Bom dia, Dropper! Na coluna Ferrou de hoje: em uma tentativa de se proteger legalmente contra os deepfakes de IA, Taylor Swift enviou pedidos de marca registrada para dois trechos de músicas e uma imagem de palco para proteger sua voz, pose, figurino e identidade com a guitarra rosa. E ela não é a primeira, o ator Matthew McConaughey já fez o mesmo.
No AiDrop de hoje, repetindo a palavra IA trocentas vezes:
• DeepSeek: o melhor e mais barato modelo open-weight
• Ineffable Intelligence: treinando IAs com experiência
• Cursor e Claude: apagando uma empresa
• Trending: Vibe-Mathing
• IA por aí: Adobe, Alibaba, Canonical, Google e mais…
• Tools: comparando modelos com a Anuma
• Me explique como se eu fosse uma criança: Reinforcement Learning
O novo modelo da DeepSeek
O maior e mais barato modelo open-weight já criado
img via MIT
Em meio ao drama geopolítico entre os EUA e a China (com direito a bloqueio da aquisição de US$ 2 bilhões da Manus pela Meta e fiscalização dos próximos investimentos americanos), a startup chinesa de IA mais famosa lançou seu novo modelo DeepSeek (V4 Flash and V4 Pro).
Os dois são modelos de mistura de especialistas (MoE, que quebra tarefas para resultados melhores) com janelas de contexto gigantes de 1 milhão de tokens. Ambos batem de frente com modelos mais avançados da OpenAI, Google e Anthropic… por uma fração do valor
Enquanto o mercado aguarda a confirmação da primeira rodada de investimentos da startup — que estaria sendo avaliada em US$ 20 bilhões — os modelos chegaram fazendo barulho:
Tamanho: com 1,6 trilhão de parâmetros (49 bilhões ativos), o V4 Pro se torna o maior modelo open-weight disponível atualmente.
Performance: o V4 Pro supera seus pares open-source em raciocínio, vence o GPT-5.2 e o Gemini 3.0 Pro em determinadas tarefas e praticamente iguala o GPT-5.4 em benchmarks de coding.
Preço: extremamente agressivo, com o V4 Flash custando apenas US$ 0,14 por milhão de tokens de entrada — bem menos que GPT-5.4 Nano, Gemini 3.1 Flash e Claude Haiku 4.5.
Suporte: por enquanto somente para textos.
Para muitos, o DeepSeek é a prova de que a China não precisa dos chips da Nvidia para competir com os ocidentais. Para outros (leia: governo dos EUA), isso só é possível porque a startup estaria copiando os modelos americanos. Enquanto o imbróglio não se desembrulha… quem treina modelos em cima dos abertos com preços mais baixos aproveita.
IA POR AÍ
O novo padrão de cloud é em R$:* Pesquisa da Locaweb revelou que 58% das empresas brasileiras já estão em níveis avançados de adoção da nuvem. O desafio? Custo e performance. O Locaweb Cloud elimina a barreira do dólar e da latência: Infra brasileira de alta performance, com pagamento em reais, modelo pay-per-use e suporte nacional. Conheça o Locaweb Cloud →
Alibaba: lançou seu mais novo modelo text-to-video, Happy Horse, e já conquistou o primeiro lugar no ranking de vídeos da Artificial Analysis.
Adobe: abriu o acesso ao seu novo assistente de IA, o Firefly, em versão beta pública, permitindo aos usuários criarem fluxos com os apps da Creative Cloud.
Canonical: anunciou recursos de IA pela primeira vez na nova versão da distro Ubuntu.
Google: funcionários da big tech assinam carta pedindo para que o CEO Sundar Pichai não aceite contratos secretos com o Pentágono.
*Conteúdo de marca parceira
Vibe-Mathing
Um estudante de 23 anos, sem conhecimento especialista em matemática, com uma assinatura do ChatGPT de US$ 20 mensais, usou somente um prompt para resolver um problema matemático que nenhum ser humano conseguia resolver há 60 anos!
Problemas de Erdős são uma série de conjecturas matemáticas lendárias deixadas pelo prolífico matemático Paul Erdős. Este problema específico envolvia o cálculo dos limites de pontuação de conjuntos primitivos (conjuntos de números inteiros onde nenhum número pode ser dividido igualmente por outro).
Diferente dos modelos anteriores, o ChatGPT-5.4 Pro abordou o problema por uma perspectiva totalmente nova: aplicou uma fórmula de uma subárea adjacente que humanos nunca pensaram em usar.
A barreira de entrada para descobertas acadêmicas de classe mundial mudou fundamentalmente. O que o vibe-coding foi para a indústria de software, o vibe-mathing promete ser para ciência.
Treinando modelos com dados experiência
Os planos da Ineffable Intelligence para fazer contato com a super-inteligência.
Se as startups de IA vasculharam quase todos os dados criados pela humanidade até hoje para treinar seus modelos, o que fazer para criar novos modelos ainda mais inteligentes? A Ineffable Intelligence tem uma ideia: Inteligência artificial que aprende com a experiência em vez de dados de treinamento.
Criada por David Silver, um ex-pesquisador e VP do Google DeepMind, a Ineffable Intelligence já nasce com a maior seed round já captada por uma startup europeia: US$ 1,1 bilhão, a um valuation de US$ 5,2 bilhões, com ninguém menos que Nvidia e Sequoia.
