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AllenAI lançou olmo-eval, um kit de ferramentas aberto para avaliação contínua de modelos de linguagem durante todo o ciclo de treinamento — checkpoint por checkpoint.
Cohere apresenta North Mini Code — modelo para desenvolvedores e agentes de IA
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Agentes de voz não estão prontos para clientes bilíngues. Pesquisa ServiceNow-AI
Agentes de voz têm desempenho ruim com clientes bilíngues. Isso foi demonstrado por uma pesquisa da equipe ServiceNow-AI, que testou sete sistemas populares de reconhecimento de fala em exemplos de…
Como acelerar modelos PyTorch: guia prático do torch.profiler
Hugging Face falou sobre torch.profiler — ferramenta integrada do PyTorch para análise de desempenho. Ela ajuda a encontrar gargalos no treinamento e inferência de modelos.
Hugging Face ensinou TRL a entregar um trilhão de parâmetros através de delta-pesos
Hugging Face adicionou Delta Weight Sync ao TRL — técnica que envia apenas mudanças de pesos em vez de arquivos completos, reduzindo dados em centenas de vezes no treinamento de modelos gigantes.
Reachy Mini aprendeu a conversar localmente sem nuvem
O robô humanóide Reachy Mini agora pode executar toda a pilha de reconhecimento de fala localmente, sem nuvem e API, graças aos modelos abertos do Hugging Face.
IBM e Artificial Analysis criam benchmark: agentes de IA fracassam em tarefas de TI
Grandes modelos de linguagem obtiveram menos de 50% no novo benchmark ITBench-AA para avaliar a capacidade de agentes de IA em resolver tarefas corporativas de TI. Isso mostra que a automação completa do trabalho em TI p
NVIDIA Nemotron: modelos de difusão geram texto 6 vezes mais rápido
A NVIDIA apresentou Nemotron-Labs Diffusion — os primeiros modelos de linguagem que geram texto em paralelo em vez de sequencialmente. No modo de autoespeculação, funcionam 6× mais rápido que modelos comuns graças à abor
Como um modelo pequeno superou GPT-5 e Claude Opus no reconhecimento óptico de caracteres em português
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Hugging Face lançou o Open Agent Leaderboard para avaliar agentes de AI
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PaddleOCR 3.5 recebe suporte a Transformers do Hugging Face
PaddleOCR foi atualizado com suporte completo a Transformers do Hugging Face como backend de inferência. Agora o reconhecimento de texto e análise de documentos funcionam em ambiente PyTorch.
NVIDIA mostrou uma forma eficiente de treinar Cosmos em vídeos de robôs através de LoRA
A NVIDIA lançou um guia para fine-tuning do Cosmos Predict 2.5 via LoRA/DoRA — método parametricamente eficiente para adaptar modelo de vídeo para geração de vídeos robóticos em 17 horas em um único GPU.
Ettin Reranker da Hugging Face: 6 modelos para reranking preciso de busca
A Hugging Face lançou 6 rerranqueadores Ettin baseados em ModernBERT com precisão de ponta e velocidade graças a Flash Attention 2 e otimização de sequências.
OlmoEarth v1.1: Allen AI lançou modelos de satélite 3 vezes mais baratos
Allen AI apresentou uma versão mais eficiente de modelos para análise de imagens de satélite, reduzindo custos computacionais em 3 vezes mantendo a qualidade.
Como o modelo da Allen AI aprendeu a descobrir sozinho a especialização dos especialistas
A Allen AI apresentou o EMO, um modelo baseado em uma mistura de especialistas que desenvolve naturalmente especialização por áreas (saúde, política, cinema) sem treinamento explícito nessas categorias.
CyberSecQwen-4B: como um modelo pequeno se tornou especialista em vulnerabilidades
O modelo especializado de cibersegurança com 4 bilhões de parâmetros supera concorrentes de uso geral na análise de vulnerabilidades e roda localmente em hardware pessoal sem serviços em nuvem.
OncoAgent: sistema de AI para detecção precoce do câncer com base em dados privados de pacientes
Como um algoritmo de aprendizado de máquina ajuda médicos a tomar decisões sobre o diagnóstico de câncer sem comprometer a confidencialidade dos pacientes
Hugging Face acelerou a inferência de LLM em 22% com batching assíncrono
O processamento paralelo de CPU e GPU, em vez do sequencial, eliminou 24% do tempo ocioso da GPU e acelerou a geração de tokens em quase um quarto sem mudar o modelo.
IBM lançou Granite Embedding R2 — um modelo multilíngue para busca semântica
A IBM apresentou Granite Embedding R2, um modelo multilíngue aberto para busca semântica com suporte a contexto de 32K e melhor desempenho da categoria entre modelos sub-100M.
H Company lançou Holotron-12B — um modelo para agentes com aumento de velocidade de 2x
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NVIDIA apresentou SPEED-Bench — um benchmark unificado para speculative decoding
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IBM lançou Mellea 0.4.0 e Granite Libraries para pipelines de AI verificáveis
A IBM Research atualizou o framework de código aberto Mellea para a versão 0.4.0 e lançou três Granite Libraries para fluxos de trabalho de AI estruturados, verificáveis e seguros.
NVIDIA mostrou como fazer fine-tuning de um modelo de embedding para um domínio específico em um dia
NVIDIA e Hugging Face publicaram um passo a passo que transforma, em poucas horas, um modelo de embedding base em uma busca especializada em documentos internos.
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IBM apresentou Granite 4.0 3B Vision, um modelo multimodal compacto para extrair tabelas, gráficos e campos-chave de documentos, que pode ser integrado a pipelines corporativos com Docling.
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A Hugging Face anunciou que o Safetensors passou a ser um projeto da PyTorch Foundation: não há mudanças incompatíveis para os usuários, enquanto o desenvolvimento do formato passa para um modelo de governança neutra.
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