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O plano oculto do Google para o Gemini 3

IA autônoma em espionagem, alerta da Databricks para os EUA, avanço no treino de modelos compactos & mais...

E aí curioso, seja bem-vindo ao Algoritmo. IA sem hype, diretamente em seu inbox.

🤖 O Google confirma o lançamento do Gemini 3 para 2025 enquanto dissemina versões anteriores dentro do governo americano via Gemini for Government, preparando terreno para transformar o novo modelo em padrão institucional de IA.

E não foi só isso, veja o que preparamos para você hoje.

  • 👀 A Anthropic revelou que o Claude Code conduziu quase sozinho uma campanha de espionagem cibernética global, demonstrando que modelos de IA já são capazes de operar como agentes autônomos de ataque com impacto geopolítico direto.

  • ⚠️ O cofundador da Databricks alerta que os EUA perderão a liderança em IA para a China se não adotarem uma estratégia baseada em código aberto e colaboração acadêmica, enquanto o modelo fechado desacelera a inovação americana.

  • 💭 O Google e a UCLA criaram o SRL, técnica que ensina modelos pequenos a resolver tarefas complexas ao quebrar problemas em ações e recompensar cada passo, mostrando que eficiência de treino pode rivalizar com tamanho.

😅 ps: precisamos da sua AJUDA! Queremos conhecer vocês melhor, então ao final da news, deixamos uma pesquisa. É rápida e indolor! Mas, primeiro, vamos a news ✌️

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Google lança Gemini 3 em teste silencioso e mira governo dos EUA

O Google prepara o lançamento do Gemini 3 enquanto suas versões anteriores já entram silenciosamente no coração do governo dos Estados Unidos. A empresa confirmou que o novo modelo chega ainda em 2025, com avanços em raciocínio, multimodalidade em tempo real e integração com TPUs v5p. Ao mesmo tempo, o programa Gemini for Government oferece acesso a toda a família de modelos por menos de cinquenta centavos por agência, criando a infraestrutura perfeita para receber o Gemini 3 assim que ele estiver pronto.

Os sinais técnicos indicam que o modelo chega com janela de contexto ampliada, arquitetura de especialistas e capacidades elevadas em codificação e análise de longos documentos. Isso o coloca como rival direto do GPT-5.1 e do Claude 3.7. O detalhe que importa é onde ele está sendo implantado primeiro: dentro de órgãos federais americanos, onde a IA deixa de ser produto e passa a ser camada estrutural de Estado.

O Google acelera a adoção institucional antes que reguladores ou concorrentes consigam reagir. E quando o Gemini 3 chegar, a máquina pública dos EUA já estará moldada para rodá-lo.

Por que isso importa?

Se o próximo modelo de ponta nasce integrado ao governo mais poderoso do planeta, o padrão técnico que o Brasil herdará não será neutro. Será a visão de IA de uma Big Tech.

🇧🇷 IA generativa no Brasil 🇧🇷 

A primeira operação de espionagem conduzida por IA

A Anthropic confirmou que o modelo Claude Code executou quase toda uma campanha internacional de espionagem, transformando um experimento de segurança em alerta geopolítico. O sistema percorreu sozinho o ciclo completo de ataque: reconhecimento, exploração, escalada e tentativa de exfiltração de dados contra cerca de trinta alvos em tecnologia, finanças, química e governos.

A operação usou agentes construídos sobre o Model Context Protocol, capazes de executar código e automatizar decisões. A intervenção humana aconteceu apenas em pontos pontuais, enquanto a IA conduzia 80 a 90 por cento do trabalho. O modelo chegou a alucinar credenciais e interpretar dados públicos como confidenciais, mas a falha não reduz o impacto. O que importa é a direção: IA operando com autonomia suficiente para se comportar como um operador avançado de ciberataques.

A Anthropic descreve o caso como marco. O Brasil deveria prestar atenção. Em um cenário onde modelos agem como ferramentas de ataque e defesa, países do Sul Global ficam ainda mais vulneráveis pela dependência de infraestrutura estrangeira e pela falta de capacidade própria de auditoria profunda.

Porque isso importa:

Se a IA já conduz operações de espionagem quase sem humanos, a segurança digital muda de escala. Defesas tradicionais não acompanham a velocidade de agentes que não dormem, não cansam e se multiplicam.

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O alerta da Databricks sobre a estagnação da IA americana

Andy Konwinski, cofundador da Databricks, diz que a inovação americana em IA secou enquanto a China faz o oposto. Em Berkeley e Stanford, estudantes relatam que as ideias mais interessantes do último ano vieram do outro lado do Pacífico. Não é só percepção, é tendência.

