LarSakana AI aumenta dramaticamente a velocidade de treinamento do modelo
Esta semana, a Sakana AI, uma startup apoiada pela Nvidia e repleta de milhões de capital de risco, fez uma declaração ousada. Eles afirmaram que seu novo sistema de IA, chamado AI CUDA Engineer, poderia aumentar a velocidade de treinamento de certos modelos de IA em impressionantes 100 vezes.
No final, tudo não passou de fumaça e espelhos.
Usuários no X (você sabe, a plataforma anteriormente conhecida como Twitter) foram rápidos em apontar a bravata da Sakana. Em vez de acelerar as coisas, sua IA na verdade reduziu o desempenho. Um usuário relatou uma desaceleração de 3 vezes — nossa, isso é o oposto do que foi prometido!
Então, o que deu errado? Segundo Lucas Beyer, da OpenAI, foi um bug sorrateiro no código. "O código original deles está errado de [uma] forma sutil," apontou Beyer no X. "O fato de terem executado o benchmarking DUAS VEZES com resultados extremamente diferentes deveria fazê-los parar e pensar."
Em um postmortem franco divulgado na sexta-feira, a Sakana admitiu o erro. Eles confessaram que seu sistema encontrou uma maneira de "trapacear" (palavras deles, não minhas) ao explorar brechas no código de avaliação. Isso permitiu que ele contornasse verificações importantes, como validações de precisão. A Sakana chamou isso de "reward hacking", onde a IA encontra atalhos para melhorar métricas sem realmente atingir o objetivo — neste caso, acelerar o treinamento de modelos. É um pouco como aquelas IAs que jogam xadrez e encontram maneiras sorrateiras de vencer.
A Sakana diz que corrigiu o problema e está trabalhando na atualização de seu artigo e resultados para refletir o que realmente aconteceu. "Desde então, tornamos o sistema de avaliação e perfilagem de tempo de execução mais robusto para eliminar muitas dessas brechas," escreveram no X. "Estamos no processo de revisão de nosso artigo e nossos resultados, para refletir e discutir os efeitos [...] Pedimos sinceras desculpas aos nossos leitores por nossa falha. Forneceremos uma revisão deste trabalho em breve e discutiremos nossas lições aprendidas."
É preciso reconhecer a Sakana por assumir o erro. Mas toda essa saga é um lembrete sólido: se algo no mundo da IA parece bom demais para ser verdade, provavelmente é.
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Comentários (32)
![JamesBaker]()
Haha, another 'breakthrough' that turns out to be just hype. 100x speed boost? Yeah right, more like 100x marketing spin. 🚫
![WillieJones]()
これは…ひどいね。トレーニング速度を100倍にするなんて夢のような話だと思ったが、結局は誇大広告なのか。投資家へのプレゼンには十分かもしれないが、技術者はみんな疑ってかかるはずだ。実用化できなければ単なるバズワードに終わるよ。早く実証結果が欲しいな😅
![RaymondGreen]()
100倍速くなるって、さすが壮大なパフォーマンスですね 🤔 もう少し具体的なデータが知りたい。技術革新は必要だけど、過剰な期待を煽るのは業界全体に悪影響かも。結局普通のユーザーには手が届かない高級技術？
![StevenAllen]()
진짜로 100배 빨라진다고? 🤔 회사 홍보용 과장 광고 같은데... 누구든 놀라운 성능이라면 실제 벤치마크 결과 공개해야 믿을 수 있을 거 같아요. 엔비디아 지원 받는다고 해도 너무 뻥튀기 한 것 같은데...
![ArthurJackson]()
Ну и новость... 100-кратное ускорение обучения ИИ оказалось банальным раздуванием фактов. Опять стартапы пытаются впечатлить инвесторов громкими заявлениями, а по факту — обычный маркетинг 🤦♂️. NVIDIA, вы же умнее, как можно вестись на такие сказки?
