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Fonte de notícias de IA. Os artigos são selecionados e adaptados pela redação do Hamidun News.
Últimas publicações
243 mil textos para um modelo pequeno de 29 milhões de parâmetros: como o autor selecionou dados da Wikipédia e de livros de psicologia
Autor no Habr reuniu 200 mil parágrafos da Wikipédia russa e 50 mil de livros de psicologia. De 1,36 milhão de textos, 243 412 foram ao treino: sai mais barato.
Ruído em embeddings não protege dados: 100 pares conhecidos revelam ~90% dos documentos
Teste de 8 esquemas de proteção de embeddings: ruído gaussiano mantém 99,9% dos registros reconhecíveis com qualidade de busca pela metade; 100 pares conhecidos (2% do corpus) revelam ~90%.
Tech lead de um banco leva bot de Telegram para o OpenCode a 1298 estrelas no GitHub com ajuda de agentes de IA
Com agentes de IA, um tech lead de banco levou em um ano seu bot open source para o OpenCode a 1298 estrelas e 48 contribuidores. Veja o que funcionou no desenvolvimento e na divulgação.
Claude Code edita vídeo a partir da transcrição: como funciona o video-use, com 30 000 estrelas
O skill open source video-use ensina o Claude Code a cortar pausas, escolher os melhores takes e montar o vídeo com FFmpeg. O modelo quase não vê o vídeo: ele lê texto com timecodes.
Desenvolvedor cria sistema RAG com modelos locais e aumenta a precisão de busca de 20% para 53%
Um engenheiro construiu um agente de IA para análise de notícias sem usar nenhuma API em nuvem: só modelos locais no próprio hardware. Uma busca híbrida resolveu o problema dos homônimos, como "ouro", e um agente baseado
OES colocou 30 agentes de IA em caminhões de mineração e aumentou o transporte em 10%
Em uma mina a céu aberto com 240 máquinas, uma camada de IA sobre o antigo sistema de despacho elevou o transporte em 10% sem novos caminhões. 95% das diretivas são cumpridas sem ligar para o despachante.
Qwen 3.5 4B ganha um processador RISC-V dentro dos pesos, com memória em DeltaNet
Divyansh Agrawal compilou um núcleo RISC-V de 32 bits nos pesos da Qwen 3.5 4B, sem treinamento. A aritmética de números longos subiu de 48,6% para 100%, igual à do modelo com Python.
Claude no Houdini no Windows: dois bugs no painel do agente e uma geoda de 31 nós
O autor conectou o Claude ao Houdini por um painel MCP, achou dois bugs no Windows, enviou correções e montou em 22 minutos uma geoda procedural de 31 nós.
Agente de IA com GPT-5.5 analisou 2600 autotestes da TravelLine em duas semanas
Um testador manual da TravelLine auditou os testes E2E com um agente no OpenCode antes da migração para .NET: na seção Transfers, 15 de 18 testes de UI duplicavam checagens de integração.
Google DeepMind encontra falha no softmax: gradiente zera quando a margem chega a 16,6
Barron, Gnanapragasam e Tschannen mostram que, em float32, o gradiente da cross-entropy zera com margem de cerca de 16,6 e que a destilação ganha ruído falso. A correção é reordenar a fração.
Keystone tira o nome do modelo do código: gateway de LLM open source adiciona 0,64 ms
O gateway open source Keystone, em Go, roteia requisições por complexidade, não pelo nome do modelo. Fallbacks, limites em dólar e juiz de 250 ms custam só 0,64 ms de latência.
YADRO proíbe a LLM de mexer nos números e publica mais de 10 relatórios por dia sem intervenção humana
Em três meses, analistas da YADRO montaram um serviço com Dify, Trino e Airflow: o código calcula as métricas, a LLM comenta com marcadores e mais de dez relatórios saem toda manhã.
Engenheiro de segurança montou em 7 dias um servidor MCP que assusta o agente de IA com vulnerabilidades
O AppSecGate MCP roda scanners e mantém uma base de findings. No OWASP Juice Shop, o agente analisou 200 achados em 50 minutos e 15 rublos e corrigiu 56, incluindo 8 critical.
aiedit esconde linhas de código do agente de IA: 5 níveis e 857 testes
Um iniciante em Python criou com o Claude o editor aiedit: o modelo vê o projeto, mas não as linhas fechadas. Quem protege é o código, não o prompt: 11 mil linhas, 857 testes, MIT.
vps-forge: agentes com root em VPS ganharam rollback automático, e autobanimentos caíram de 7 em 60 para 0
O Agent Skill aberto vps-forge arma um dead man's switch de 5 minutos para o agente. Em 120 execuções com o Opus 5.5, a nota subiu de 79–92 para 99–100, mas cada execução custa o triplo.