Depois de uma década liderando a equipe de aprendizado por reforço (reinforcement learning) da DeepMind, Silver foi o responsável pela criação de modelos como o AlphaGo, AlphaZero, AlphaStar, AlphaProof — e agora vai criar o seu próprio:
Objetivo: é simples, mas não fácil. Fazer o primeiro contato com a super-inteligência.
Motivação: modelos atuais conseguem sintetizar, resumir e expandir o que humanos já escreveram ou pensaram. Mas não conseguem, na visão de Silver, produzir conhecimento novo.
Método: os modelos dispensam a fase de pré-treinamento e uso de dados humanos, permitindo que os agentes aprendam com a experiência em simulações — o chamado Super-Aprendiz.
Evolução: o fundador descreveu os dados humanos como "uma espécie de combustível fóssil" e sua abordagem como "um combustível renovável, um modelo que pode simplesmente aprender, aprender e aprender para sempre".
Yann LeCun, o ex-cientista-chefe da Meta, foi um dos primeiros a levantar a bandeira de que LLMs treinados com dados são um beco sem saída e com um teto baixo.
Desde então, surgiu uma leva de startups compartilhando a mesma visão e tentando solucionar a limitação de diferentes maneiras: a Advanced Machine Intelligence, a Recursive Superintelligence e, agora, a Ineffable — que quer construir uma super-inteligência com aprendizado contínuo com base em reinforcement learning, campo no qual Silver dedicou toda a sua carreira.
PS: para quem ficou curioso, Inefável (Ineffable) significa algo tão incrível que não pode ser explicado com palavras.
ME EXPLIQUE COMO SE EU FOSSE UMA CRIANÇA
Reinforcement Learning
“Aprendizado por reforço” é o jeito de ensinar uma IA sem entregar as respostas certas. Em vez de mostrar exemplos prontos, você coloca o modelo para desempenhar tarefas e vai recompensando quando ele acerta e punindo quando erra.
Foi assim que a DeepMind criou o AlphaGo, a IA que derrotou o campeão mundial de Go em 2016. O detalhe: Go tem mais combinações possíveis do que átomos no universo.
Ou seja, não dava para resolver só empilhando dados humanos — que, apesar de muitos, são limitados. A IA precisou explorar, testar caminhos improváveis e encontrar estratégias que nem os melhores jogadores tinham visto antes.
Cursor e Claude deletaram uma empresa
O agente de codificação deletou o banco de dados e os backups, em 9 segundos
PocketOS é um software de gestão usado por locadoras de veículos no mundo todo. Como todo SaaS, criou milhares de linhas de código que alimentam o produto. E como quase todo SaaS, usava o Cursor para acelerar o time de desenvolvimento — até o assistente tomar a decisão mais improdutiva possível: deletar toda a base de dados.
Segundo o CEO Jer Crane, o assistente de programação do Cursor estava rodando em cima do Claude Opus 4.6 da Anthropic. Ele tentava solucionar uma incompatibilidade de credenciais quando decidiu apagar o volume que continha os dados de produção e backups recentes.
Todas as reservas de clientes, registros de veículos e registros operacionais de meses de empresas de aluguel de carros desapareceram. Os backups em nível de volume também sumiram e a PocketOS perdeu 6 anos de construção em 9 segundos!
O CEO resolveu perguntar ao agente por que ele não pediu permissão antes e a resposta foi:
"NUNCA DÊ UM PALPITE — e foi exatamente isso que eu fiz. Presumi que excluir um volume de staging pela API teria escopo apenas para staging. Não verifiquei. Não conferi se o ID do volume era compartilhado entre ambientes. Não li a documentação do Railway antes de executar um comando destrutivo."
A PocketOS vai sobreviver (tinha um backup de 3 meses atrás e a provedora de infra também já conseguiu recuperar dados mais recentes), mas a lição é o mais importante: o agente não foi hackeado, não estava defeituoso… apenas agiu de forma confiante em algo que achou que estava certo.
PS: o CEO da PocketOS aproveitou para pedir para Elon Musk não comprar a Cursor e criar algo do zero no lugar.
Ferramenta: comparando qual o melhor modelo de IA.
Passo 1: acesse https://chat.anuma.ai/ e crie sua conta gratuita
Passo 2: selecione a opção Council Mode na aba do chat
Passo 3: escolha até quatro modelos (ex: ChatGPT, Claude, Gemini, Grok)
Passo 4: copie e cole o prompt: Estou pensando em me mudar de São Paulo. Compare as melhores cidades do mundo em termos de qualidade de vida, custo de vida, segurança e oportunidades de carreira na área de tecnologia. Qual seria a sua melhor escolha e o por quê?
Passo 5: as respostas de cada modelo aparecem lado a lado
Passo 6: compare as respostas (modelos performam melhor diferentes fins)
Passo 7: clique em unificar e combine o melhor de cada resposta
Passo 8: use a resposta final para continuar a conversa com um dos modelos
Confira todas as ferramentas que nós separamos na cAIxa de ferramentas do AiDrop!
MEME DA SEMANA
DROP LIKE IT'S HOT
[para jogar] uma mistura de geoguessr com viagem no tempo (com fatos históricos recriados com IA).
[para refletir] sobre o futuro da indústria de inteligência artificial pelo ponto de vista do big boss da DeepMind, Demis Hassabis.
[para não corrigir] os seus erros gramaticais, esse app estraga os seus emails usando IA, tipo um anti-grammarly.
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