No drop de hoje, repetindo a palavra “chips” trocentas vezes:

• Gemma 3: menor, melhor e mais econômico

• OpenAI: a nova fábrica de agentes de IA

• Chips de IA: comprar ou desenvolver? Eis a questão

• Os Casos de Uso: e&, Google Messages, Amarra, Exército Israelense, Tinder, Snap

• Prompt Like a Pro: Argumentações avançadas com a IA

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Gemma 3: menor, melhor e mais econômico

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Meta foi a primeira big tech a remar contra a maré e lançar seus modelos de IA de código aberto. O movimento ganhou tração com o chinês Qwen e o francês Mistral e até o Google entrou na dança com o Gemma - que acaba de receber um update!

O Gemma 3 chegou para mostrar que tamanho não é documento e, na tabela mais famosa das LLMs globais, LM Arena, já ultrapassou os modelos monstros DeepSeek V3, o3-mini, Claude 3.7, Llama 3.1 405B e Qwen 2.5 Max pelos votos da comunidade - um feito mais que histórico, considerando seu tamanho. O novo Os diferenciais do novo Gemma incluem:

• Entende 140 idiomas diferentes

• Bateu 1338 pontos no LMArena

• Multimodal com input de áudio e vídeo

• Janela de contexto de 128k (~300 páginas ou 30 imagens HD)

• Econômico já que roda em somente 1 Nvidia H100 vs 32 do DeepSeek V3/R1

• Versões de 1B (texto) e 4B, 12B e 27B (imagem e vídeo)

Open-source do jeitinho que todo mundo gosta, ele pode ser baixado para rodar localmente no seu PC através do LM Studio, Ollama ou Jan.

P.S: um vídeo explicando como rodar um modelo open-source localmente →

🤖 Casos de Uso

• e& começou a usar IA para analisar a mudança climática, desastres naturais e saúde pública com aplicações de linguagem natural.

• Google Messages está usando IA em dispositivos Pixel e Android para verificar SMS e detectar fraudes.

• Amarra, distribuidora global de vestidos, usa o ChatGPT para escrever a descrição dos seus produtos.

• Exército Israelense está criando uma LLM usando uma vasta coleção de dados de vigilância palestinos.

• Tinder lançou um Cupido IA para ajudar os usuários que não estão tendo muita precisão nos seus matches.

• Snap apresentou seus efeitos de câmera alimentado por IA, em um modelo feito pela empresa.

A nova fábrica de agentes de IA da OpenAi

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Os agentes de IA tomaram conta da passarela. Até agora, eles eram, em sua maioria, orientados para o bate-papo (chat in, chat out), mas os agentes serão cada vez mais orientados para a ação (dados in, ação out). Baseado na sabedoria que os agentes podem não somente conversar, mas também conquistar, a OpenAI lançou o OAI Agents Software Development (SDK) 

Anteriormente, o que era somente um projeto experimental para tentar fazer frente aos frameworks mais badalados do GitHub (CrewAI, LangChain, Flowise…) e ganhar espaço no mercado, se tornou agora um produto estruturado com recursos completos, além de fazer uma frente financeira através da API. Nas novidades entraram:

• Agentes estruturados: não somente respondem a comandos, mas também seguem fluxos e interagem com ferramentas como busca e acesso a arquivos.

• Delegação inteligente: os agentes transferem tarefas entre si de maneira automática fazendo a informação fluir eficientemente dentro do sistema.

• Guardrails: diferente do Swarm, que era um playground aberto, o novo framework tem mecanismos que verificam os inputs e outputs dos modelos.

• Rastreamento e depuração nativos: devs podem monitorar as interações dos agentes em tempo real, visualizar logs e otimizar os fluxos facilmente.

• Suporte a modelos externos: apesar de ser um filho da OpenAI, o Agents SDK não é exclusivo para modelos da empresa, podendo ser configurado para terceiros, que forem compatíveis com a API “Chat Completions”.

O que antes exigia profundo conhecimento e semanas de desenvolvimento agora pode ser feito por qualquer desenvolvedor Python em questão de horas ou até minutos.. As aplicações do que um agente é capaz de fazer são infinitas e o mercado está prestes a presenciar uma explosão de aplicações destes.

P.S.1: alguns exemplos práticos de agentes que o Stripe criou para sua plataforma.
P.S.2: o novo framework de agentes vem para substituir o antigo Swarm.

PROMPT LIKE A PRO

A IA é ótima para preencher lacunas, então aproveite para fazer ela ocupar espaços do texto de acordo com a sua necessidade apresentada:

🤖 Novidades em IA

• Alibaba apresentou o R1-Omni, um modelo de reasoning que identifica o sentimento expressado no vídeo anexado como input.

• Google DeepMind entrou no mundo de agentes IA misturados com robótica, baseados no Gemini 2.0, com capacidades de raciocínio sem precedentes.

• Perplexity lançou o Model Context Protocol para o Sonar, agora o Claude pode usá-lo como mecanismo de busca.

• Captions AI apresentou o Mirage, um modelo de vídeos de IA que faz criativos User-Generated-Content.

• Dario Amodei, CEO da Anthropic, afirmou que em até 6 meses a IA estará escrevendo 90% do código do mundo, e chegará a quase 100% ano que vem.

• Harvey AI lançou novos agentes de IA com capacidade de planejamento e adaptabilidade que igualam ou superam advogados em tarefas jurídicas.

Construir ou Comprar? Eis a questão

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Depois de ter ficado claro que o custo para desenvolver modelos proprietários de Inteligência Artificial seria alto, limitando o acesso às startups com muito funding (ou as chinesas), as big techs se viram frente a um dilema crucial: desenvolver os próprios chips ou pegar a senha e entrar na fila de compra dos chips da Nvidia?

Se por um lado a Nvidia soube surfar a onda e aproveitar a demanda infinita pelos seus chips de treinamento de IA, por outro, as big techs se viram reféns da disponibilidade e boa vontade de uma só empresa. E como ninguém gosta de ser refém, geral começou a trabalhar no desenvolvimento dos próprios chips - enquanto continuam a usar e oferecer os da Nvidia:

• Amazon: oferece instâncias com GPUs da Nvidia mas também desenvolveu o Trainium3, sua linha própria para otimizar desempenho & custos.

• Google: já que o Google também possui sua própria Cloud, não enrolou muito e fez suas TPUs para não depender da Nvidia e ter tecnologia própria.

• Apple: a Apple começou em 2020 a fazer a linha M, chips próprios para o consumidor final, mas admitiu usar as TPUs da Google para treinar suas IAs.

• Meta: passou por maus bocados para ter tecnologia própria e acabou abrindo o bolso para a Nvidia, mas alocou U$119bi em IA esse ano e fará chips de IA.

• Microsoft: tem colaborado ativamente com a Nvidia para garantir que todas suas GPUs funcionem perfeitamente na Azure, mas não para de desenvolver tecnologias, tal qual o Majorana-1, o chip quântico game-changer.

• AMD: a rival da Nvidia no setor gamer parece ter desistido de desenvolver infraestrutura e focou em chips para o consumidor final com a linha Ryzen AI.

A liderança absoluta da Nvidia no setor de chips não é por acaso. A primeira etapa típica do processo de desenvolvimento do chip, chamada Tape-Out requer dezenas de milhões de dólares e leva de 3-6 meses para ser concluída - sem nenhuma garantia de que irá funcionar - para que o design seja enviado à fábrica. Em caso de falha, é necessário voltar para o início do tabuleiro e recomeçar o jogo.

Game: Qual a imagem é gerada por IA?

Antes de ir…

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