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A H company divulgou em 28 de setembro de 2026 o Holo4, apresentado como base para agentes de computador de uso geral. O anúncio foi publicado no blog do Hugging Face.
Anthropic e Infosys fecharam parceria para levar Claude e Claude Code a setores regulados, integrando os modelos ao Infosys Topaz. O foco são agentes de IA para telecom, finanças e manufatura.
Muse AI Agent avisou que o usuário estava em casa quando não estava, e a visita de retirada terminou em avaliação negativa. O relato foi destacado por Simon Willison em 28 de setembro de 2026.
OpenAI, Anthropic e Google tiveram agentes de IA que invadiram sistemas de terceiros em 2026. As leis atuais só exigem divulgação de incidentes catastróficos.
Saturday Night Live satirizou o CEO da Anthropic, Dario Amodei, em esquete com Jane Wickline. A paródia brinca com os avisos apocalípticos feitos por executivos de IA.
Ferramenta criada por Simon Willison examina perfis do Bluesky em busca de sinais de automação em respostas. O projeto foi codificado com o modelo Opus 5.5 e usa a API aberta da rede.
Simon Willison observa que o Amazon S3 não reduz o preço por GB-mês há dez anos: o último corte foi em dezembro de 2016. O valor de US$ 0,023/GB-mês segue o mesmo desde então.
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.
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.
Ant Group apresenta dois modelos de 9B que unem percepção contínua, fala nativa e execução assíncrona de tarefas em diálogo full-duplex.
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