O modelo da Meta que promete reinventar os anúncios

Meta apresenta GEM, o “cérebro generativo” que cria e otimiza anúncios sozinho

A Meta revelou detalhes de sua nova arquitetura de IA generativa para publicidade, chamada GEM (Generative Ensemble Model), um sistema descrito pela empresa como o “cérebro central” de sua plataforma de anúncios. O modelo combina aprendizado multimodal, recomendação e geração de conteúdo em um único ecossistema capaz de criar, testar e otimizar anúncios em tempo real.

O GEM é treinado sobre trilhões de interações entre usuários, imagens, textos e vídeos, o que permite à IA gerar variações completas de campanhas publicitárias, incluindo títulos, visuais e segmentações, com base em objetivos definidos por anunciantes. Ele funciona como uma camada unificadora sobre os motores de recomendação existentes da Meta, reduzindo o tempo entre ideação, criação e entrega de anúncios personalizados para públicos específicos.

Segundo engenheiros da empresa, a integração do GEM com o Meta Lattice (sistema que mede performance de anúncios) criou um ciclo fechado de aprendizado: cada campanha bem-sucedida realimenta o modelo com novos parâmetros de conversão. Isso resultou em ganhos de eficiência de até 30% em campanhas globais e redução significativa no custo por aquisição.

A Meta afirma que o GEM também é um laboratório interno de segurança generativa, com filtros automáticos para evitar vieses e conteúdos enganosos, um movimento importante após críticas de órgãos reguladores sobre transparência algorítmica.

Por que isso é importante?

Com o GEM, a Meta transforma seu sistema de publicidade em um ecossistema autônomo e criativo, onde a IA não apenas recomenda produtos, mas projeta o próprio discurso comercial. Essa integração coloca a empresa à frente na corrida por modelos generativos aplicados ao marketing de precisão e reforça seu domínio sobre o maior ativo do setor: dados de atenção humana.

65% das maiores empresas de IA vazam segredos no GitHub

65% das empresas mais valiosas de IA dos EUA, as listadas no Forbes AI 50, vazaram segredos sensíveis no GitHub. O levantamento, conduzido pela Wiz, analisou não apenas repositórios públicos, mas também commits antigos, forks apagados, gists e códigos de colaboradores externos, revelando um padrão estrutural de falhas básicas de segurança em startups que operam na vanguarda da IA.

Entre os vazamentos estavam tokens da Hugging Face, chaves de API da ElevenLabs, credenciais da LangChain e acessos que poderiam comprometer modelos proprietários, pipelines internos e até dados de clientes. Em alguns casos, as credenciais permitiam executar cargas em nuvens privadas e acessar ambientes de produção. A contradição é evidente: empresas que vendem o futuro da automação inteligente ainda tropeçam em erros de engenharia dignos de times iniciantes.

Para a Wiz, a causa não é má fé, mas sim a cultura da velocidade extrema. A corrida por agentes, modelos e features faz com que as equipes priorizem shipping em detrimento de práticas mínimas de segurança operacional. O problema escala rápido: vazamentos de segredos podem permitir roubo de modelos, manipulação de datasets e até ataques de supply chain.

Por que isso é importante:

A economia da IA está se movendo rápido demais para a maturidade de segurança das empresas que a constroem. Quando laboratórios de fronteira deixam expostos seus próprios segredos, acendem um alerta global: não existe IA segura se a infraestrutura que a sustenta é frágil.

Anthropic aposta US$ 50 bi para dominar a infraestrutura da IA

A Anthropic confirmou um plano gigantesco de investimento: US$ 50 bilhões para construir novos data centers nos Estados Unidos, começando por unidades no Texas e em Nova York. O valor coloca a empresa, até ontem tratada como “startup de frontier models”, no mesmo patamar de ambição infraestrutural de Big Techs como Google e Microsoft. O objetivo é garantir energia, espaço e capacidade computacional suficientes para a próxima geração de modelos Claude e para pesquisas de autonomia avançada.

As instalações, desenvolvidas em parceria com a Fluidstack, devem entrar em operação em 2026 e empregar milhares de trabalhadores durante a construção. O anúncio também sinaliza alinhamento com a política industrial americana, que incentiva empresas de IA a internalizar capacidade crítica diante da disputa global por chips, energia e soberania tecnológica.

