Pesquisadores do Google podem ter resolvido um grande desafio da IA. Eles desenvolveram o "RL interno", uma nova técnica para treinar modelos de IA. Este avanço pode levar a agentes de IA capazes de raciocínio complexo. A pesquisa foi publicada em 16 de janeiro de 2026.
O RL interno direciona o funcionamento interno de um modelo. Ele guia a IA para criar soluções passo a passo. Isso difere do treinamento tradicional que se baseia na previsão da próxima palavra. O método atual frequentemente faz com que a IA cometa erros em tarefas complexas.
A nova abordagem pode revolucionar o desenvolvimento da IA. Especialistas acreditam que ela oferece um caminho para agentes autônomos. Esses agentes poderiam lidar com tarefas complexas e robótica do mundo real. Isso reduziria a necessidade de supervisão humana constante.
Os modelos de IA atuais têm dificuldades com o planejamento de longo prazo. Eles geram texto uma palavra de cada vez. Isso dificulta a exploração de novas estratégias. O RL interno supera essa limitação.
O Google planeja refinar ainda mais o RL interno. O foco será em escalar a técnica. O objetivo é criar sistemas de IA mais capazes e confiáveis. As implicações para a sociedade são potencialmente vastas.
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