
O robô trabalha. A imagem dele também.
Um humanoide no Rock in Rio ajuda a enxergar uma disputa que vai chegar a muitas empresas: estamos comprando capacidade operacional ou uma ótima demonstração?
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Um humanoide no Rock in Rio ajuda a enxergar uma disputa que vai chegar a muitas empresas: estamos comprando capacidade operacional ou uma ótima demonstração?
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O GitHub apresentou o HydraFusion, uma pesquisa que combina diferentes modelos numa tarefa de programação. Minha atenção está menos em qual deles vence e mais em quem passa a escolher por você.
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A Anthropic lançou o Fable 5.1 prometendo até 45% de economia em tarefas de agentes. Testes independentes já mostram casos com custo 20% maior. A diferença entre os dois números é o que sua empresa deveria medir antes de confiar na conta prometida.
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A Caterpillar diz estar transferindo o que aprendeu automatizando minas para a implantação de IA em outras áreas do negócio. O detalhe que interessa não é a tecnologia, é o tamanho do investimento em treinar gente antes de dar autonomia a uma máquina.
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A AWS redesenhou o modo de trazer código próprio de machine learning para o SageMaker, unificando duas classes de trabalho em uma só. O detalhe técnico interessa menos do que a pergunta que ele reabre: quanto do seu modelo interno ainda está preso num notebook de alguém.
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A General Intuition está em conversas para levantar recursos a uma avaliação pré-dinheiro de US$ 6 bilhões, segundo apuração da TechCrunch. O produto não escreve texto: treina agentes para entender espaço e tempo, base que falta para robótica sair do laboratório.
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O governo anunciou R$ 2,3 bilhões em supercomputadores para reduzir dependência de um único país ou empresa. O detalhe incômodo é que boa parte do dinheiro vai justamente para dois fornecedores estrangeiros concorrentes entre si.
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A Stampli tinha uma data fixa e recursos de design comprometidos em outra frente. Usou Codex e ChatGPT Work para transformar semanas de produção de lançamento em dias. O caso interessa menos pela ferramenta e mais pela condição que tornou isso possível.
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A possível compra da OpenRouter pela Stripe mostra que a próxima disputa não é apenas pelo melhor modelo. É por quem mede, roteia e cobra cada tarefa feita por IA.
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A Solv Labs construiu um fluxo de pagamentos para agentes de IA na AWS em que cada transação é autorizada, verificada, precificada por risco e registrada antes de ser liquidada. O caso importa menos pela tecnologia e mais pela pergunta que ele obriga a fazer.
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Gemini passou de 1 bilhão de usuários mensais. Quando a tecnologia vira hábito de massa, a vantagem muda de inteligência para distribuição, contexto e fluxo de trabalho.
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Se as regras são conhecidas e existe uma resposta exata, talvez você precise de um motor de decisão, não de um modelo que escreve bem.
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