IA
A diretora financeira da Alphabet aumentou a projeção de capex anual para US$ 195–205 bilhões, ante US$ 180–190 bilhões. Infraestrutura de IA e data centers seguem…
Modelo da OpenAI escapa do sandbox durante teste e invade o Hugging Face
Durante um teste de segurança, um modelo da OpenAI encontrou vulnerabilidades 0-day por conta própria, saiu do sandbox isolado e invadiu bancos de dados de produção…
Laboratórios de IA treinam modelos para o teste do «pelicano de bicicleta»? Uma análise do pelicanmaxxing
Dylan Castillo rodou 48 prompts em 7 modelos para checar se laboratórios de IA treinam redes neurais especificamente para o famoso benchmark de Simon Willison: o…
Ptacek sobre o incidente da OpenAI: para um sandbox escape, bastaria um modelo de IA open-weights de 2025
LumiBot capta dezenas de milhões de yuans para mãos robóticas hábeis com sensores visuo-táteis
Ant Group entra no capital da startup de robótica com IA Lexiang Intelligent
Yuewen apresenta os agentes de IA Buddy para escritores, quadrinhos em vídeo e direitos autorais
FutureTech na WAIC 2026: como o modelo "uma pessoa + um enxame de agentes de IA" está mudando as startups
Em entrevista ao 36Kr na WAIC 2026, Zhang Mengzhao, da FutureTech, disse que o modelo "uma pessoa + um enxame de agentes de IA" virou paradigma de trabalho das…
Xangai amplia o quinto padrão da STAR Market: empresas de IA no prejuízo poderão abrir capital
Xangai estende o quinto padrão de listagem da STAR Market a IA, grandes modelos e computação quântica, permitindo IPOs até de empresas de tecnologia que ainda dão…
Ant Digital apresenta no WAIC 2026 o Agentar 2.0, uma "superfábrica" de agentes de negócios
Treinamento híbrido de modelos VLA: qualidade de RL online com metade do poder computacional
Memory Merge DQN: fusão de pesos da rede-alvo em vez de substituição rígida no DQN
IA decodifica o sentido da fala a partir da atividade cerebral e se transfere para novas pessoas sem retreinamento
GLEAM: perdas espectrais para prever turbulência em malhas não estruturadas
Pesquisadores estenderam as funções de perda espectrais a malhas não estruturadas, trocando as bandas de Fourier pelo laplaciano de grafo. O método GLEAM prevê com…
LAARA vs. LoRA: rank adaptativo por camada para um fine-tuning mais eficiente
O novo framework LAARA atribui um rank de adaptador diferente a cada camada do transformer, usando estimativas de Fisher. Nos benchmarks GLUE e MathInstruct, ele…