Estudo aponta que ChatGPT, Gemini e Perplexity recomendam sites falsos de varejo
Um estudo da empresa de proteção de IP Podqi, obtido com exclusividade pelo The Verge.
The Verge · AINota da IA5858 ExameNota da IA6060 Relatório da Kinea analisa onde a IA encurta o desenvolvimento de remédios e onde o gargalo persiste
Um relatório da Kinea Investimentos, gestora do grupo Itaú Unibanco, examina como a IA reduz etapas da descoberta de fármacos, mas ainda esbarra nos testes clínicos.
Ars Technica · AINota da IA7272 Google DeepMind verifica formalmente partes do protocolo Signal com IA agêntica
Pesquisadores do Google DeepMind usaram IA agêntica para provar matematicamente.
The DecoderNota da IA5858 Pesquisadores contestam consciência em IA e defendem que modelos são ferramentas, não pessoas
Anil Seth, Ned Block e Giulio Tononi argumentam em comentário na Nature que a IA atual não é consciente e provavelmente não pode ser em hardware de silício.
The DecoderNota da IA5858 Estudo de Andy Hall mostra que auditores de IA detectam a maioria dos desvios de agentes, mas geram muitos falsos alarmes
Um estudo de Andy Hall, pesquisador do Anthropic Institute.
Google ResearchNota da IA7171 Google Research usa sensores de smartwatch para detectar sinais de hipertensão
O Google Research apresentou o AI-PPG-ACC-HTN, um sistema multimodal de IA que detecta sinais de hipertensão a partir de sensores de smartwatch, sem necessidade de calibração com manguito.
The DecoderNota da IA5858 Benchmark GDPx, da SemiAnalysis, testa agentes de IA em trabalho simulado e nenhum passa de 12%
A SemiAnalysis lançou o GDPx, benchmark que coloca agentes de IA em ambientes simulados de trabalho por até oito horas.
Google ResearchNota da IA5858 Google Research apresenta o Agile Deliberation, framework que ajuda humanos a definir áreas cinzentas com IA
O Google Research apresentou o Agile Deliberation, um framework que trata a criação de classificadores subjetivos como uma conversa iterativa entre humano e IA.
Google ResearchSeleçãoNota da IA7272 Google Research apresenta framework sleep para LLMs reterem conhecimento em aprendizado contínuo
O Google Research apresentou o framework sleep, que alterna fases ativas de interação com fases offline de consolidação de memória para permitir que LLMs aprendam continuamente sem esquecimento catastrófico. O método usa expansão de parâmetros com MoE, destilação de conhecimento e um estágio de sonho com seleção aleatória de especialistas e refinamento por RL. Nos testes, manteve queda de desempenho próxima de zero em tradução contínua para línguas não vistas, escalou até 10M tokens no BABILong e alcançou 48,9% em tarefa única e 46,2% em CPT no SQuAD, além de 79,2%, 69,0% e 46,1% em AIME 24/25 e HMMT 25.
Por que ler: O texto detalha o mecanismo de consolidação e sonho do framework e reporta ganhos em tradução contínua, contexto longo e raciocínio matemático, com comparação a baselines como SFT e GRPO.