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Artigos publicados por WillGarcía
Elon Musk prevê que a IA dobrará o crescimento do PIB dos EUA para 4% no próximo ano, em contraste com previsões conservadoras que citam altas taxas de juros e atrasos na produtividade. Embora os gastos com capital em IA possam atingir 3% do PIB até 2029, especialistas observam atrasos históricos na conversão de investimentos em ganhos econômicos. Os aumentos das taxas do Fed adicionam incerteza, potencialmente prejudicando pequenas empresas, apesar dos contínuos e pesados gastos em infraestrutura tecnológica.
Elon Musk prevê que a IA dobrará o crescimento do PIB dos EUA para 4% no próximo ano, em contraste com previsões conservadoras que citam altas taxas de juros e atrasos na produtividade. Embora os gastos com capital em IA possam atingir 3% do PIB até 2029, especialistas observam atrasos históricos na conversão de investimentos em ganhos econômicos. Os aumentos das taxas do Fed adicionam incerteza, potencialmente prejudicando pequenas empresas, apesar dos contínuos e pesados gastos em infraestrutura tecnológica.
O Pollen Robotics da Hugging Face disponibilizou como código aberto o Microduck, um mini robô bípede de 25 cm e 800 g. Alimentado pelo Rockchip RK3566, ele aciona 15 servomotores a 50 Hz e executa ações como caminhar, rolar e manipular objetos por meio de aprendizado por reforço. O projeto inclui transferência Sim2Real utilizando PPO e randomização de domínio, com um modelo ONNX implantado em hardware real. Desenvolvido em Rust, sua arquitetura orientada a serviços garante segurança e atualizações OTA contínuas com reversão automática. Esta plataforma oferece um pipeline completo, desde a simulação até a implantação, para pesquisas em inteligência encarnada.
O Pollen Robotics da Hugging Face disponibilizou como código aberto o Microduck, um mini robô bípede de 25 cm e 800 g. Alimentado pelo Rockchip RK3566, ele aciona 15 servomotores a 50 Hz e executa ações como caminhar, rolar e manipular objetos por meio de aprendizado por reforço. O projeto inclui transferência Sim2Real utilizando PPO e randomização de domínio, com um modelo ONNX implantado em hardware real. Desenvolvido em Rust, sua arquitetura orientada a serviços garante segurança e atualizações OTA contínuas com reversão automática. Esta plataforma oferece um pipeline completo, desde a simulação até a implantação, para pesquisas em inteligência encarnada.
A Liquid AI e a Hugging Face lançaram os pontos de verificação do modelo em versão preliminar DSpark para os três modelos da série LFM2.5, que contam com um caminho de decodificação especulativa capaz de aumentar a taxa de processamento em até 3,18 vezes em GPUs e 2,87 vezes em dispositivos edge, sem afetar a qualidade da saída. Esse método reduz o atraso nas chamadas de função do LFM2.5-2.6B em 57% em cenários de agentes edge, alcançando 139 tokens por segundo no M4Max MacBook Pro, o que diminui as barreiras para implantação local e oferece desempenho superior a alguns modelos em nuvem proprietários. A tecnologia supera as limitações de largura de banda da memória nos processamentos tradicionais ao utilizar um modelo preliminar leve para gerar tokens candidatos, que são validados de forma uniforme. Ele é composto por uma rede principal paralela, uma camada de cabeçalho sequencial e um validador de agendamento de confiança. O modelo preliminar inicial adota uma arquitetura de 5 camadas e 9 blocos baseada apenas em atenção, com cerca de 300 milhões de parâmetros. A precisão da saída permanece idêntica à do método de decodificação greedy padrão. O DSpark é compatível com SGLang e llama.cpp desde o lançamento.
A Liquid AI e a Hugging Face lançaram os pontos de verificação do modelo em versão preliminar DSpark para os três modelos da série LFM2.5, que contam com um caminho de decodificação especulativa capaz de aumentar a taxa de processamento em até 3,18 vezes em GPUs e 2,87 vezes em dispositivos edge, sem afetar a qualidade da saída. Esse método reduz o atraso nas chamadas de função do LFM2.5-2.6B em 57% em cenários de agentes edge, alcançando 139 tokens por segundo no M4Max MacBook Pro, o que diminui as barreiras para implantação local e oferece desempenho superior a alguns modelos em nuvem proprietários. A tecnologia supera as limitações de largura de banda da memória nos processamentos tradicionais ao utilizar um modelo preliminar leve para gerar tokens candidatos, que são validados de forma uniforme. Ele é composto por uma rede principal paralela, uma camada de cabeçalho sequencial e um validador de agendamento de confiança. O modelo preliminar inicial adota uma arquitetura de 5 camadas e 9 blocos baseada apenas em atenção, com cerca de 300 milhões de parâmetros. A precisão da saída permanece idêntica à do método de decodificação greedy padrão. O DSpark é compatível com SGLang e llama.cpp desde o lançamento.
A Anthropic planeja levantar US$ 10 bilhões com uma avaliação de US$ 350 bilhões liderada pela Coatue e pela GIC, quase dobrando seu valor desde sua última rodada de financiamento, há três meses.
A Anthropic planeja levantar US$ 10 bilhões com uma avaliação de US$ 350 bilhões liderada pela Coatue e pela GIC, quase dobrando seu valor desde sua última rodada de financiamento, há três meses.
Naveen Raos, ex-diretor de IA da Databricks, e nova startup Unconventional AI, levantou 475 milhões em financiamento inicial com uma avaliação de 45 bilhões, liderada por Andreessen Horowitz e Lightspeed Ventures.
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Startups de codificação de IA, como a Windsurf, enfrentam altos custos e margens negativas devido a LLMs caros e concorrência, levando a vendas estratégicas ou esforços de construção de modelos, como visto com a Anysphere.
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