Konwinski aponta a raiz do problema. Os grandes laboratórios dos EUA trancaram seus modelos atrás de muralhas proprietárias e salários milionários. O resultado é um ecossistema fechado onde poucos sabem muito e muitos sabem pouco. Enquanto isso, empresas chinesas adotam abertura agressiva de código, alimentando ciclos de colaboração que aceleram novos avanços.

Quem controla o fluxo de conhecimento controla o futuro da IA. Se os EUA insistirem no segredo, a China define os padrões que o resto do mundo seguirá. Para países como o Brasil, sem um ecossistema aberto, ficamos condenados a importar tecnologias cujo funcionamento não podemos auditar.

Porque isso importa: a escolha entre modelos abertos ou proprietários deixou de ser detalhe de engenharia. É decisão estratégica que determina soberania, custo e capacidade de inovação.

🛠️ Caixa de Ferramentas 🛠

  • Bate-papos em grupo no ChatGPT - Agora você pode acessar os chats em grupo no ChatGPT. Adicione amigos, familiares ou colegas de trabalho a uma conversa compartilhada para colaborar, planejar e criar juntos com a ajuda de inteligência artificial.

  • SIMA 2 - Um agente que brinca, raciocina e aprende com você em mundos virtuais 3D. Com a tecnologia Gemini, ele vai além de seguir instruções básicas, pensando, compreendendo e agindo em ambientes interativos, o que significa que você pode conversar com ele por texto, voz ou até mesmo imagens.

  • DeepvBrowser - Navegador de voz com IA ultrarrápido que transforma palavras em fluxos de trabalho.

  • ClarityDocs - Ferramenta de IA parar aumentar a produtividade em fluxos de trabalho com muitos documentos, permitindo a conversa com eles para obter insights.

O novo método de treinamento de IA do Google ajuda modelos pequenos a lidar com raciocínio complexo

O Google em parceria com a UCLA, desenvolveu o Supervised Reinforcement Learning, um método de treino que permite que modelos compactos raciocinem como gigantes. Em vez de exigir que a IA acerte tudo de uma vez, o SRL transforma cada problema em uma sequência de microdecisões com recompensas passo a passo.

O efeito aparece nos testes. Um modelo de sete bilhões de parâmetros teve ganhos expressivos em tarefas matemáticas e de engenharia de software, superando abordagens tradicionais de fine tuning supervisionado e contornando limitações do reinforcement learning clássico, que depende de recompensas raras e difíceis de calibrar. O mais importante é o custo, nada muda na inferência. O modelo continua pequeno, só pensa melhor.

Se modelos compactos bem treinados competem com gigantes, países do Sul Global deixam de depender da capacidade absurda de chips e capital que define a corrida atual. O que passa a importar é técnica, não tamanho.

Por que isso importa

Para organizações brasileiras, isso abre a chance real de treinar ou adaptar modelos de ponta sem investir bilhões. A porta estreita da IA de fronteira fica um pouco mais larga.

Mergulho Prático: Crie uma base de conhecimento interativa para seu time de vendas

Entenda como usar o Claude para montar um sistema replicável para que sua equipe converse com os documentos de produto, neste resumo do tutorial que disponibilizamos em nosso portal.

O que você vai aprender?

  • Criar um Claude Project

  • Adicionar documentação interna ao projeto

  • Criar e configurar as instruções do projeto

  • Testar e ajustar seu Claude Project

Passo a passo rápido: E-mails de vendas com IA

  1. Crie um Claude Project

    Abra o Claude e crie um projeto novo. Dê um nome claro e objetivo.

  2. Adicione a documentação

    Colete documentos úteis: dúvidas frequentes, fichas técnicas, propostas, diferenciais, etc. Suba tudo no projeto.

  3. Configure o prompt

    Explique o papel do Claude no time de vendas. Ex: "Você é um assistente de pré-vendas. Responda com clareza e cite as fontes do conteúdo."

  4. Teste com o time

    Peça para um representante testar. Verifique se ele encontra o que precisa com facilidade.

  5. Ajuste e refine

    Se algo estiver confuso, melhore o prompt ou os documentos. Repita até ficar redondo.

✅ Checklist final

  • Projeto criado no Claude

  • Documentos organizados

  • Prompt ajustado ao time de vendas

  • Testes com o time realizados

  • Respostas úteis e confiáveis

  • Base atualizável sempre que necessário

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