Não sei por quê, mas acho satisfatório que os laboratórios de ponta estejam basicamente linearizando o desenvolvimento de modelos. Um ciclo de lançamento de modelos de um mês não significa que leva um mês para desenvolver um novo modelo. Provavelmente são alguns meses até um ano. As equipes obviamente não ficam ociosas durante esse tempo, mas já começam a trabalhar no próximo projeto assim que terminam o anterior. No limite, o ciclo de lançamento se aproxima do throughput da etapa gargalo, que para modelos de ponta provavelmente é o cálculo de treinamento. Não tenho certeza até que ponto isso já é verdadeiro, mas acho que se tornará mais preciso ao longo do tempo, dado que os modelos podem acelerar todo o trabalho cognitivo.

As universidades investem em burocracia como seu futuro. O futuro, aparentemente, é mais administradores. Toda universidade agora afirma estar totalmente comprometida com a IA. Por “totalmente comprometida”, elas significam criar novos departamentos administrativos, novos vice-reitores, novos vice-diretores associados, novas comissões, novos funcionários e novos orçamentos. Enquanto isso, os melhores cientistas de IA ou já saíram ou querem sair e são irrelevantes para a burocracia sendo construída ao redor deles.

🔴 Pesquisadores japoneses desenvolveram um leve exoesqueleto robótico para melhorar o movimento de locomoção em ratos. O sistema move as articulações do rato por meio de cabos e polias. Os pesquisadores afirmam que essa tecnologia pode contribuir para estudos voltados à recuperação da mobilidade após lesões medulares e acidentes vasculares cerebrais.

Se os professores universitários não estiverem orientando seus alunos a desenvolver IA e robótica para atender a todas as necessidades e desejos razoáveis da sociedade e libertar a humanidade, eles devem ser demitidos imediatamente.

🚨 PESQUISADORES TREINARAM UMA IA PARA ESCREVER CÓDIGO GPU... AGORA ELA SUPERA O COMPILADOR PADRÃO DA INDÚSTRIA EM 100% DOS TESTES... SUPERANDO CLAUDE E GEMINI EM 40%... E QUANDO TENTARAM TESTAR O CHATGPT-5... ELA SE RECUSOU A MESMO RESPONDER... Uma equipe da ByteDance e da Universidade de Tsinghua acabou de publicar um dos artigos de IA mais importantes do ano... E quase ninguém está falando sobre isso... Aqui está o que eles construíram... CUDA é a linguagem de programação que executa todos os modelos de IA do mundo... Cada GPU... Cada rede neural... Tudo roda em kernels CUDA... E escrever código CUDA rápido é uma das habilidades mais difíceis e especializadas em toda a computação... Leva anos de experiência... Conhecimento profundo do hardware GPU... A maioria dos engenheiros nunca a domina... Por anos... A melhor maneira de otimizar CUDA era o torch.compile... Um compilador construído pelos engenheiros mais inteligentes da Meta... É o padrão da indústria... Modelos de IA não conseguiam nem se aproximar dele... Então os pesquisadores criaram o CUDA Agent... Uma IA treinada especificamente para escrever e otimizar código GPU por meio de aprendizado por reforço... Ela escreve o código... Executa-o... Mede a velocidade... Depura seus próprios erros... E continua melhorando até superar a linha de base... Os resultados são impressionantes... No nível mais fácil do benchmark... Ela superou o torch.compile em 100% das tarefas... No nível médio... Outra vez 100%... Com kernels rodando quase 3x mais rápido que o compilador padrão da indústria... No nível mais difícil... Arquiteturas completas de redes neurais... Ela superou o compilador em 90% das tarefas... Então eles a compararam com os melhores modelos de ponta do mundo... Claude Opus 4.5 e Gemini 3 Pro passaram na maioria das tarefas... Mas apenas cerca de dois terços de seus kernels realmente rodaram mais rápido que a linha de base... Eles escreveram código que funcionava, mas não estava otimizado... CUDA Agent superou o compilador em 97% das tarefas... E superou tanto Claude quanto Gemini em cerca de 40% no nível mais difícil... Uma IA especializada esmagou os maiores modelos de propósito geral do mundo no próprio jogo deles... Mas aqui está o detalhe que me fez parar... Quando os pesquisadores tentaram benchmarkear a série ChatGPT-5 da OpenAI... Os modelos 5, 5.1 e 5.2... Eles não conseguiram... Nas próprias palavras deles... Os modelos "recusaram consistentemente responder a prompts relacionados a CUDA". Os modelos mais avançados da empresa de IA mais famosa do mundo... Recusaram-se a escrever código GPU... Enquanto um modelo de pesquisa aberta chinês estava ocupado superando o compilador padrão da indústria na mesma tarefa... As implicações são enormes... Durante décadas... Escrever código GPU de alto desempenho exigia especialistas humanos de elite... Agora uma IA faz isso melhor que o compilador que esses especialistas construíram... E melhor que os modelos de ponta que todos pagam para usar... Este é o começo da IA otimizando a própria infraestrutura na qual a IA opera... Os sistemas estão começando a se melhorar sozinhos... E o modelo que provou isso não veio da OpenAI... Nem da Anthropic... Nem do Google... Ele surgiu de um laboratório de pesquisa... Treinado em 128 GPUs... E publicado gratuitamente