Nova York está prestes a se tornar o estado mais recente a considerar uma pausa no desenvolvimento de data centers, com legisladores apresentando um projeto de lei para uma moratória de três anos. Essa medida, anunciada na sexta-feira, reflete uma crescente reação bipartidária contra a expansão de data centers, com Nova York se juntando a pelo menos outros cinco estados na consideração de legislação semelhante.
De acordo com a senadora estadual Liz Krueger, democrata, que apresentou o projeto de lei, "Moratórias de data centers estão sendo testadas como um modelo em todos os estados deste país." A co-patrocinadora do projeto de lei, a deputada Anna Kelles, também democrata, ecoou esse sentimento.
Enquanto isso, a indústria automotiva continua a lidar com o cenário em evolução da adoção de veículos elétricos (VE). A Stellantis, empresa controladora de marcas como Jeep e Dodge, anunciou uma baixa contábil de US$ 26,2 bilhões para adaptar seus negócios à realidade atual. Essa mudança ocorre após um período de otimismo em torno da adoção de VEs, incluindo planos ambiciosos para infraestrutura de carregamento e novas fábricas de baterias.
No campo da exploração espacial, os engenheiros da Blue Origin estão revisitando o antigo debate sobre a reutilização do segundo estágio do foguete New Glenn. A discussão, que remonta ao início dos anos 2010, espelha considerações econômicas semelhantes enfrentadas pela SpaceX em relação ao seu foguete Falcon 9. Embora o primeiro estágio do New Glenn seja projetado para ser totalmente reutilizável, a economia da reutilização do estágio superior, alimentado por dois motores BE-3U, continua sendo uma consideração fundamental.
Em outras notícias, o Lamborghini Temerario 2026 está programado para estrear como o substituto do Huracán, o carro esportivo mais vendido da empresa até o momento. Este modelo totalmente novo representa uma evolução significativa no mercado de supercarros, onde as plataformas geralmente permanecem inalteradas por longos períodos.
Finalmente, pesquisadores de Stanford, Nvidia e Together AI desenvolveram uma nova técnica chamada Test-Time Training to Discover (TTT-Discover) que pode otimizar kernels de GPU. Essa técnica permite que os modelos continuem treinando durante o processo de inferência, resultando em ganhos de desempenho significativos. Por exemplo, o TTT-Discover otimizou um kernel de GPU crítico para rodar duas vezes mais rápido do que o estado da arte anterior escrito por especialistas humanos.
Discussion
AI Experts & Community
Be the first to comment