
LangSmith ganha Trajectories para depurar agentes de IA
LangChain lançou Trajectories no LangSmith, uma visão conversacional e cronológica de cada sessão de agente. O recurso acelera a depuração e a revisão por especialistas.
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Liquid AI lançou um modelo draft experimental DSpark para o LFM2.5-VL-3B, com ganhos de velocidade de até 3,13x sem perda de qualidade. O drafter soma 280M de parâmetros, 8,9% a mais.
LangChain lançou Trajectories no LangSmith, uma visão conversacional e cronológica de cada sessão de agente. O recurso acelera a depuração e a revisão por especialistas.
Meta está criando o Muse Charm, dispositivo dedicado ao novo agente de IA Muse, exibido por Zuckerberg no Meta Connect. O gadget tem tela, sensor de digital, câmera e microfones.
GitHub detalha como reconstruiu a tela de diff do app Copilot para abrir pull requests com mais de 1 milhão de linhas e 400 comentários. A solução separa geometria de código e de comentários.
HEMA, varejista holandesa com mais de 750 lojas, criou o HAL, assistente interno de IA sobre Amazon Bedrock AgentCore com MCP. A solução unifica conhecimento e chega às ferramentas já usadas pelos times.
Guia da NVIDIA publicado no Hugging Face explica como levar simulações MuJoCo para a GPU com Warp e MJWarp. O exemplo usa o braço SO-101 em até 2.048 ambientes paralelos.
Mark Zuckerberg abriu o Connect 2026 com keynote dedicada ao Muse, o agente de IA da Meta. Entre as novidades estão avatar em vídeo, integração com óculos inteligentes e controle do Mac.
Edições recorrentes com a análise mais recente de cada série.
Em sete dias, 8.678 requisições ao domínio pediram arquivo de senha; 2.568 se apresentaram como crawler de IA e 4 eram bots verificados.
A Anthropic mudou duas vezes a plataforma Claude em setembro, e as duas mudanças interessam diretamente a quem mantém integrações em produção.
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.
Paper propõe família aberta de modelos (4B, 9B, 27B) treinada em quatro capacidades pedagógicas e mostra ganhos em currículo, resolução e tutoria.
Ant Group apresenta dois modelos de 9B que unem percepção contínua, fala nativa e execução assíncrona de tarefas em diálogo full-duplex.
Pesquisadores propõem regularizar a evolução automática de harnesses de agentes para conter overfitting e melhorar generalização.
Modelo MoE multimodal de 552B parâmetros comprime o KV cache global para 890 bytes por token via CSA2 e FP4, segundo os autores.
Nova geração da família LimiX troca a previsão de um alvo pela modelagem conjunta das variáveis e supera modelos tabulares em três benchmarks.
Combinar âncoras de dados, função e peso com LoRA mesclado eleva a retenção de 1,2% para 34,9% em 100 tarefas sequenciais.
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21 módulos publicados entre skills, prompts, MCPs e modelos de IA.
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