A Etsy migrou de um sistema legada de particionamento MySQL, que usava um banco de dados de índice não particionado como referência central para mais de 1.000 tabelas, para o Vitess. Com isso, eliminou o banco de dados de índice (ponto único de falha), automatizou o escalonamento, reduzindo-o de meses para dias, e abstraiu a complexidade do particionamento dos desenvolvedores. A equipe implementou índices personalizados de forma incremental e conseguiu a transição sem tempo de inatividade e sem movimentação massiva de dados.
CEVIU News
As melhores notícias de tecnologia, curadas diariamente para quem vive tech.
18435 notícias encontradas
O Discord doou seu poderoso motor de regras interno, Osprey, agora pronto para produção e melhorado pela comunidade, para o ROOST. Ele processa eventos de plataforma em tempo real, como logins e mensagens, para detectar ameaças instantaneamente. Avalia milhares de regras, sinaliza atividades suspeitas e apoia investigações com serviços de parceiros como Musubi e Zentropi.
Tracing distribuído, impulsionado pelo OpenTelemetry, é crucial para a observabilidade moderna, mas gera volumes massivos de dados que superam as capacidades atuais de consulta. A amostragem, especialmente via métodos de cabeça ou cauda, é essencial para controlar escala e custo: a amostragem de cabeça oferece uma seleção determinística e sem estado, enquanto a de cauda permite retenção com consciência de contexto, mas complica a arquitetura e operação, principalmente em ambientes multi-zona e na produção precisa de métricas RED. Implementações práticas demandam roteamento inteligente, extração de métricas antes da amostragem e compreensão clara dos trade-offs. Soluções emergentes como buffering em disco e amostragem baseada em exemplares oferecem melhorias incrementais.
O modelo holônico introduz uma arquitetura de quatro camadas para grafos de conhecimento RDF: interior, limite/membrana (via SHACL), projeção e contexto. Isso permite encapsulamento verdadeiro, governança de fronteiras e relacionamentos contextuais. Cada holon é uma entidade autossuficiente e parte de uma holarquia, facilitando consultas de multi-resolução, rastreamento de proveniência e autoridade federada. Portais habilitam a travessia controlada e anotada entre holons, resolvendo desafios de representação de contenção, autoridade e navegação que grafos RDF planos não conseguem abordar. Essa estrutura traz organização, escalabilidade e riqueza semântica cruciais para sistemas complexos de grafos multi-domínio.
Perguntas de competência são consultas explícitas e específicas de domínio que um sistema deve responder. Sistemas projetados sem estas perguntas frequentemente resultam em respostas imprecisas ou incompletas, pois suas decisões arquitetônicas se baseiam em suposições implícitas em vez de requisitos claros. A utilização de perguntas de competência oferece um framework rigoroso e testável que orienta o design de esquemas, valida a cobertura e assegura respostas acionáveis e rastreáveis, sendo crucial em bases de dados de vetores, grafos de conhecimento e pipelines de geração aumentada por retrieval.
Mover sistemas de IA autônoma de demonstrações impressionantes para uma produção confiável continua sendo mais difícil do que com o aprendizado de máquina tradicional. Os desafios são ampliados em áreas como coordenação, visibilidade, economia, testes e controle. Saídas probabilísticas dificultam testes determinísticos. LLM-as-judge e simulações ajudam, mas ainda necessitam de supervisão humana intensa e carecem de padronização.
A IA facilita incrivelmente as entregas, mas se crescer rápido demais e adicionar recursos desleixados, os usuários não conseguem acompanhar.
Modelos de IA de código aberto estão rapidamente fechando a diferença de desempenho com modelos de frontier, tornando o processamento local de IA cada vez mais viável e atraente.
Elon Musk anunciou o Terafab, uma empreitada de US$ 20 bilhões em parceria entre Tesla, SpaceX e xAI, destinada a construir a maior fábrica de chips do mundo, com o objetivo de gerar um terawatt de poder computacional anualmente. Localizada em Austin, Texas, a instalação produzirá chips para uso terrestre, como em carros autônomos, e no espaço, apoiando projetos como o proposto centro de dados orbital. Apesar das declarações ambiciosas de Musk, ele já não cumpriu totalmente em empreitadas passadas, como o Hyperloop e condução totalmente autônoma. ️
Um usuário do X relatou que o novo modelo Composer 2 da Cursor parece ser baseado no Kimi 2.5 da Moonshot AI. Posteriormente, a Cursor confirmou que o modelo começou a partir de um modelo base aberto e foi treinado adicionalmente com aprendizado por reforço.
