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819 notícias encontradas

Nos últimos dois anos, o programa piloto do National Artificial Intelligence Research Resource (NAIRR), da National Science Foundation dos EUA, impulsionou pesquisas inovadoras em todo o país em mais de 700 projetos, que vão desde a predição de proteínas até o gerenciamento de surtos de doenças infecciosas. A NVIDIA contribuiu para o piloto do NAIRR por meio de um recurso baseado em nuvem que oferece aos pesquisadores acesso dedicado à infraestrutura.

CEVIU IA🚀 Lançamento

Demonstrando a importância da inovação open source na IA americana, o novo mecanismo inteligente da Palantir, apresentado hoje, utiliza modelos abertos NVIDIA Nemotron para atender às necessidades das agências governamentais dos EUA. O software de código aberto é, há muito tempo, um pilar da liderança tecnológica do país. Em 1969, a DARPA conectou quatro computadores universitários — da UCLA, Stanford, UCSB...

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As operadoras de telecomunicações têm obtido retornos notáveis com o uso de IA generativa para automatizar a gestão de redes, o atendimento ao cliente e as operações de back-office. Até o momento, a maior parte desse impacto tem sido baseada em tarefas: uma automação que acelera etapas predeterminadas enquanto profissionais analisam insights e direcionam os próximos passos manualmente. No entanto, a automação deixou de ser a linha de chegada para se tornar o ponto de partida rumo à autonomia.

Os agentes de IA voltados para programação aumentaram drasticamente a produtividade da engenharia de software, deslocando o gargalo do desenvolvimento da escrita de código para a tomada de decisão sobre o que de fato deve ser construído. Com a crescente automatização do desenvolvimento de software, tornam-se cada vez mais valiosos os engenheiros que combinam fundamentos técnicos sólidos com visão de produto, insights sobre as necessidades dos clientes e habilidades de code review.

Os laboratórios de IA estão apostando que a escala do aprendizado por reforço a partir de recompensas verificáveis (RLVR) em milhões de tarefas diversas levará à inteligência artificial geral. No entanto, este paradigma encontra limitações em domínios que carecem de simuladores determinísticos. Para alcançar um aprendizado contínuo verdadeiro, é necessário ir além da memória temporária em contexto (in-context memory) e transferir esse aprendizado diretamente para os pesos do próprio modelo.