Histórias consolidadas

Anthropic assegura acordo de energia a gás de US$ 3,4 bilhões para abastecer data centers de IA, avaliação de IPO cai para US$ 1,2 trilhão Brave New Coin

A revisão independente segue relatos de que a inteligência chinesa mirou o CEO da fabricante de chips.

Duas empresas chinesas autorizadas a comprar chips de IA da Nvidia proibidos têm escritórios vazios e endereços desconhecidos — investigação revela que os negócios têm vínculos com fornecedores militares chineses sancionados Tom's Hardware

Anthropic assegura contrato de gerador de US$ 3,4 bilhões para data centers de IA, relata o FT CNBC

Declaração do Conselho de Administração da NVIDIA - Quantisnow

Por que a ação da Nvidia parece um negócio agora Yahoo Finance

3 ações de chips de IA para comprar em novembro após a queda de outubro Yahoo Finance

Um entusiasta de eletrônica e DIY de controle remoto ficou surpreso com o avião modelo que construiu, alimentado por um par de motores de soprador de ar de PC

Prefeitura promove capacitação gratuita sobre Inteligência Artificial e Cibersegurança Comando Notícia

Banqueiros elegem inteligência artificial e transição energética como foco na COP31 Brasil 247

Caiu no Enem 2026: exame citou Lei Rouanet, MST e a importância do voto G1

Trump descarta riscos de extinção da humanidade pela I.A enquanto funcionários da OpenAI e Anthropic pedem desaceleração Times Brasil | CNBC

Agente de IA invade sistema de academia para conseguir vaga, diz site CNN Brasil

OpenAI prepara-se para entrar na bolsa em 2027, diz presidente Notícias ao Minuto Brasil

Brasil pode liderar aplicação da IA no mundo físico, diz Google TV Sim Brasil

A centenária São Silvestre recorre à inteligência artificial para preparar seus corredores NeoFeed

Anthropic escolhe pior momento do mercado para fazer maior IPO da história CNN Brasil

Adoção corporativa de agentes de inteligência artificial avança para além da experimentação no mercado corporativo brasileiro Brasil Inovador

Amazon usa inteligência artificial para aprimorar sincronização labial de dublagens no Prime Video Times Brasil | CNBC

Brasil alcança a segunda colocação regional em sinergia entre inteligência artificial e competências humanas, aponta levantamento da Coursera Brasil Inovador

Regulação de IA nos EUA: vitória democrata gera dúvidas Acia Araçatuba

HeadOffice.ai capta R$ 10 milhões para agentes autônomos de IA TV Sim Brasil

Segundo Data Center do ES terá o dobro da capacidade ES Brasil

No imóvel do data center, energia e conectividade pesam mais que o endereço Exame

Brasil tem janela de 3 anos para garantir espaço em data centers, diz setor CNN Brasil

No domingo, a Nvidia anunciou que está iniciando uma investigação sobre o relacionamento do CEO Jensen Huang com Alice Huang, uma executiva de IA e agente do governo chinês. Além do Conselho de Administração anunciar a investigação, Huang enviou um memorando aos funcionários da Nvidia reconhecendo o caso. Você pode ler o texto completo abaixo. Para meu …

Mark Gurman, da Bloomberg, diz que o CEO John Ternus está pressionando o czar de IA Craig Federighi para acelerar o roteiro da Siri e entregar um agente de IA poderoso que possa competir com o Dots da OpenAI ou o Muse da Meta. Embora Federighi tenha entregue uma versão funcional da IA da Siri em um prazo incrivelmente curto, a empresa não tem ilusões de que é […]

Suno está enfrentando mais um par de processos. Um grupo de detentores de direitos da música de Elvis Presley e o editor de alguns dos maiores discos de Eminem estão processando a empresa de música IA, alegando que ela gera ilegalmente músicas e letras que imitam esses artistas. Os advogados no processo Presley afirmam que a Suno violou a lei do Tennessee […]

Dilema da IPO da Anthropic após a queda nas ações de IA: 'Condenado se fizer, condenado se não fizer' Yahoo Finance

Nova política de opt-in da Google para IA apresenta um problema para escolas Mashable

Não gosta do Coach de IA do Google Health? Veja como desativá-lo Engadget

AP sources: Staff at U.S. center for AI safety are reporting to the White House, raising independence concerns PBS

Franklin Templeton Usará o OpenAI ChatGPT para Prever Criptomoedas Cryptonews

Do susto com a Anthropic à avaliação de US$ 12,5 bilhões: o retorno da IA da JFrog CTech

É Horrível Que o Google Não Deixe os Usuários Desativar Visões Gerais de IA Futurism

Gemini vs ChatGPT: US$ 19,99 vs US$ 20, Plano a Plano [2026] https://tech-insider.org/

Mamdani critica Google por usar monopólio para intimidar escolas que proíbem IA Futurism

Anthropic: Claude ‘Dreams’ elevou pontuações da Wiki de 13% para 48% FourWeekMBA

Anthropic supostamente firma contrato de US$ 3,4 bilhões para energia a gás em data centres Yahoo Finance

Anthropic: CLAUDE.md Regras São Solicitações; Ganchos São Aplicados FourWeekMBA

Prompt de Memória do ChatGPT aumenta risco de phishing para detentores de cripto Bitcoin Foundation

Um sistema de IA executando um modelo da Anthropic resolveu uma conjectura de quase 20 anos com implicações para “Quantum Speedup” Quantum Zeitgeist

Anthropic S-1: prejuízo reduzido para US$ 1,3 bilhão, de US$ 5,2 bilhões [2026] shattered.io

Chamath Palihapitiya alerta que a desaceleração dos data centers de IA pode ser um impacto ‘desproporcional’ para a Anthropic e a OpenAI Stocktwits

Google se apressa para contestar alegações de que está intimidando escolas a usar o Gemini San Jose Inside

Rendimento Cognitivo: 3 Avisos de Engenheiros da Anthropic [2026] https://tech-insider.org/

Vitórias nas urnas na terça-feira estão encorajando ativistas a pressionar legisladores estaduais e colocar a oposição à expansão de data centers na agenda para 2028.