O MiniMax M2.7 entrega 90% da qualidade do Claude Opus 4.6 a apenas 7% do custo, destacando-se na detecção de bugs, mas menos eficiente nas correções. É superior em cálculos de ponto flutuante e se iguala ao Claude na detecção de vulnerabilidades, embora o Claude ofereça soluções mais completas. Com tarifas de $0,30/$1,20 por milhão de tokens contra $5/$25 do Claude, o MiniMax é uma ferramenta econômica que preenche a lacuna entre modelos open-weight e frontier.
As ferramentas para construir fábricas de software já existem. Os Minions da Stripe demonstram que o modelo funciona em larga escala. O papel do engenheiro de software está se transformando para algo semelhante ao de um operador de fábrica. Agora, desenvolvedores podem criar fábricas autoaperfeiçoadas que usam agentes para analisar feedbacks de usuários, testes A/B e dados de produção, preenchendo o backlog sem necessidade de curadoria humana.
O Nemotron-Cascade 2 é um modelo de 30 bilhões de MoE com 3 bilhões de parâmetros ativos que alcançou desempenho em nível de Olimpíada, mantendo alta eficiência através de Cascade RL e destilação multi-domínio.
O CEO da OpenAI, Sam Altman, tomou medidas extremas para garantir capacidade de compute em 2025, firmando acordos de infraestrutura bilionários. Enquanto a empresa se prepara para um possível IPO no final do ano, está começando a moderar expectativas e delinear uma estratégia mais comedida. A OpenAI percebe que o mercado não valoriza necessariamente sua abordagem anterior de crescimento e gastos.
'Tokenmaxxing' é um novo jogo de status onde trabalhadores obcecados por IA gastam tokens para provar sua produtividade . Algumas empresas incentivam a competição com rankings internos que mostram quantos tokens cada funcionário consome. Há desenvolvedores gastando milhares de dólares por mês para automatizar ao máximo seu trabalho. Um único agente pode gastar 700 milhões de tokens por semana. No entanto, esses rankings não revelam se eles estão realmente sendo produtivos ou se tudo é apenas teatro de produtividade .
Perplexity está adicionando uma seção de Pesquisa de Mercado, impulsionada por seu sistema multi-modelo agentic, Perplexity Computer.
A Tencent lançou o ClawBot para integrar sua plataforma WeChat com o agente de IA OpenClaw, avançando no mercado chinês de agentes de IA. O ClawBot visa aprimorar os serviços de IA no WeChat, oferecendo aplicações para consumidores e negócios, o que pode aumentar o engajamento dos usuários. A iniciativa pode impactar as receitas da Tencent por meio de maior uso, pagamentos, publicidade e assinaturas, apesar dos desafios de concorrentes como Baidu e Alibaba.
A OpenAI planeja expandir sua força de trabalho de 4.000 para 8.000 funcionários até o final do ano. As novas contratações abrangerão vários departamentos, incluindo desenvolvimento de produtos, engenharia, pesquisa e vendas. A empresa vai incluir especialista em embaixadores técnicos para ajudar empresas a utilizarem melhor suas ferramentas de IA. Atualmente, a OpenAI está em negociações avançadas com firmas de private equity para implantar suas ferramentas no portfólio de empresas das firmas.
A OpenAI está focada em desenvolver um pesquisador baseado em agentes totalmente autônomo capaz de resolver problemas complexos de forma independente. A empresa afirma que esse objetivo de pesquisa guiará suas ações nos próximos anos, com planos para desenvolver um estagiário de IA autônomo até setembro. Este será o precursor de um sistema de pesquisa multiagente totalmente automatizado previsto para ser lançado em 2028.
Startups de IA representaram 41% dos investimentos de venture capital na Carta no ano passado, com Anthropic, OpenAI e xAI captando financiamentos substanciais.