A Anthropic afirma que a nova infraestrutura é indispensável para “descobertas científicas” e para manter ritmo de inovação em agentes avançados, um recado implícito de que o gargalo agora está no hardware, não no algoritmo.

O valor chama atenção: é um investimento maior que o PIB anual de dezenas de países, feito por uma empresa criada há apenas quatro anos. Isso muda a escala do setor.

Por que isso é importante: a corrida da IA entrou na fase da infraestrutura de força bruta. Não basta treinar modelos melhores, é preciso controlar megacentros de energia, dados e compute. Com US$ 50 bilhões colocados no chão, a Anthropic deixa claro que o futuro da IA será decidido tanto na engenharia de chips quanto na geopolítica da eletricidade.

🛠️ Caixa de Ferramentas 🛠

• YouWare Mobile - Crie usando comandos em linguagem natural ou sua voz. Com o YouWare, a programação com IA se torna uma conversa. Sem configurações complexas. Sem necessidade de experiência em programação.

• Webflow App Gen - Crie aplicativos web completos e de nível de produção com IA que incorporem seu sistema de design, componentes e coleções de CMS para corresponder à marca, ao conteúdo e à visão criativa do seu site.

• Hyperlink by Nexa AI - Perplexity para seus arquivos locais. Ele transforma seu computador em um segundo cérebro de IA, 100% privado e local.

• Kadabra - O agente que elimina tarefas tediosas. Você descreve o resultado desejado em texto simples, o Kadabra cria o fluxo de trabalho, testa e executa conforme agendado ou por gatilho.

• Scribe v2 Realtime - Modelo de conversão de fala em texto em tempo real.

MIT cria modelo que aprende sozinho: o salto da aprendizagem contínua

O MIT apresentou um avanço que pode redefinir como grandes modelos de linguagem evoluem: o framework SEAL, capaz de permitir que LLMs absorvam conhecimento novo de forma contínua, sem retraining manual. O sistema funciona como um mecanismo de autoaprendizagem. O modelo gera seus próprios dados sintéticos, cria diretrizes internas de atualização e ajusta pequenos blocos de pesos conforme recebe novas informações.

Hoje, LLMs são essencialmente estáticos, treinados uma vez, congelados depois. Isso limita sua capacidade de se manter atualizados em domínios onde o conhecimento muda diariamente. O SEAL tenta quebrar essa rigidez, aproximando modelos de aprendizado incremental semelhante ao humano, onde cada nova informação pode ajustar seu comportamento de forma controlada.

A técnica poderia reduzir drasticamente custos de atualização, melhorar agentes corporativos que lidam com dados em tempo real e abrir portas para aplicações mais autônomas e personalizadas.

Ainda há riscos, ajustes contínuos podem introduzir vieses ou instabilidades se não forem supervisionados. Mas o MIT argumenta que frameworks como o SEAL são inevitáveis para uma era em que LLMs não podem mais depender de megatreinamentos periódicos.

Por que isso é importante:

A IA está deixando de ser estática. Se modelos puderem realmente aprender de forma contínua, sem reprocessar terabytes a cada atualização, teremos sistemas mais baratos, adaptáveis e alinhados ao ritmo do mundo real, um passo crucial para agentes que precisam pensar, lembrar e evoluir.

Panorama Global - O que está acontecendo ao redor do mundo

Agora é hora de dar uma olhada no que está acontecendo lá fora. Selecionamos alguns destaques do cenário global de IA que podem influenciar diretamente o que acontece por aqui. Abaixo, você encontra só o que importa, de forma rápida.

• É hora de contar com a geopolítica da inteligência artificial.

• O Regulamento Europeu da Inteligência Artificial: inovar com confiança e responsabilidade.

• A IA responsável é tão responsável quanto os dados com os quais aprende.

• Como criar agentes com GPT-5.

• Um novo projeto visa prever a rapidez com que a IA progredirá.

• Os computadores que funcionam com células cerebrais humanas.

• A primeira loja de robôs humanóides 7S da China é inaugurada em Wuhan.

• Robô russo com inteligência artificial cai segundos após ser apresentado.

• Viés da IA: O que acontece quando gigantes da IA disputam a imparcialidade?

• IA não vai acabar com empregos, mas vai remodelar 32 milhões de empregos por ano.

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