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Annette Dashofy relata pausa na revisão de romance para trabalhar em outro projeto

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Depois de mais de um ano escrevendo e reescrevendo um romance, Annette Dashofy decidiu interromper temporariamente a revisão e começar outro projeto. Em relato publicado em 25 de outubro no coletivo Writers Who Kill, a autora descreve o impasse e os próximos passos de seu trabalho. Antes da pausa, havia concluído o primeiro rascunho e revisado as cem páginas iniciais. Enviou esse material à agente, cuja avaliação apontou problemas que a própria escritora já percebia. Segundo Dashofy, o manuscrito não está vinculado a um contrato editorial. Para retomar o processo, pretende continuar a leitura de obras de estilo e gênero próximos, reformular a seleção de referências e desenvolver um novo romance, ainda em fase inicial. Espera que essa distância ajude a reconhecer soluções para o texto interrompido. Ao discutir a decisão, mantém a recomendação de terminar um primeiro rascunho antes de abandoná-lo por outra ideia. Seu relato distingue essa etapa da necessidade de afastamento durante uma r...

David Somerfleck descreve planejamento e rotina de escrita em entrevista à ALLi

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Em entrevista publicada em 25 de outubro pelo centro de orientação da Alliance of Independent Authors, David Somerfleck descreveu como retomou a ficção científica depois de trabalhar com jornalismo, marketing e comunicação política. Para estruturar seu primeiro romance, contou ter experimentado diferentes formatos de planejamento, passando de anotações em guardanapos e cadernos ao uso de quadros Kanban. Durante uma temporada em Portugal, alternava a preparação do roteiro com a redação do livro e reservava períodos para ouvir audiolivros. Ambientado nos Estados Unidos de 2096, One Grain of Sand abre a trilogia Shards of a Shattered Sky. Segundo a apresentação da entrevista, o escritor trabalha nos dois volumes seguintes. Fonte: ALLi / Self-Publishing Advice, entrevista de Howard Lovy, 25/10/2026. Leia a entrevista original na ALLi Imagem: ilustração criada com IA.

Reino Unido anuncia investimentos em segurança de IA e laboratório de biossegurança

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Em comunicado publicado em 24 de outubro, o governo britânico anunciou investimentos em inteligência artificial que abrangem segurança, pesquisa, formação e adoção por empresas. Entre as iniciativas está a criação do AI Biosecurity Lab, voltado à detecção de ameaças biológicas e ao desenvolvimento de contramedidas. Para o laboratório, foram previstos £100 milhões de recursos públicos. OpenAI e Anthropic assumiram compromissos de até £200 milhões em capacidade computacional, acesso a modelos e apoio técnico. Google DeepMind e Basecamp Research também participarão de colaborações. Segundo o anúncio, a organização funcionará de maneira independente e sem fins lucrativos. Dentro do pacote mais amplo, o AI Security Institute receberá £120 milhões adicionais. Outros £60 milhões serão destinados a uma iniciativa de defesa cibernética com agentes de IA, enquanto £70 milhões financiarão um centro para identificar vulnerabilidades. Há ainda recursos para formação em projeto de chips e parcerias ...

Ultralytics incorpora Kimi K3.1 Pro à anotação automática de imagens

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Desde 24 de outubro, usuários da Ultralytics Platform podem selecionar Kimi K3.1 Pro para identificar objetos em imagens. Segundo a empresa, o recurso aceita classes definidas pelo usuário e devolve caixas de delimitação para revisão humana. Em avaliação própria com 360 imagens de 36 conjuntos de dados, a Ultralytics registrou 0,444 na métrica mAP50, usada para medir detecção de objetos. Esses resultados descrevem as condições da comparação e não garantem desempenho equivalente em outras coleções. Houve falhas por tempo excedido em 6,4% das solicitações. Para imagens especializadas, a empresa recomenda examinar previsões antes de processar um conjunto inteiro. Custos do provedor e taxas da plataforma são separados. Embora a integração tenha sido anunciada no dia 24, a fonte situa o lançamento original do Kimi K3.1 Pro em 23 de outubro. A novidade desta notícia é sua disponibilização na plataforma de anotação. Fonte: Ultralytics, Glenn Jocher, 24/10/2026. https://www.ultralytics.com/blo...

NVIDIA mostra treinamento de locomoção robótica em ambientes simulados

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NVIDIA apresentou em 23 de outubro um roteiro que utiliza agentes de IA na preparação de ambientes para treinar o pequeno robô bípede Microduck. A demonstração conecta planejamento, criação de obstáculos, simulação física e avaliação da locomoção. A partir da descrição da tarefa, agentes ajudam a organizar o projeto e construir os elementos do percurso. No Isaac Lab, muitas simulações fornecem experiências de equilíbrio, deslocamento e contato com obstáculos, utilizadas para ajustar a política que controla o movimento. O experimento descrito empregou 4.096 ambientes paralelos na adaptação a rampas e outras dificuldades. Depois do treinamento, a avaliação observa quedas, colisões, interrupções e conclusão do percurso, distinguindo o processo de aprender da verificação do comportamento obtido. Transferir o resultado para um robô físico exige considerar diferenças nos sensores, atuadores e contato com o chão. O roteiro divulgado concentra-se na preparação e nos testes em simulação; um per...

