O modelo de IA Claude da Anthropic, utilizando dezesseis agentes trabalhando em conjunto, criou com sucesso um novo compilador C do zero, um projeto que levou duas semanas e custou aproximadamente $20.000 em taxas de API, de acordo com uma publicação no blog do pesquisador Nicholas Carlini. Este experimento destaca as crescentes capacidades dos agentes de IA em tarefas de codificação complexas, pois os agentes trabalharam em uma base de código compartilhada com supervisão mínima.
O projeto, que utilizou Claude Opus 4.6, demonstra os avanços da Anthropic em experimentos de codificação de IA, em meio a um impulso em direção a ferramentas multi-agentes tanto da Anthropic quanto da OpenAI. Os agentes de IA teriam produzido um compilador de 10.000 linhas.
Em outras notícias, os advogados de defesa de Roberto Carlos Muñoz-Guatemala, condenado por agredir o oficial do ICE Jonathan Ross, estão buscando acesso aos arquivos de investigação relacionados ao assassinato de Renee Nicole Good. Os advogados estão solicitando registros de treinamento e arquivos de investigação relacionados a Ross, o agente do ICE que atirou e matou Good durante uma operação direcionada em Minneapolis em 7 de janeiro, conforme relatado pela Wired. Os advogados de Muñoz-Guatemala apresentaram uma moção pós-julgamento no Tribunal Distrital dos EUA.
Enquanto isso, uma nova cadeia de ataques está surgindo, permitindo que os adversários obtenham acesso a ambientes de nuvem em questão de minutos, conforme detalhado pela VentureBeat. O ataque, conhecido como pivô de gerenciamento de identidade e acesso (IAM), começa com uma mensagem do LinkedIn aparentemente legítima de um recrutador. O desenvolvedor é então enganado para instalar um pacote malicioso que exfiltra credenciais de nuvem, incluindo tokens de acesso pessoal do GitHub e chaves de API da AWS. A pesquisa da CrowdStrike Intelligence publicada em 29 de janeiro documenta como os adversários estão explorando essa vulnerabilidade.
No reino da otimização de IA, pesquisadores da Stanford, Nvidia e Together AI desenvolveram uma nova técnica chamada Test-Time Training to Discover (TTT-Discover). Essa técnica permite que os modelos continuem treinando durante o processo de inferência, atualizando seus pesos para o problema específico. De acordo com a VentureBeat, os pesquisadores usaram esse método para otimizar um kernel de GPU crítico, alcançando um desempenho duas vezes mais rápido do que o estado da arte anterior escrito por especialistas humanos.
Finalmente, a Valve anunciou que o aumento dos custos de componentes, como RAM e armazenamento, está forçando-os a revisitar o preço e o cronograma de envio de sua próxima Steam Machine. Os analistas estão divididos sobre quanto desses custos aumentados a Valve repassará aos consumidores, de acordo com a Ars Technica. A forma exata dessas mudanças é atualmente desconhecida.
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