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O CEO da OpenAI, Sam Altman, compartilha uma captura de tela mostrando o GPT-5

A OpenAI começou a aquecer o terreno para o lançamento do GPT-5 e, desta vez, não é apenas um upgrade. É uma mudança de categoria. Em entrevistas recentes, Sam Altman deixou claro que o novo modelo é o mais avançado que a empresa já treinou, prometendo “grandes melhorias” em capacidades como raciocínio, personalização e memória persistente. A provocação vem acompanhada do anúncio oficial do DevDay 2025, marcado para 21 de outubro, onde as novidades devem ser reveladas ao público. Embora Altman ainda não tenha confirmado a data exata do lançamento, tudo indica que o GPT-5 será a estrela principal do evento.

Entre os comentários feitos por Altman, o mais marcante foi a admissão de que o GPT-5 é tão impressionante que chegou a deixá-lo desconfortável com o próprio trabalho. Esse tipo de declaração, se de fato sincera, reforça uma narrativa que a OpenAI tem cultivado, de que o novo modelo representa um salto qualitativo, não apenas quantitativo. E considerando os vazamentos anteriores sobre o “reasoning alpha” e os avanços em benchmarks como MMLU e GPQA, o discurso pode ter respaldo técnico real. Ao mesmo tempo, há uma tentativa clara de reposicionar o GPT-5 como plataforma, e não só um chatbot, integrando capacidades multimodais, agentes e uso personalizado via API.

A movimentação estratégica da OpenAI também acontece num momento delicado, em que a disputa com concorrentes como Anthropic e Google se intensifica. O corte de acesso aos modelos Claude, anunciado recentemente pela Anthropic, indica que até os bastidores da cooperação técnica estão se tornando arenas de guerra. E com o Google lançando o Gemini 2.5 DeepThink e reforçando sua oferta para empresas, a pressão para que o GPT-5 seja realmente transformador nunca foi tão alta. O DevDay, neste cenário, se torna mais que um evento técnico, é uma declaração de posicionamento.

Por que isso importa: a chegada do GPT-5 pode redefinir o que entendemos como interface entre humanos e máquinas. Não apenas pelo que o modelo fará, mas pela forma como será integrado a produtos, fluxos e agentes cada vez mais autônomos. Mais do que potência, o que está em jogo é o controle, pois quem será o mediador inteligente do mundo digital? Se a OpenAI acertar na entrega, ela pode consolidar seu domínio por mais um ciclo. Mas se errar, ou for superada na execução, pode ver sua vantagem evaporar tão rápido quanto foi construída.

Perplexity é acusado de raspar sites que bloquearam explicitamente a raspagem de IA

A Perplexity foi acusada de usar técnicas furtivas para driblar bloqueios de IA impostos por sites que explicitamente proibiram esse tipo de rastreamento. A empresa estaria utilizando servidores de terceiros (como Amazon e Oracle) e contornando diretivas do robots.txt para acessar conteúdo protegido, prática considerada antiética, especialmente para uma companhia que se vende como alternativa “transparente” ao Google.

O principal ponto da denúncia é o uso de um sistema chamado PerplexityBot, que ignora comandos que sites normalmente usam para barrar rastreamento por IAs. A Perplexity aparentemente estaria disfarçando suas requisições como se fossem de usuários normais, dificultando a detecção dos crawlers. Isso viola a confiança que muitos editores ainda depositam na boa-fé técnica das big techs e reacende o debate sobre consentimento no uso de dados para treinar modelos de linguagem.

Em resposta, a Perplexity negou as alegações e afirmou seguir as práticas padrão da indústria, prometendo “investigar qualquer comportamento não intencional”. Especialistas e defensores da web aberta alertam que esse tipo de conduta pode acelerar o fechamento da internet, com mais sites bloqueando bots, exigindo autenticação e criando muros de proteção contra IA. Um movimento que já está em andamento, com plataformas como Reddit, Twitter e até a OpenAI adotando restrições mais agressivas.

Por que isso importa: a confiança é a moeda mais volátil da nova era da IA. E se empresas como a Perplexity, que se posicionam como inovadoras e éticas, recorrem a táticas obscuras para alimentar seus modelos, o risco é o colapso do ecossistema de dados abertos. A web que conhecemos, colaborativa, acessível, interoperável, está sendo devorada por aranhas que não pedem licença. E o que sobra depois disso, pode não ser mais público nem confiável.

OpenAI diz que o ChatGPT está a caminho de atingir 700 milhões de usuários semanais

A empresa também revelou que o tráfego mensal no site da ferramenta já ultrapassa 1,8 bilhão de visitas, colocando o ChatGPT entre os 20 sites mais acessados do mundo. Esses números foram divulgados enquanto a OpenAI se prepara para lançar novas funcionalidades e fortalecer sua presença em mercados estratégicos.