NVIDIA detalha ajuste de desempenho que preserva critérios de precisão

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Em série técnica publicada em 23 de outubro, a NVIDIA explicou o funcionamento do Global Performance Tuner, recurso do TensorRT 11.1 que compara diferentes caminhos de compilação de modelos. O procedimento procura uma execução mais rápida entre as configurações que atendem aos critérios de precisão definidos. Cada caminho reúne escolhas sobre como transformar o modelo em operações executáveis. Durante a busca, o sistema constrói e mede alternativas, descarta as que falham e compara o desempenho das restantes. Segundo a empresa, existem mais de duzentas opções de ajuste disponíveis. Nos dez trabalhos avaliados na apresentação, os ganhos informados variaram de 1,14 a 1,63 vez em relação à configuração padrão. Esses resultados pertencem às condições medidas; não estabelecem um aumento universal para qualquer modelo ou equipamento. Separar velocidade de aceitabilidade da resposta é o ponto operacional do método. Cabe ao desenvolvedor escolher dados e métricas representativos de sua aplicaç...

OpenAI encerra acesso a versões antigas de modelos na API

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O encerramento de acesso a uma série de versões antigas de modelos da OpenAI entrou em vigor em 23 de outubro, conforme o registro oficial de descontinuações. A medida havia sido anunciada em abril e alcança identificadores específicos da API, além de algumas versões ajustadas por clientes. Entre os itens listados estão versões de GPT-3.5 Turbo, GPT-4, GPT-4 Turbo, GPT-4.1 nano e GPT-4o, assim como modelos de raciocínio e geração de imagens. O documento indica alternativas para migração conforme cada identificador. Para aplicações de escrita que dependem desses serviços, mudar o modelo pode alterar formato, custo e comportamento das respostas. Preservar apenas o mesmo comando de entrada não garante que revisão, classificação ou geração de texto mantenham o resultado esperado. A data corresponde ao encerramento efetivo informado na documentação, e não ao lançamento de um modelo novo. Equipes responsáveis por integrações precisam conferir o nome exato utilizado e validar as tarefas no su...

Entrevista do MIT examina papel do acaso na história da inteligência artificial

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Em entrevista publicada pelo MIT em 23 de outubro, o historiador Benjamin Lindquist discutiu como pesquisadores do século XX introduziram aleatoriedade em sistemas de inteligência artificial para investigar a criatividade. Seu trabalho acompanha uma tradição na qual respostas inesperadas podiam ser tratadas como objeto de interesse. Para alguns pioneiros, reproduzir o pensamento humano exigia ir além de uma sequência previsível de operações. Segundo Lindquist, o acaso oferecia uma forma de desviar de soluções habituais e observar associações que um procedimento inteiramente ordenado talvez não produzisse. Hoje, sistemas de linguagem circulam fora dos laboratórios e participam de atividades com consequências concretas. Nessa passagem, a mesma imprevisibilidade que pode favorecer uma combinação criativa exige cuidado quando o usuário espera informação correta. A entrevista apresenta uma interpretação histórica dessa tensão, sem reduzir todos os erros atuais a uma causa única. Na escrita,...

Google apresenta percurso da IA para triagem de tuberculose

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Google Research publicou em 23 de outubro uma apresentação sobre a aplicação de IA à triagem de tuberculose, no contexto da IDWeek, em Washington. O texto reúne o percurso entre pesquisas com radiografias, validações clínicas e modelos abertos que podem ser adaptados por sistemas de saúde. Em regiões com poucos radiologistas, examinar imagens do tórax pode ajudar a identificar pessoas que precisam de investigação adicional. Triagem designa essa seleção inicial; uma imagem considerada suspeita não confirma, por si, a doença. Segundo o relato, o trabalho passou por avaliações independentes e estudos prospectivos em diferentes populações. A publicação menciona também modelos de base como MedGemma, cujo uso depende de adaptação e verificação no ambiente em que serão empregados. A novidade do dia 23 é a divulgação desse balanço técnico. Os estudos citados pertencem a anos anteriores e não devem ser apresentados como descobertas realizadas ontem. Para avaliar o alcance da proposta, interessa...

Hugging Face publica consulta de compatibilidade de modelos com AWS Trainium

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Em publicação de 23 de outubro, a Hugging Face apresentou uma consulta para verificar quais modelos de seu acervo foram testados no AWS Trainium com o backend TorchNeuron. Além do resultado, a ferramenta oferece informações sobre o ambiente e o procedimento usado na execução. Ao procurar um modelo, o desenvolvedor pode consultar versões do compilador e da biblioteca Transformers, quantidade de núcleos utilizados, tempo de execução e consumo máximo de memória. Quando um item não foi testado, essa ausência deve ser distinguida de uma incompatibilidade confirmada. Os testes descritos carregam o modelo e geram 32 tokens. Em um único núcleo, comparam a saída à execução em CPU; em configurações distribuídas, outro modelo verifica a fluência do inglês. Esse critério informa o que foi examinado, sem equivaler à avaliação completa de todas as capacidades. Disponibilizar o roteiro permite repetir a verificação em condições conhecidas. Para equipes que escolhem onde executar modelos de texto, o r...