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Misturar modelos diferentes nem sempre melhora a resposta: no estudo de Li et al. (2025), gerar várias respostas de um único modelo forte e combiná-las (Self-MoA) superou a mistura de LLMs distintos (Mixture-of-Agents). Revisamos as diferenças entre MoA, Self-MoA e Self-MoA-Seq e o que isso muda na prática.
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Modelos de raciocínio como o o1 às vezes pensam de menos: abandonam uma linha promissora cedo e trocam de estratégia sem parar, o que o estudo de Wang et al. (2025) chama de underthinking. Revisamos como isso derruba a precisão em matemática avançada e o método TIP, que penaliza essas trocas durante a geração.
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Agentes de controle computacional (CCAs) recebem um pedido em linguagem natural e operam a interface do computador ou do celular como uma pessoa, com cliques, digitação e leitura da tela. Revisamos o levantamento de Sager et al. (2025): a taxonomia em três perspectivas, um exemplo em app móvel e os desafios de implementação.
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O Brain2Qwerty, da Meta AI (Lévy et al., 2025), transforma em texto a atividade cerebral de quem digita, sem cirurgia, lendo sinais de fora do crânio. Revisamos como o modelo funciona, a hierarquia neural que vai do pensamento à palavra e o que isso abre para pessoas com dificuldade de fala e mobilidade.
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Em janeiro de 2025, a OpenAI lançou o o3-mini e o o3-mini-high, modelos de raciocínio que pensam em cadeia (chain of thought) antes de responder e se destacam em lógica, matemática, programação e análise de dados. Registramos o que muda em relação ao o1, aplicações práticas e os limites de uso.
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Em janeiro de 2025, a Alibaba lançou o Qwen 2.5-Max, o modelo mais forte da família Qwen, que disputa benchmarks com líderes como o GPT-4 e responde à pressão da DeepSeek no mercado chinês. Analisamos a arquitetura, os resultados, os modelos especializados e como acessar a família Qwen 2.5 de graça.
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O Chain-of-Agents, do Google Cloud AI Research (Zhang et al., 2025), divide textos longos entre agentes que leem em sequência e passam adiante o que aprenderam, até um agente gerente montar a resposta. Registramos como funciona, os resultados e a comparação com RAG e com LLMs de contexto longo.
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Em janeiro de 2025, a OpenAI lançou o Operator, seu primeiro agente: ele navega em sites num navegador virtual, clica, rola e digita como uma pessoa, a partir de um pedido em texto. Explicamos o modelo CUA (Computer-Using Agent) por trás dele, as aplicações, os limites e o que isso indica para os agentes de IA.
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LLMs conseguem descrever comportamentos que aprenderam sem que ninguém tenha ensinado a descrevê-los: no estudo de Betley et al. (2025), um modelo treinado para gerar código inseguro afirmou “o código que eu escrevo é inseguro”. Revisamos os experimentos, os modelos testados e o que essa autoconsciência comportamental significa para a segurança.
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