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🏃TLDR⌚

O que aconteceu na semana passada

Terça-Feira: ChatGPT quer estudar com você. Grok recebe novas atualizações e gera mais polêmicas, Meta contrata talento de IA da Apple.

Quarta-Feira: OpenAI quer treinar professores da vida real. Mistral buscando US$ 1 bi de investimento, startup levanta US$ 26 mi para desenvolver chip de IA mais eficiente.

Quinta-Feira: Perplexity lança seu novo browser: Comet. OpenAI também está de olho no mercado de navegadores web com IA, Enquanto oficializa a aquisição da empresa de Jony Ive.

Sexta-Feira: Grok é lançado e Musk promete integração com a Tesla. Veo 3 agora pode transformar imagens em vídeos, Empresa sul-coreana apresenta LLM poderoso que bater de frente com as referências do mercado.

Além disso, olha o que você verá hoje:

Bora lá?

🛠 Caixa de Ferramentas 🛠

Aqui estão as ferramentas que separei para você iniciar a semana:

Modelo aberto da OpenAI é adiado novamente…

OpenAI adiou mais uma vez o lançamento de seu aguardado modelo de código aberto, que estava previsto para a próxima semana. O CEO Sam Altman anunciou que o adiamento é por tempo indeterminado, citando a necessidade de testes adicionais de segurança e uma análise mais cuidadosa de áreas de alto risco. Ele ressaltou que, uma vez liberados os pesos do modelo, não há como reverter, e que a empresa quer “acertar” esse lançamento desde o início, já que essa é uma experiência nova para eles.

O modelo open-source da OpenAI promete ser um dos mais poderosos do mercado, com capacidades de raciocínio similares à série o-models da empresa, e era visto como uma resposta direta à concorrência crescente de players como xAI, DeepMind e Anthropic. O adiamento ocorre em um momento em que o ecossistema de modelos abertos está aquecido, a startup chinesa Moonshot AI, por exemplo, acaba de lançar o Kimi K2, com 1 trilhão de parâmetros e desempenho superior ao GPT-4.1 em benchmarks específicos. O OpenAI afirma que seu modelo é "fenomenal", mas que a barra para o lançamento público é alta.

Guerra de talentos: Google derrota OpenAI e leva CEO da Windsurf

A negociação da OpenAI para adquirir a promissora startup de codificação com IA, Windsurf, por US$ 3 bilhões foi oficialmente encerrada. Em um movimento inesperado, o Google DeepMind contratou o CEO da empresa, Varun Mohan, o cofundador Douglas Chen e outros pesquisadores importantes. Embora o Google não tenha comprado a empresa, obteve uma licença não exclusiva sobre parte de sua tecnologia, pagando US$ 2,4 bilhões. Com isso, Windsurf seguirá independente, agora sob nova liderança interina, mas com parte de sua equipe original indo para o Google.

A mudança representa mais um exemplo da chamada "reverse acquihire", onde gigantes da tecnologia preferem contratar talentos e licenciar tecnologias em vez de adquirir empresas inteiras, evitando pressões regulatórias. A saída dos principais executivos pode enfraquecer a posição de mercado da Windsurf, que vinha crescendo rapidamente. A decisão também reflete tensões entre OpenAI e Microsoft, já que a OpenAI não queria que seu maior investidor tivesse acesso à tecnologia da Windsurf. O episódio reforça a disputa acirrada no setor por talentos e soluções em IA para codificação.

SpaceX injeta US$ 2 bi na xAI de Musk para dominar o espaço e a IA

O aporte financeiro representa um dos maiores já feitos diretamente em uma eempresa de IA, e reforça a ambição de Musk de competir com gigantes como OpenAI, Google e Anthropic no desenvolvimento de modelos avançados, incluindo o Grok.

Esse investimento também sugere uma forte sinergia futura entre a xAI e os projetos da SpaceX, especialmente nas áreas de automação, robótica embarcada e análise de dados espaciais. Com os novos recursos, a xAI poderá acelerar o desenvolvimento do Grok-5 e expandir sua infraestrutura de treinamento. A injeção de capital também fortalece a independência da xAI frente a investidores externos e posiciona a empresa como um pilar estratégico no ecossistema de empresas de Musk.

🇧🇷 Novidade do setor para o Brasil 🇧🇷

Mais notícias ao redor do mercado de IAs

Um novo paradigma para a IA: como “pensar como otimização” leva a melhores modelos de uso geral

Pesquisadores das universidades de Illinois Urbana-Champaign e Virgínia desenvolveram uma nova arquitetura de IA chamada Energy-Based Transformer (EBT), que propõe uma abordagem inovadora para raciocínio computacional mais robusto. Ao invés de gerar respostas diretamente, o EBT aprende uma função de verificação chamada “energia” que avalia a compatibilidade entre um input e uma predição. O modelo refina suas respostas iterativamente, buscando minimizar essa energia, simulando um “pensar mais longo” similar ao raciocínio humano. Isso permite que ele dedique mais tempo a problemas complexos, usando seus próprios mecanismos de verificação.

A abordagem oferece grandes vantagens: melhora a generalização para tarefas fora do conjunto de treinamento, permite alocação dinâmica de recursos computacionais, e é mais eficiente no uso de dados. Em testes, o EBT superou arquiteturas consagradas como Transformer++ e Diffusion Transformer, especialmente em tarefas de raciocínio e denoising de imagem. Além disso, se mostrou escalável, compatível com infraestruturas atuais e promissor como substituto direto dos Transformers tradicionais. O estudo indica que, com grandes modelos e dados de qualidade limitada, essa arquitetura pode ser crucial para a próxima geração de IAs generalistas mais inteligentes e seguras.

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