
Windows é otimizado para notebooks RTX Spark da Nvidia
Microsoft e Nvidia detalham a plataforma RTX Spark, com chips Arm, GPU Blackwell e memória unificada. O Windows ganha uma experiência para instalar agentes de IA em dois cliques.
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No Dia dos Professores, a OpenAI lança o curso AI for Educators em português. A empresa também destaca o Modo Estudo do ChatGPT para aprendizagem ativa.
Microsoft e Nvidia detalham a plataforma RTX Spark, com chips Arm, GPU Blackwell e memória unificada. O Windows ganha uma experiência para instalar agentes de IA em dois cliques.
Análise destacada por Simon Willison mostra como a IA está tornando a decompilação de jogos rápida e barata. O avanço favorece a preservação, mas ameaça qualquer software proprietário.
LangChain publica guia sobre engenharia de contexto em agentes de longa duração e descreve cinco técnicas para evitar o context rot. Memória vira arquivo e sobrevive à troca de modelo.
A plataforma lançou rótulos que indicam se uma faixa foi totalmente, parcialmente ou nada gerada por IA. Os selos aparecem na página do player e também no app principal do YouTube.
Google e Meta apresentaram modelos de fronteira que, segundo elas, rivalizam com OpenAI e Anthropic. A disputa pela liderança em IA voltou a ficar aberta.
Anthropic detalha novas salvaguardas para as eleições de meio de mandato nos EUA. Empresa integra dados oficiais de votação e testa neutralidade política dos modelos.
Edições recorrentes com a análise mais recente de cada série.
Em sete dias, 15.101 requisições ao domínio pediram arquivo de senha; 7.563 se apresentaram como crawler de IA e 19 eram bots verificados.
Quem desenvolve sobre a API da Anthropic ganha aqui um mapa das mudanças mais recentes que afetam código, custo e arquitetura de agentes.
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.
Framework compila roteiros em pedidos de plano com memórias de cena e evento, permitindo revisitar espaços e reencenar eventos com consistência.
Benchmark AgentSWE mostra que agentes de programação otimizam para casos visíveis e entregam software que não cumpre o requisito original.
Pesquisadores identificam um subespaço linear tridimensional em que MLLMs codificam coordenadas espaciais contínuas de objetos.
Autores propõem separar dinâmica programável de renderização neural para treinar agentes que evoluem em mundos escritos como código.
Framework learning-free transforma traces de interação em um worldbook consultado por um agente que simula o ambiente sem reimplementá-lo.
Método de quantização pós-treino aloca bits conforme o tempo de vida da memória e o impacto espacial do erro, mantendo acurácia próxima do FP32.
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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