Pesquisadores propõem o Shape Your Feed, sistema de recomendação baseado em LLMs que permite controlar o feed por texto, voz e interface. Testes mostram 98,85% de precisão no alinhamento e ganhos em produção.
Pesquisadores apresentaram o ReQuant, método que refina modelos de IA quantizados sem retreino, melhorando a precisão de LLMs em pipelines PTQ existentes.
CellWorld, novo modelo de IA para transcriptômica espacial, prevê representações latentes de células e supera baselines com menos dados, segundo artigo no arXiv.
Google DeepMind e parceiros anunciam US$ 10 milhões para pesquisas sobre segurança em sistemas de IA multiagente, focando em riscos emergentes de interações entre agentes autônomos.
Google DeepMind anuncia parceria com Accenture, Bain, BCG, Deloitte e McKinsey para acelerar adoção de IA em escala, com acesso antecipado aos modelos Gemini.
OpenAI e Hugging Face divulgaram os primeiros achados de um incidente de segurança durante avaliação de modelos de IA. O caso revela capacidades cibernéticas avançadas e reforça a importância da transparência no setor.
A OpenAI anunciou o Projeto Camellia em Effingham County, na Geórgia, com foco em energia responsável, investimento comunitário, empregos e acesso ao Codex. A iniciativa reforça a expansão da infraestrutura de IA nos Estados Unidos.
Benchmark MosaicLeaks mostra que agentes de deep research vazam dados privados em consultas externas; método PA-DR reduz o vazamento de 34,0% para 9,9%.
Paper submetido ao arXiv propõe o KnowPlan, sistema de agentes de IA que separa a extração de currículos universitários da otimização do plano de graduação. Nos testes com 100 universidades, o pipeline certificou 99,5% das solicitações com 47% menos acesso a fontes.
Pesquisa no arXiv apresenta o Gated-BEPO, método que usa gráficos empíricos e equação de Bellman para atribuir crédito a ações de agentes de LLM em tarefas longas. Testes em WebShop, ALFWorld e Sokoban visual mostraram ganhos consistentes.
