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Agente de IA da Meta, o Muse foi testado pelo The Verge em 23 de setembro de 2026. Ele ajuda em tarefas do dia a dia, mas se destaca mesmo na hora de gastar.
A NVIDIA publicou no blog da Hugging Face um guia para criar IA que identifica quem fala em conversas ao vivo, usando o Nemotron 3. O foco é diarização em tempo real com múltiplos falantes.
O YouTube anunciou no Made on YouTube, em 23 de setembro de 2026, um agente de IA que otimiza canais de criadores. Ele sugere títulos, thumbnails e monta pitches para marcas.
O YouTube anunciou feeds personalizados que usam o Gemini para montar recomendações a partir de descrições em linguagem natural. O recurso chega em outubro no site e nos aplicativos.
OpenAI Academy chega a dois anos com mais de 250 eventos e 4 milhões de interações com seus conteúdos. A empresa anuncia um piloto de treinadores comunitários para ensinar IA localmente.
OpenAI anunciou painel independente de nove matemáticos para orientar o uso de IA na pesquisa matemática. O grupo, sediado no IAS, surge após resultados polêmicos virarem crise reputacional.
Simon Willison lançou a versão 0.36 da CLI LLM em 22 de setembro de 2026, com suporte aos modelos GPT-6 Sol e GPT-6 Luna da OpenAI. A atualização também permite marcar modelos que não aceitam conversas.
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.
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.
Paper apresenta modelo denso de 7,39B parâmetros, treinado do zero, que combina atenção híbrida, FP8 Muon e uso ativo de ferramentas.
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Chatbots e agentes inteligentes para automatizar o atendimento e o suporte.
21 módulos publicados entre skills, prompts, MCPs e modelos de IA.
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