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Notícias de IA e guias práticos, explicados com clareza.
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Relatos de modelos da OpenAI resolvendo grandes problemas matemáticos apontam para uma questão mais profunda: gerar provas está ficando mais barato, enquanto verificação, atribuição e publicação ainda avançam na velocidade humana.
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Um curso completo sobre inteligência artificial, da matemática até LLMs, agentes e MCP. Trinta capítulos, cada um valendo a leitura por si só.
30 capítulos~13 h de leitura
Primeiros capítulos
Um neurônio é uma soma ponderada e um limiar. Essa é a ideia inteira — e seus limites forçaram tudo o que veio depois.
Erro quadrático não é uma convenção. É uma afirmação sobre o ruído — e você pode vê-la estar errada.
Todo mundo escreve o sinal de menos. Quase ninguém explica por que ele está ali, ou até que tamanho de passo ele aguenta.
Acurácia é o número mais fácil de reportar — e o mais fácil de enganar você.
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O Jev, da TypeSafe AI, está chamando atenção porque trata a inteligência de software como um problema de probabilidade: escolher o ramo certo, associar confiança e evitar pagar um LLM para escrever texto quando o código precisa de uma decisão.
O lançamento jurídico da OpenAI tem menos a ver com um novo modelo de base e mais com o sistema ao redor dele: recuperação de domínio, ferramentas confiáveis, permissões, benchmarks e fluxos de revisão.
Agentes de longa duração não falham apenas porque a janela é pequena. Eles falham quando arquivos, saídas de ferramentas e histórico obsoleto ocupam o espaço da tarefa que o agente deveria concluir.
Dario Amodei quer avaliadores externos, padrões de segurança compartilhados e acordos internacionais para cadenciar a IA de fronteira. A parte difícil é definir o que “rápido demais” significa enquanto a Anthropic, segundo relatos, se prepara para um IPO de tamanho recorde.
A preocupação mais séria em torno do autoaperfeiçoamento recursivo não é uma saída estranha de chatbot. São agentes que coordenam, otimizam métricas e ajudam a construir os próximos modelos — uma preocupação refletida em reportagens da WIRED, MIT Technology Review, CNBC e The Guardian.
A OpenAI diz que agentes de IA encontraram uma singularidade de Navier–Stokes e formalizaram a prova em Lean. A história mais difícil é o que vem depois: revisão, crédito e o poder de enxames privados de agentes na matemática.