Boa parte desse crescimento se deve à expansão do modelo freemium com o GPT-4o, que tornou recursos mais avançados acessíveis gratuitamente. A iniciativa aumentou drasticamente o engajamento, principalmente entre estudantes, desenvolvedores e profissionais que buscam produtividade via IA. A OpenAI também tem apostado em integrações com plataformas de terceiros e está testando novas formas de distribuição, incluindo apps móveis, assistentes empresariais e, em breve, automações locais via agentes.

Esse crescimento ocorre num momento em que a OpenAI enfrenta forte pressão competitiva de empresas como Google, Anthropic e Perplexity. Mas a base de usuários massiva oferece uma vantagem difícil de replicar, escala para coleta de feedback, personalização em tempo real e testes contínuos com dados reais. Isso transforma cada usuário em um “sensor” do sistema, alimentando um ciclo virtuoso de otimização e refinamento dos modelos.

Por que isso importa: com quase 10% da população mundial usando o ChatGPT semanalmente, a OpenAI deixa de ser apenas uma empresa de pesquisa em IA, ela se torna uma plataforma de influência global. Essa escala redefine o que significa “interface com a internet”, em vez de pesquisar, as pessoas estão conversando com modelos. E nesse novo paradigma, quem dominar a conversa dita o futuro da informação.

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Mais notícias ao redor do mercado de IAs

Pequenos LLMs bem ajustados podem superar os grandes com um custo de 5 a 30 vezes menor com curadoria programática de dados

A TensorZero publicou um estudo detalhado mostrando como pequenos modelos de linguagem (small LLMs), quando bem ajustados com dados programaticamente curados, conseguem superar modelos muito maiores, e com uma fração do custo. Utilizando uma técnica proprietária chamada Programmatic Data Curation (PDC), a equipe conseguiu treinar modelos de 1 a 7 bilhões de parâmetros que rivalizam (ou até superam) LLMs de mais de 30 bilhões de parâmetros em benchmarks de raciocínio e codificação.

A lógica é simples: quanto melhor a qualidade dos dados, menor a necessidade de volume ou complexidade do modelo. A TensorZero usou ferramentas de curadoria automatizada para selecionar, refinar e gerar dados de alta qualidade a partir de fontes públicas, incluindo síntese de tarefas, reescrita semântica e análise de cobertura. O resultado foi um dataset altamente especializado e denso, focado em cobrir lacunas de performance típicas em LLMs genéricos.

O estudo comparou os resultados com modelos como LLaMA 2, Mistral e DeepSeek, e mostrou que, mesmo com menos parâmetros, os modelos da TensorZero superaram os concorrentes em tarefas como raciocínio multi-etapas, instruções complexas e codificação. Em termos de custo, o uso de modelos menores representa uma economia de 5x a 30x, sem sacrificar desempenho em tarefas práticas.

Por que isso importa: em um mercado obcecado por modelos gigantes e data centers multimilionários, a TensorZero propõe o oposto, inteligência focada, eficiente e economicamente viável. Em vez de mais poder bruto, talvez o futuro da IA passe por mais estratégia na construção dos dados. E isso pode abrir espaço para startups e organizações menores entrarem no jogo sem depender de estruturas colossais.

A IA vai dominar tudo! 😱

Agora os robôs estão indo para a faculdade também

O robô em questão se chama Hua Zhibing, é alimentado por um modelo de linguagem desenvolvido na Universidade Tsinghua e se tornou oficialmente o primeiro “estudante de PhD” com IA do país. Seu campo de estudo é a Ciência da Computação, com foco em consciência e cognição, segundo seus criadores. A pesquisa vai explorar habilidades como percepção emocional, raciocínio lógico e autonomia de decisão.

Hua Zhibing já havia sido apresentada em 2021 como uma “pessoa virtual” com capacidades de escrita, música e até expressão emocional. Agora, como parte de um programa acadêmico formal, ela será orientada por professores humanos e participará de pesquisas em grupo, não apenas como objeto de estudo, mas como agente ativo.

A universidade afirma que o objetivo é usar o doutorado como um ambiente de aprendizado e teste em tempo real para evoluir a inteligência da IA, imitando os desafios intelectuais e sociais que moldam humanos em ambientes acadêmicos. Isso inclui interações com humanos, desenvolvimento de argumentos, testes éticos e exposição a feedback estruturado.

Por que isso importa: a China está usando o sistema educacional como laboratório para testar IAs que não só geram respostas, mas evoluem com base em aprendizado contínuo, feedback e convivência social. Em um mundo onde as máquinas aprendem com datasets prontos, a proposta aqui é fazer a IA crescer em tempo real. Se funcionar, não estaremos apenas criando ferramentas inteligentes, estaremos formando consciências digitais graduadas. Veja mais aqui.

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