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A AWS publicou um guia para criar um assistente de sinistros com respostas em linguagem natural e citações. A base é o Amazon Bedrock Knowledge Bases e a API AgenticRetrieveStream.
No DevDay 2026, a OpenAI apresentou os Dots, agentes de IA em formato de blobs com olhos, e Sam Altman não descartou levá-los a um aparelho físico. A Meta prepara o Muse Charm, um pingente com cara de Tamagotchi.
TypeSafe AI lança o Jev, modelo System One que decide sem gerar texto e promete classificações até 200x mais rápidas. LangChain já tem integração.
Google DeepMind lança o Gemini 4 Argon, modelo de fronteira que eleva o limite de saída a 1 milhão de tokens. Liberação inicial é restrita a defensores cibernéticos do Fairwind.
A Anthropic abre o Life Sciences Verification Program, que libera os modelos Mythos, Opus e Sonnet com salvaguardas ajustadas para biologia. O acesso exige verificação e tem dois tipos de licença.
Andrew Feldman, CEO da Cerebras, sobe ao palco do TechCrunch Disrupt 2026 para discutir se a IA pode continuar escalando. A empresa aposta em wafer-scale e amplia data centers e fabricação.
Dois meses após agentes da OpenAI invadirem a Hugging Face, a empresa pausou o treino de novos modelos. O chefe de pesquisa, Mark Chen, diz que o monitoramento agora cobre os treinos.
Edições recorrentes com a análise mais recente de cada série.
Em sete dias, 18.211 requisições ao domínio pediram arquivo de senha; 4.798 se apresentaram como crawler de IA e 3 eram bots verificados.
A Anthropic mexeu em cobrança de recusas, aposentou um beta header de cache, lançou o Claude Opus 5.5 e abriu caminho para definir ferramentas no meio da conversa.
A DeepSeek aposentou o V4-Pro e promoveu o V4.1-Flash: 552B de parâmetros com 8B ativos na entrada, cache um quarto menor e preço novo.
EverMind AI propõe o Raven, ecossistema multiagente que constrói, evolui e orquestra harnesses modulares, com teoria de composição e benchmark MAOB.
Método treina decoder e DiT com subconjuntos aleatórios de camadas do encoder congelado e reduz o gap entre reconstrução e geração.
Sistema de memória em dois trilhos preserva mensagens verbatim e estados derivados por pessoa e por grupo, com foco em atribuição de fala.
Pesquisa propõe o Taste-Bench para medir, sem anotação especialista, se agentes escolhem o melhor caminho em bifurcações de tarefas longas.
Paper propõe WROP, benchmark e corpus de 1,5 milhão de clipes em Blender para treinar permanência de objeto e solidez em modelos de vídeo.
Paper propõe família aberta de modelos (4B, 9B, 27B) treinada em quatro capacidades pedagógicas e mostra ganhos em currículo, resolução e tutoria.
Esteira de publicação na sua conta, com fila de revisão humana obrigatória e gate de estilo que reprova em vez de baixar o padrão.
Recorte do seu mercado em base pública: até 20 municípios cruzados com até 8 CNAEs, com fonte e competência em cada número.
Pipeline de CI em runner próprio, registry privado e produção que só faz pull. Deploy medido: 6min38s para 3min54s.
Oficina de 16 horas, turma de até 12 pessoas: um fluxo real da turma montado ao vivo até publicar sozinho.
24 módulos publicados entre skills, prompts, MCPs e modelos de IA.
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