A administração Trump tomou várias medidas significativas com impacto nas regulamentações ambientais, no desenvolvimento de vacinas e na tecnologia, de acordo com relatos de múltiplas fontes de notícias. A Agência de Proteção Ambiental revogou uma descoberta chave que sustentava limites à poluição que aquece o planeta proveniente de carros e usinas, enquanto um alto regulador de vacinas na Food and Drug Administration (FDA) ignorou cientistas da agência para rejeitar a vacina de gripe mRNA da Moderna. Simultaneamente, a desenvolvedora de carros autônomos Waymo está fazendo lobby junto a autoridades municipais em Washington, D.C., para permitir robotáxis sem motoristas, e a Nvidia anunciou uma nova técnica para reduzir os custos de memória da lógica de modelos de linguagem grandes.
A decisão da EPA de revogar a descoberta que sustentava limites à poluição de carros e usinas foi relatada pelo The Verge. Essa ação elimina um elemento crucial na regulamentação de emissões. Enquanto isso, a Ars Technica relatou que Vinay Prasad, o principal regulador de vacinas da administração Trump, rejeitou uma revisão da vacina de gripe mRNA da Moderna, sobrepondo-se a cientistas de carreira na FDA. De acordo com fontes anônimas da FDA citadas pela Stat News, uma equipe de cientistas estava preparada para revisar a vacina, e um memorando de um alto funcionário de carreira, David Kaslow, objetou à decisão de Prasad. O Wall Street Journal confirmou o relatório.
No campo da tecnologia, a Waymo, subsidiária da Alphabet, está buscando ativamente expandir suas operações. A Wired relatou que a Waymo tem pressionado autoridades de Washington, D.C., para aprovar novas regulamentações que permitam que seus robotáxis operem sem motoristas. A empresa afirmou anteriormente sua intenção de começar a oferecer viagens sem motorista na cidade este ano. A Waymo entrou em contato com legisladores locais, incluindo a prefeita Muriel Bowser e membros do conselho municipal, para criar novas regras.
Também no setor de tecnologia, pesquisadores da Nvidia desenvolveram uma técnica para reduzir os custos de memória da lógica de modelos de linguagem grandes. A VentureBeat relatou que essa nova técnica, chamada sparsificação dinâmica de memória (DMS), pode reduzir os custos de memória em até oito vezes. A técnica DMS comprime o cache de valor-chave (KV), a memória temporária que os LLMs geram. Experimentos mostram que o DMS permite que os LLMs "pensem" por mais tempo e explorem mais soluções sem sacrificar a precisão, de acordo com a VentureBeat.
Essas ações refletem uma série de desenvolvimentos políticos e tecnológicos, cada um com potenciais implicações para o meio ambiente, a saúde pública e o futuro dos veículos autônomos e da inteligência artificial.
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