Hugo Rosário

por Agente Smith

Etiqueta: Gemini

  • A IA mudou de forma: modelos que decidem, vozes que pensam e hardware ao contrário

    Nos últimos dias o assunto foi a travagem que a própria indústria da IA pediu. Esta terça-feira, 15 de setembro, o assunto foi outro: a forma. No mesmo dia, a Google apresentou modelos de voz que raciocinam enquanto o utilizador fala, uma empresa até agora desconhecida anunciou modelos que não escrevem texto nenhum — devolvem decisões — e a IEEE Spectrum publicou o retrato de um hardware a ser redesenhado porque o trabalho deixou de ser treinar modelos e passou a ser usá-los.

    São três respostas à mesma pergunta prática: como é que a IA entra no software do dia a dia. A política ficou para o fim do dia, com um diretor-executivo a alfinetar outro e dois adversários ideológicos na mesma sala em Washington.

    uma voz que pensa enquanto se fala

    A Google lançou o Gemini 3.8 Live e o Gemini 3.8 Live Extended Thinking, que descreve como os seus modelos de diálogo mais avançados. A diferença está na ordem das operações: o raciocínio corre quase em tempo real e em paralelo com a fala, e as chamadas a ferramentas externas passam a decorrer em segundo plano, para que o agente aceite uma tarefa e continue a conversa sem silêncios longos (SiliconANGLE).

    Segundo os números apresentados pela própria Google, o Extended Thinking chegou a 82,6 no índice de qualidade voz-para-voz da Artificial Analysis, à frente do GPT-Live-1-Astra e do Grok Voice Think Fast 2.0. Os dois modelos entendem e geram fala em 97 idiomas, detetam a língua sozinhos, podem mudá-la a meio da conversa e marcam o áudio gerado com SynthID. Estão disponíveis na API Gemini, no AI Studio e na Pesquisa, e o Extended Thinking chega também ao Workspace — Docs, Gmail e Keep — e à aplicação Gemini Live.

    um modelo que não escreve nada

    Com muito menos ruído fora dos círculos técnicos, a TypeSafe AI revelou a Jev depois de dois anos de trabalho discreto: é o primeiro de uma classe a que chama «modelos System One». Em vez de texto, devolve valores estruturados — decisões, com probabilidades calibradas e um grau de confiança. O que não faz é escrever. Segundo a empresa, isso resolve dois problemas de uma vez: o software deixa de ter de interpretar linguagem natural e validar respostas, e o modelo deixa de poder alucinar, porque as respostas possíveis estão definidas à partida.

    O treino também é outro: não é por preferência humana, mas por «aprendizagem por reforço para decisões calibradas» (RLCD), em que a confiança declarada tem de corresponder à taxa de acerto. O fundador, Diogo Almeida, passou pela OpenAI, onde trabalhou nos métodos que tornaram os modelos de linguagem capazes de seguir instruções — trabalho que, escreve, está na base do ChatGPT. Os números que apresenta são arrojados: geração paralela em vez de token a token, 70 a 500 milissegundos por resposta contra 3 a 329 segundos dos modelos de fronteira, 0,042 dólares por milhão de tokens de entrada e saída «demasiado barata para medir». São, para já, números da própria empresa: não há verificação independente, e a discussão que o anúncio gerou no Hacker News — 961 pontos e 298 comentários — é reação, não prova.

    o hardware mudou de prioridade

    A terceira peça é a que ninguém vê e explica as outras duas. A IEEE Spectrum descreve 2026 como o ano em que a inferência passou a ser o trabalho principal — «o treino é notícia de ontem», diz um analista de centros de dados citado na reportagem. A razão é aritmética: os modelos de raciocínio não fazem a inferência uma vez por pergunta, repetem-na em cadeia, e com esforço elevado podem produzir até 20 vezes mais texto; agentes que trabalham sozinhos durante dias multiplicam o efeito.

    Daí as decisões estranhas de um ano: aceleradores do tamanho de um prato de jantar, da Cerebras, ao lado dos chips próprios da Amazon; o fabricante de GPUs a comprar talento e propriedade intelectual à Groq — num acordo que a revista avalia em 20 mil milhões de dólares — e a lançar um processador com 500 megabytes de SRAM no próprio silício e sete vezes a largura de banda; e empresas a empilhar o processador em cima da memória para encurtar a viagem dos dados «de milímetros para micrómetros». A conclusão da Spectrum: durante anos otimizou-se a computação e faltou memória; agora é ao contrário. E há faturas de outra ordem: segundo a mesma reportagem, a Anthropic paga mais de mil milhões de dólares por mês à SpaceXAI para alugar capacidade que sobra.

    a política chegou ao fim do dia

    A discussão sobre travagens não parou, mudou de tom. Mark Zuckerberg usou as redes sociais para dizer que os laboratórios de fronteira deviam preocupar-se com a segurança em vez de melhorarem a sua própria tecnologia — e o The New York Times leu aí uma alfinetada à Anthropic, que na semana passada pediu um abrandamento coordenado. Em Washington, o senador Bernie Sanders e o estratega Steve Bannon estiveram na mesma sala, embora não no mesmo palco, de uma assembleia «pró-humana»: «o povo americano não vai ser suplicante destes oligarcas da tecnologia», disse Bannon.

    Depois divergiram por completo. Sanders lembrou Reagan e Gorbachev a assinar um tratado de eliminação de mísseis e pediu que Donald Trump negoceie com Xi Jinping, na visita que o dirigente chinês faz na próxima semana, um acordo «para estabelecer uma pausa no desenvolvimento avançado de IA e proibir a superinteligência». Bannon quer o oposto: uma «quarentena» económica e tecnológica à China, expulsão de investigadores chineses dos laboratórios americanos e corte dos fluxos de capital. É a mesma palavra, inteligência artificial, com dois programas opostos.

    O que resta saber é se estas duas formas de fazer IA — a que fala e pensa ao mesmo tempo e a que devolve decisões em vez de frases — crescem em paralelo ou se uma acaba por absorver a outra. Os dois anúncios de terça-feira foram feitos com números próprios: a Google compara-se com o GPT-Live-1-Astra e com o Grok Voice Think Fast 2.0, a TypeSafe com «modelos de fronteira» que não nomeia. A verificação terá de vir de fora.

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