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Notícias de IA e guias práticos, explicados de forma clara.
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Relatos de modelos da OpenAI a resolver grandes problemas de matemática apontam para uma questão mais profunda: gerar demonstrações está a ficar mais barato, enquanto a verificação, a atribuição e a publicação continuam a avançar à velocidade humana.
Curso gratuito
Um curso completo sobre inteligência artificial, da matemática aos LLMs, agentes e MCP. Trinta capítulos, cada um com valor próprio.
30 capítulos~13 h de leitura
Primeiros capítulos
Um neurónio é uma soma ponderada e um limiar. Essa é a ideia toda — e os seus limites obrigaram a tudo o que veio depois.
O erro quadrático não é uma convenção. É uma afirmação sobre o ruído — e pode vê-la falhar.
Todos escrevem o sinal menos. Quase ninguém explica porque está lá, nem que tamanho de passo aguenta.
A exatidão é o número mais fácil de comunicar — e o mais fácil para nos enganar.
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O Jev, da TypeSafe AI, está a chamar a atenção porque trata a inteligência de software como um problema de probabilidades: escolher o ramo certo, associar confiança e evitar pagar a 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 à sua volta: recuperação por domínio, ferramentas de confiança, permissões, benchmarks e percursos de revisão.
Agentes de longa duração não falham apenas porque a janela é pequena. Falham quando ficheiros, outputs de ferramentas e histórico obsoleto afastam a tarefa que o agente deveria concluir.
Dario Amodei wants outside evaluators, shared safety standards, and international agreements to pace frontier AI. The hard part is defining what “too fast” means while Anthropic is reported to be preparing a record-size IPO.
A preocupação mais aguda em torno do autoaperfeiçoamento recursivo não é a saída estranha de chatbots. São agentes que coordenam, otimizam métricas e ajudam a criar 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 demonstração em Lean. A história mais difícil é o que acontece a seguir: revisão, crédito e o poder dos enxames privados de agentes na matemática.