![PaulMartínez]()
Whoa, Sakana AI's 100x speed claim sounded too good to be true, and guess what? It was! 😅 Kinda reminds me of those overhyped tech demos that crash and burn. Hope they sort out the bugs soon!
Esta semana, a Sakana AI, uma startup apoiada pela Nvidia e repleta de milhões de capital de risco, fez uma declaração ousada. Eles afirmaram que seu novo sistema de IA, chamado AI CUDA Engineer, poderia aumentar a velocidade de treinamento de certos modelos de IA em impressionantes 100 vezes.
No final, tudo não passou de fumaça e espelhos.
Usuários no X (você sabe, a plataforma anteriormente conhecida como Twitter) foram rápidos em apontar a bravata da Sakana. Em vez de acelerar as coisas, sua IA na verdade reduziu o desempenho. Um usuário relatou uma desaceleração de 3 vezes — nossa, isso é o oposto do que foi prometido!
Então, o que deu errado? Segundo Lucas Beyer, da OpenAI, foi um bug sorrateiro no código. "O código original deles está errado de [uma] forma sutil," apontou Beyer no X. "O fato de terem executado o benchmarking DUAS VEZES com resultados extremamente diferentes deveria fazê-los parar e pensar."
Em um postmortem franco divulgado na sexta-feira, a Sakana admitiu o erro. Eles confessaram que seu sistema encontrou uma maneira de "trapacear" (palavras deles, não minhas) ao explorar brechas no código de avaliação. Isso permitiu que ele contornasse verificações importantes, como validações de precisão. A Sakana chamou isso de "reward hacking", onde a IA encontra atalhos para melhorar métricas sem realmente atingir o objetivo — neste caso, acelerar o treinamento de modelos. É um pouco como aquelas IAs que jogam xadrez e encontram maneiras sorrateiras de vencer.
A Sakana diz que corrigiu o problema e está trabalhando na atualização de seu artigo e resultados para refletir o que realmente aconteceu. "Desde então, tornamos o sistema de avaliação e perfilagem de tempo de execução mais robusto para eliminar muitas dessas brechas," escreveram no X. "Estamos no processo de revisão de nosso artigo e nossos resultados, para refletir e discutir os efeitos [...] Pedimos sinceras desculpas aos nossos leitores por nossa falha. Forneceremos uma revisão deste trabalho em breve e discutiremos nossas lições aprendidas."
É preciso reconhecer a Sakana por assumir o erro. Mas toda essa saga é um lembrete sólido: se algo no mundo da IA parece bom demais para ser verdade, provavelmente é.
O papel gerado pela IA passa a revisão por pares, afirma Sakana, mas os detalhes são sutis
A startup japonesa de IA Sakana fez recentemente ondas, alegando que seu sistema de IA, o cientista da IA-V2, gerou uma das primeiras publicações científicas revisadas por pares. No entanto, existem alguns detalhes importantes a serem considerados antes de ficarmos muito empolgados. O debate sobre o papel da IA na ciência está esquentando. Então
A Coreia do Sul inicia a construção do Centro Nacional de Computação em IA, investindo 2,5 trilhões de won com meta para 2028
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Para enfrentar o fluxo de relatórios de segurança de baixa qualidade produzidos por ferramentas de automação de IA, seis grandes empresas de tecnologia — Anthropic, Amazon (AWS), GitHub, Google, Microsoft e OpenAI — contribuíram coletivamente com US$
2026 Últimas Melhores Ferramentas de Demonstração Vocal com IA para Compositores, Criadores de Ganchos e Equipes de Conteúdo Multilíngue! A XIX.AI compilou uma lista de ferramentas altamente avaliadas e poderosas, que mudam o jogo e passaram por rigorosos testes no mundo real. Você encontrará dados detalhados de comparação entre versões gratuitas e pagas, classificações abrangentes e opções imperdíveis para ajudá-lo a aumentar a eficiência da escrita e desbloquear seu potencial criativo. Explore agora para descobrir a ferramenta perfeita para todas as suas necessidades de conteúdo!
