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O JUPITER, primeiro supercomputador em exaescala da Europa, localizado no Forschungszentrum Jülich, na Alemanha, opera com NVIDIA Grace Hopper Superchips e redes NVIDIA Quantum-X800 InfiniBand — e teve um ano movimentado. Enquanto a comunidade internacional de supercomputação se reúne no ISC em Hamburgo esta semana, quatro projetos em execução no JUPITER mostram o que a computação em exaescala pode realmente realizar, como mapear o cérebro humano.

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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...

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.

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ATUALIZAÇÃO (29/06/2026): não é mais rumor, foi lançado. 26/06/2026 - Paul Meade, um dos principais executivos da Apple e líder de engenharia de hardware do Vision Pro, está de saída para a OpenAI. Ele se juntará à unidade de hardware da OpenAI para trabalhar no desenvolvimento de dispositivos alimentados por inteligência artificial. Sua saída da Apple ocorre em meio a uma reestruturação na divisão de hardware da empresa, que viu John Ternus se tornar o novo CEO. (Rumor original) O executivo do Apple Vision Pro, Paul Meade, teria deixado a Apple para se juntar à equipe de hardware da OpenAI.

Um novo framework conceitual propõe modelar agentes inteligentes como redes interconectadas de crenças, onde objetivos, ações e convicções emergem de uma mesma estrutura subjacente, em vez de serem tratados de forma isolada. A abordagem defende que o raciocínio, o planejamento e a tomada de decisão surgem naturalmente da manutenção de redes de crenças localmente consistentes, oferecendo uma base alternativa para o desenvolvimento de agentes de IA mais capazes.

Com o tempo, as bases de código e as linguagens de programação se tornarão mais fáceis de serem compreendidas, corrigidas e escritas por modelos de IA. Embora a linguagem de programação Lean apresente uma constante de linha de base e uma perda total piores em bases de código existentes quando comparada a outras linguagens, ela possui componentes de scaling laws superiores. Isso sugere que implementações em Lean podem, eventualmente, sobressair e trazer grandes benefícios para a corretude de programas em escala global. Esse cenário pode justificar investimentos robustos na reescrita de bases de código existentes em Lean ou no financiamento para o desenvolvimento de novos códigos nessa linguagem.