Pesquisadores do Google podem ter resolvido um grande desafio da IA. Eles desenvolveram o "RL interno", uma nova técnica para treinar modelos de IA. Isso ajuda a IA a aprender raciocínio complexo, evitando armadilhas comuns de LLMs. A descoberta, revelada em 16 de janeiro de 2026, pode abrir caminho para agentes de IA avançados.

O RL interno direciona o funcionamento interno de um modelo. Em vez de prever a próxima palavra, ele constrói soluções passo a passo. Isso permite que a IA lide com tarefas complexas sem supervisão humana constante. A equipe contornou as limitações da previsão do próximo token.

O impacto imediato pode ser enorme. Especialistas acreditam que isso pode revolucionar a robótica e os sistemas autônomos. O método oferece um caminho escalável para uma IA verdadeiramente inteligente.

Os LLMs atuais têm dificuldades com o planejamento de longo prazo. Sua arquitetura, baseada na previsão do próximo token, limita a exploração. O RL interno oferece uma nova abordagem para o aprendizado por reforço.

O Google planeja refinar ainda mais a técnica. O foco está em aplicações do mundo real. O futuro dos agentes de IA parece mais brilhante do que nunca.