BigSleep, baseado em LLM, achou 45 vulnerabilidades no V8; Fuzzilli, 37, com 25% de sobreposição
O Project Zero comparou o agente LLM BigSleep e o fuzzer Fuzzilli no V8 ao longo de seis meses: 45 vulnerabilidades contra 37. No tracker, 25% em comum; no experimento, cerca de 60%.
rwkv-quant: uma matriz em bf16 elimina 39% das perdas na quantização do RWKV-7 2.9B
O autor do rwkv-quant descobriu por que o COMPRESSION perde +4.04% de perplexidade no RWKV-7 2.9B contra +2.85% no 1.5B: a culpa é de uma única matriz, e a correção custa 0.5% do arquivo.
Qwen3-8B no NPU do Intel Core Ultra 5 226V: 10,7 tokens/s a 15 W e silêncio de 24 dB
Autor testou o Qwen3-8B nos três blocos do Lunar Lake no mini PC Ninkear L20: o NPU faz 10,7 tokens/s e 1,52 J por token, a GPU é duas vezes mais rápida, e o sistema segue silencioso e livre.
Gemma 26B ajustada em um MacBook de 24 GB: assistente offline acerta 703 de 766 conversas
Um desenvolvedor ajustou o Gemma 4 26B A4B com QLoRA em um notebook e levou 5.000 tokens de regras para os pesos. Resultado: 703 de 766 conversas corretas e mediana de 1,64 s por resposta.
Codex no GPT-6.1 Sol reduz a janela para 828 400, mas deixou passar uma entrada de 888 mil tokens
O config traz model_context_window = 1 000 000, mas o Codex mostra 828 400. Um teste com 890 547 tokens revelou que é o limite de histórico, não o de uma única entrada.
12 ferramentas de pentest contra o Juice Shop: o melhor agente de IA achou 5 falhas de 116
Autor testou 6 agentes de IA, 4 scanners DAST e Claude + Burp MCP no OWASP Juice Shop, com 116 vulnerabilidades. O híbrido venceu com 9/10; os benchmarks badalados não se confirmaram.
Pesos de LLM dão lugar a uma receita: como tentam condensar 16 GB de matrizes em fórmulas
Em vez de guardar bilhões de números, dá para descrever o modelo por um gerador de pesos: hiper-redes, fórmulas, fractais. O Habr analisa o que funciona e a que custo.
Habr analisa o viés do oráculo: a IA acelera o código, mas a confiança nele não cresce
Segundo post de uma série sobre programação confiável explica por que, com LLMs, as métricas de processo sobem e a confiança no código não. Base: dados do DORA, da Veracode e do FormAI.
Geoffrey Huntley divide ferramentas para devs em S-tier e F-tier: quem decide é o --help e os pesos dos modelos
Geoffrey Huntley: na briga entre MCP e CLI, vence quem entrou nos pesos dos modelos. O GitHub com o gh CLI funciona sem skills, e para quem chega agora ele recomenda começar pelo --help.
Detector caseiro de AI slop pega com código 5 dos 12 sinais de texto de IA
Autor testou 12 sinais de texto de IA sem revisão: o código pega cinco, dois só em parte. Sete ficam com o editor, e detectores online confundem pessoas com máquinas.
Claude levou o cálculo de uma amplitude de oito para nove loops, informa a Anthropic
A Anthropic relata que o Claude fez um cálculo de nove loops; o resultado publicado antes parava em oito. Veja como verificar código científico gerado por IA.
Voz sintetizada leu um romance em 1h58, e o que quebrou foi o código ao redor do modelo
Autor de uma série no Habr narrou um romance de 15 444 palavras: a voz aguentou duas horas, e as falhas vieram do corte de texto, da junção de frases e da marcação. O conjunto de 14 frases não pegou nenhuma.
Autor com assinatura do Claude de $200 volta ao contexto de 200K por causa dos limites
Na primavera, a assinatura de $100 bastava; em agosto, o limite semanal acabava em 3 dias. O desenvolvedor apontou a «conveniência do dia a dia» como causa e voltou à janela de 200K tokens.
Lambert: proibir pesos abertos levaria à proibição das APIs de modelos de fronteira
Nathan Lambert, do Interconnects, analisa o debate sobre riscos cibernéticos de modelos abertos: a maioria dos ataques documentados usou sistemas fechados, não pesos abertos.
A IA chega aos CLPs: assistentes de engenharia já leem projetos e escrevem código
As ferramentas de IA para desenvolvimento de CLPs estão evoluindo: de chats para agentes completos. PLC Copilot, Copia AI e Siemens Eigen Engineering Agent agora leem projetos, geram código em ST, compilam e corrigem err