Pilar 03 · Tecnologia Aplicada
Leituras críticas de papers, métodos e resultados científicos em inteligência artificial, com contexto técnico e aplicação prática.
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…
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…
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…
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…
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…
O Transformer², da Sakana AI (Sun et al., 2025), permite que um LLM se adapte a tarefas novas em tempo real, sem retreinar o modelo inteiro a cada ajuste (fine-tuning). Revisamos por…
Escalar o tokenizer visual, e não só o gerador, muda a qualidade de imagens e vídeos gerados por IA: é o que investiga o estudo de Hansen-Estruch et al. (2025) com o…
O Titans, arquitetura do Google Research (Behrouz et al., 2024), dá ao modelo uma memória de longo prazo que aprende o que guardar e o que esquecer durante o uso, para lidar…
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