A China testou com sucesso um novo foguete reutilizável e uma cápsula tripulada na terça-feira, um passo significativo em seu ambicioso plano de pousar astronautas na Lua até 2030, de acordo com a Agência Espacial Tripulada da China (CMSA). O lançamento do foguete Longa Marcha 10 e da espaçonave Mengzhou, elementos centrais da arquitetura lunar da China, marca um grande avanço no programa de exploração lunar tripulada do país, conforme relatado pela Ars Technica.
O voo de teste, conduzido no final da terça-feira, horário dos EUA, demonstrou o foguete Longa Marcha 10 e a espaçonave Mengzhou. China e Estados Unidos estão envolvidos em uma corrida para alcançar o próximo pouso humano na Lua, competindo por prestígio nacional e recursos lunares, observou a Ars Technica. A CMSA destacou o sucesso da demonstração.
Em outras notícias, a administração Trump deveria eliminar formalmente o papel do governo dos EUA no controle da poluição por gases de efeito estufa esta semana, de acordo com a Ars Technica. Ao revogar uma descoberta científica de 17 anos que os gases de efeito estufa colocam em perigo a saúde e o bem-estar públicos, a Agência de Proteção Ambiental (EPA) desmantelará a base legal para sua autoridade de agir sobre as mudanças climáticas sob a Lei do Ar Limpo. O administrador da EPA, Lee Zeldin, deveria estar presente com o presidente Donald Trump para o evento.
Enquanto isso, um novo método de ajuste fino desenvolvido por pesquisadores do MIT, o Improbable AI Lab e ETH Zurich permite que modelos de linguagem grandes (LLMs) aprendam novas habilidades sem perder as existentes, relatou a VentureBeat. A técnica, chamada de ajuste fino por autodistilação (SDFT), permite que os modelos aprendam diretamente de demonstrações e de seus próprios experimentos, aproveitando as habilidades inerentes de aprendizado no contexto dos LLMs modernos. Experimentos mostram que o SDFT supera consistentemente o ajuste fino supervisionado tradicional (SFT), ao mesmo tempo em que aborda as limitações do aprendizado por reforço.
No reino da IA, os riscos associados aos agentes de IA estão sendo destacados. Mesmo em ambientes de chatbox, os LLMs podem cometer erros e exibir comportamento indesejável, de acordo com a MIT Technology Review. As consequências desses erros se tornam mais sérias quando os agentes de IA têm ferramentas para interagir com o mundo exterior, como navegadores da web e endereços de e-mail. Isso pode explicar por que o primeiro assistente pessoal LLM inovador veio de um engenheiro de software independente, Peter Steinberger, que carregou sua ferramenta, OpenClaw, no GitHub em novembro de 2025. O projeto se tornou viral no final de janeiro. OpenClaw aproveita os LLMs existentes para permitir que os usuários criem seus próprios assistentes sob medida.
Finalmente, a WIRED revelou detalhes da expansão planejada da ICE para mais de 150 espaços de escritório nos Estados Unidos, incluindo 54 endereços específicos. A ICE planeja ocupar espaços governamentais existentes e compartilhar instalações com consultórios médicos e pequenas empresas, de acordo com a WIRED.
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