Pesquisa propõe treinar os dois lados de um diálogo estratégico com reinforcement learning isolado. O método atingiu 98,4% de acordo contra o DeepSeek V4 Pro em Deal-or-NoDeal, ante 86,4% do melhor baseline unilateral.
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%.
A OpenAI enviou uma carta pública ao governador do Texas defendendo infraestrutura de IA responsável e crescimento transparente no estado. O documento, publicado no blog oficial, já repercute em comunidades de tecnologia.
O framework SPOT usa amostragem e simulação para explicar decisões de agentes de deep reinforcement learning, com demonstração no controle de semáforos via SUMO-RL.
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.
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 publicada no arXiv propõe o framework CASE, que divide a governança de IA agêntica em quatro disciplinas e mostra que 82% das falhas em produção são multicamadas. Modelo de maturidade coloca todas as 35 implantações analisadas no nível mais baixo.
Dois terços das empresas já rodam IA em produção, mas menos da metade consegue rastrear o custo do compute — e a maioria das GPUs opera com metade da capacidade ou menos.
Estudo no arXiv mostra que mensagens latentes entre agentes de visão-linguagem podem ser comprimidas em 128x, com acurácia caindo 0,08 ponto percentual em sete tarefas.
Pesquisadores propõem o MESA, framework que seleciona dinamicamente as memórias relevantes em agentes de IA de longo horizonte. No benchmark AMA-Bench, o método ganhou 8,5% em precisão e reduziu em 41% o uso de tokens.
