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O piloto automático de arquivos do Claude Cowork: três exemplos que economizam horas
Black Forest Labs: equipe de 70 pessoas desafia os gigantes do Vale do Silício
LLMs de difusão gastam mais de três vezes mais passes para escrever um conto do que para corrigir gramática
A regra 'primeiro verifique, depois recuse': como tirar do agente de IA o hábito de desistir no primeiro erro
Por padrão, os grandes modelos de linguagem tendem a apresentar uma suposição sobre a impossibilidade de uma ação como se fosse um fato verificado, devolvendo a…
Guia completo do ModelScope: da busca de modelos à exportação
Guia prático e detalhado para trabalhar com a plataforma ModelScope no Google Colab: como buscar, testar, ajustar e exportar modelos de IA em um fluxo de trabalho…
OSGym: novo framework para treinar agentes de IA em escala por centavos
O OSGym permite rodar milhares de ambientes virtuais para treinar IA a controlar um computador, por um custo diário equivalente ao de uma xícara de café.
Stateful Harness eleva a precisão de modelos de mundo de 32% para 92% em estado oculto
LLMs híbridos: camadas recorrentes suprimem o attention, e o treinamento em etapas ajuda
Robôs compartilham experiência: frota de 96 máquinas elevou o sucesso na embalagem de 79,2% para 98,3%
Halcyon supera LlamaGen e JiT-T2I com 18 a 275 vezes menos compute no pré-treino
MemT-1.0 embute a memória no próprio modelo: armazenamento 66 vezes menor com 128K de contexto
A família MemT-1.0 coloca a memória dentro do cálculo do modelo, com Gated DeltaNet-2. Com histórico de 128K tokens, o Nano acelera a inferência em 1,86 vez e reduz…
Artificial Analysis lança HealthBench: GPT-6 Astra lidera com 66,0%
A Artificial Analysis lançou os rankings HealthBench e HealthBench Professional. O GPT-6 Astra marcou 66,0% com clínicos, e o Claude Sonnet 5.5 lidera o teste geral…
Heartbeat Thinking ensina agentes de voz a trabalhar enquanto você ainda fala: latência cai 36,4%
OpenDS-World: melhor agente de IA resolveu 39% das tarefas de busca profunda na web ao vivo
SEAM ensina novas palavras ao TTS sem áudio e corta em 75% a necessidade de dados
Agentes GPT perdem até 11,3 pontos de precisão quando o relatório do simulador fica em um arquivo
Omni-Woodpecker reduz alucinações de LLMs omni sem retreinamento: +12,9 no CMM
Equipe da Universidade de Nanquim propõe o OWP, que ajusta os estados ocultos do modelo omni antes da decodificação e soma 12,9 pontos no CMM para o Qwen2.5-Omni-7B.
Pesquisadores descrevem como o JEPA seleciona características: o que importa são as conexões, e não as características isoladas
Mosh Levy, Aly Lidayan e Yoav Goldberg introduzem a "predictive closure": o JEPA mantém conjuntos de características que se preveem mutuamente, e não…