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IA Constrói Compilador, Hack do LinkedIn, Impulso no Kernel da GPU

O modelo de IA Claude da Anthropic, utilizando dezesseis agentes, criou com sucesso um novo compilador C do zero em um experimento de duas semanas, de acordo com uma postagem recente no blog. O projeto, que custou aproximadamente $20.000 em taxas de API, demonstra o potencial de sistemas de IA multi-agentes em tarefas de codificação complexas.

O experimento, detalhado em uma postagem no blog pelo pesquisador da Anthropic, Nicholas Carlini, envolveu dezesseis instâncias do modelo de IA Claude Opus 4.6 da empresa. Esses agentes foram encarregados de construir o compilador com supervisão mínima, trabalhando em uma base de código compartilhada. Os agentes de IA teriam produzido um compilador de 10.000 linhas. Isso ocorre quando a Anthropic e a OpenAI estão lançando ferramentas multi-agentes.

Em outras notícias, advogados de defesa estão buscando acesso a arquivos de investigação relacionados ao assassinato de Renee Nicole Good, após saber que o agente do ICE que a matou foi o mesmo oficial que foi agredido por Roberto Carlos Muñoz-Guatemala. Os advogados de Muñoz-Guatemala, condenado em dezembro por agredir o oficial do ICE Jonathan Ross, solicitaram que um juiz federal ordenasse que os promotores entregassem registros de treinamento e arquivos de investigação relacionados ao tiroteio de Good, que ocorreu em 7 de janeiro durante a Operação Metro Surge.

Enquanto isso, uma nova cadeia de ataque está surgindo que pode comprometer ambientes de nuvem por meio de mensagens do LinkedIn aparentemente legítimas. De acordo com um relatório de pesquisa da CrowdStrike Intelligence publicado em 29 de janeiro, o pivô de gerenciamento de identidade e acesso (IAM) permite que os invasores obtenham acesso a ambientes de nuvem em questão de minutos. O ataque envolve um desenvolvedor recebendo uma mensagem do LinkedIn de um recrutador, instalando um pacote malicioso para uma avaliação de codificação e tendo suas credenciais de nuvem exfiltradas.

No reino dos avanços da IA, pesquisadores da Stanford, Nvidia e Together AI desenvolveram uma nova técnica, TTT-Discover, que otimiza kernels de GPU. Essa técnica permite que um modelo continue treinando durante o processo de inferência, atualizando seus pesos para o problema específico. TTT-Discover conseguiu otimizar um kernel de GPU crítico para rodar duas vezes mais rápido do que as soluções de última geração anteriores criadas por especialistas humanos.

Finalmente, a Valve anunciou que os custos crescentes de componentes como RAM e armazenamento podem impactar o preço e o cronograma de envio de sua Steam Machine. A empresa escreveu em uma postagem no blog que deve revisitar sua estratégia de preços para a caixa de jogos para PC focada na sala de estar. Os analistas estavam divididos sobre quanto dos custos crescentes dos componentes a Valve repassaria aos consumidores.

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