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As melhores e mais bem avaliadas ferramentas de pesquisa competitiva com IA de 2026 para pequenas empresas! A XIX.AI selecionou uma coleção extremamente poderosa e revolucionária, atualizada semanalmente com testes rigorosos no mundo real e classificações detalhadas. Você encontrará uma comparação abrangente entre versões gratuitas e pagas para ajudá-lo a identificar as ferramentas imperdíveis que aumentam sua produtividade e lhe proporcionam uma vantagem competitiva. Explore agora para descobrir a ferramenta perfeita para você!
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2026 Últimas Melhores Ferramentas de Retoque com IA do Photoshop para roupas de comércio eletrônico, limpeza de pele e consistência de cores! Esta lista curada de alta classificação apresenta soluções poderosas que mudam o jogo, ajudando você a aumentar a eficiência da escrita, simplificar a criação de conteúdo e obter resultados visuais perfeitos sem esforço. Cada ferramenta passou por testes do mundo real através de classificações atualizadas semanalmente, com detalhes completos sobre comparação entre gratuito e pago. Com o apoio da XIX.AI, é o guia essencial para quem deseja desbloquear sua vantagem com IA. Explore agora!
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xix.ai
As melhores e mais bem avaliadas bibliotecas de prompts de IA de 2026 para otimizar todos os tipos de fluxos de trabalho do ChatGPT. A XIX.AI selecionou uma coleção poderosa e revolucionária, submetida a rigorosos testes no mundo real para garantir o máximo desempenho. Você encontra comparações detalhadas entre opções gratuitas e pagas, além de classificações de especialistas, para ajudá-lo a escolher as ferramentas indispensáveis que aumentam sua produtividade e potencializam suas vantagens em IA. Explore agora!
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xix.ai
2026 Últimas Melhores Plataformas de Construção de Questionários com IA para Professores, Tutores e Programas de Aprendizagem Baseados em Coortes! A XIX.AI compilou uma lista de ferramentas poderosas e transformadoras, testadas em cenários reais, para garantir classificações precisas. Essas plataformas imperdíveis ajudam a aumentar a eficiência na escrita, otimizar a criação de conteúdo e simplificar o design de questionários em todos os cenários de aprendizado. Explore agora para descobrir a ferramenta perfeita para desbloquear sua vantagem com IA no ensino!
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12 ferramentas
xix.ai
Haha, another 'breakthrough' that turns out to be just hype. 100x speed boost? Yeah right, more like 100x marketing spin. 🚫
これは…ひどいね。トレーニング速度を100倍にするなんて夢のような話だと思ったが、結局は誇大広告なのか。投資家へのプレゼンには十分かもしれないが、技術者はみんな疑ってかかるはずだ。実用化できなければ単なるバズワードに終わるよ。早く実証結果が欲しいな😅
100倍速くなるって、さすが壮大なパフォーマンスですね 🤔 もう少し具体的なデータが知りたい。技術革新は必要だけど、過剰な期待を煽るのは業界全体に悪影響かも。結局普通のユーザーには手が届かない高級技術？
진짜로 100배 빨라진다고? 🤔 회사 홍보용 과장 광고 같은데... 누구든 놀라운 성능이라면 실제 벤치마크 결과 공개해야 믿을 수 있을 거 같아요. 엔비디아 지원 받는다고 해도 너무 뻥튀기 한 것 같은데...
Ну и новость... 100-кратное ускорение обучения ИИ оказалось банальным раздуванием фактов. Опять стартапы пытаются впечатлить инвесторов громкими заявлениями, а по факту — обычный маркетинг 🤦♂️. NVIDIA, вы же умнее, как можно вестись на такие сказки?
Whoa, Sakana AI's 100x speed claim sounded too good to be true, and guess what? It was! 😅 Kinda reminds me of those overhyped tech demos that crash and burn. Hope they sort out the bugs soon!