Nvidia investiga se o CEO Huang foi alvo de espionagem estrangeira enquanto admite caso extraconjugal Reuters

Rubio alertou autoridades sobre o envolvimento do chefe da Nvidia com espião chinês The New York Times

Intel: A venda em massa fez a maior parte do trabalho Seeking Alpha

Ações da Nvidia perdem suporte chave, entram em mercado em baixa enquanto os resultados se aproximam Benzinga

We describe the system submitted by Telefónica Innovación Digital to the Speech-COSER Challenge 2026, which features spontaneous speech from elderly speakers recorded in rural Spain. For ASR, we perform CTC-based pseudo-forced alignment scores audio-text match quality to guide a two-stage LoRA curriculum, followed by post-hoc magnitude pruning of the LoRA matrices to enhance generalization. An ensemble of seven systems combined via ROVER achieves 36.25\% unnormalized and 22.17\% normalized WER.

We study stochastic bandits with reward-dependent delays, possibly infinite, whose reports omit the originating round. For each $c\in[0,1)$, Balanced Historical Optimism (BHO) has a delay term controlled by the largest suboptimal-arm quantile at level $1-cΔ_i$, without requiring optimal-arm reports. Lower bounds give an inverse-square slack cost in the logarithmic statistical regime and linear minimax regret at $c=1$. A family with growing $K$ forces worst-case regret $Ω(G\log K)$ for every learner, where $G=\max_iΔ_i h_i$ is the largest gap-weighted suboptimal cutoff. Pending-triggered balance preserves BHO's weighted-cutoff bound for $c

Predictive algorithms are increasingly used to guide hospital discharge decisions, yet these models can exhibit censoring bias for vulnerable patients due to insufficient historical data or past discharge decisions. When biased readmission risk predictors are used to inform discharges, the training data generated by discharge decisions may perpetuate similar biases when predictors are re-trained, leading to a vicious cycle. We extend a queueing-based Markov decision process for hospital discharge to incorporate periodically retrained readmission risk predictors. Our key insight is that cost-optimal, "capacity-aware" operational decision policies can naturally diversify the lengths of stay at which patient outcomes are observed, enabling consistent estimation of readmission risk without explicit fairness constraints. We prove that repeated retraining under discharge-up-to policies conver…

Many studies of animal vocalizations require clean recordings, but animals are usually recorded in the field, with background noise from weather, vehicles, and other animals. Animal vocalization denoising is challenged by the scarcity of clean training data and the extreme diversity of animal vocalizations. Classical spectral gates leave residual noise, especially without voice activity detection (VAD), while detector-free neural denoisers designed for bioacoustics remove less noise. We show that a general-purpose source separation foundation model, SAM-Audio, removes more noise than either of these types of methods, when used without training and prompted with time spans from a simple animal VAD. To turn this heavy method into a practical tool, we distill it into CallCleaner, a 19M-parameter denoiser that needs no detector and runs ~90x faster than real time on a laptop CPU. We find th…

Existing evaluations often test persona expression rather than whether persona information persists in extended decision-making. We introduce THEATRON, a controlled benchmark that uses financial replay to evaluate persona persistence in long-horizon sequential decision-making. In these environments, models conditioned on fixed behavioral-finance personas observe shared daily market evidence and trajectory-specific account-state feedback and make sequential decisions over multi-month trajectories. We evaluate Zero-Shot, One-Shot, and Chain-of-Thought persona injection across four LLMs, using cumulative-return and action trajectories to diagnose within-persona stability, cross-persona separability, and action collapse. Persona conditioning produces systematic behavioral shifts beyond a no-persona baseline, and persona-level separation generally exceeds the variation induced by semanticall…

Ações da Intel não avançaram em 8 anos. Por que desta vez pode ser diferente 24/7 Wall St.

We present MicroSim, a system for binary code similarity detection that represents each function as a graph built from IDA Pro Hex-Rays microcode and compares such graphs with a contrastive Siamese graph neural network (GNN). We evaluate on the TREX cross-optimization benchmark, a corpus of 849,072 function-level microcode graphs spanning optimization levels -O0 through -O3, under a strict class-disjoint split in which no function key is shared between train and test. Under this protocol, MicroSim reaches 0.9972 area under the receiver operating characteristic curve (ROC-AUC) and 0.9762 Matthews correlation coefficient (MCC), outperforming Gemini (0.9332 ROC-AUC), SAFE (0.9752), and jTrans (0.9740) retrained on the same split, as well as a structure-free Bag-of-Words (BoW) baseline (0.9484). We analyze the gap between pair classification and ranked retrieval in graph transformers, showi…

In multi-institutional biomedical data analysis, comprehensive disease profiles are often fragmented across different data silos. Furthermore, local data distributions typically exhibit varying levels of granularity or even complex nested structures. Although Hierarchical Clustering (HC) is a powerful tool for exploring such data topologies, its cumbersome recursive process incurs prohibitive computational overhead and renders it highly susceptible to privacy leakage. This paper, therefore, introduces an efficient one-shot hierarchical FC framework that performs client-end (institutions) distribution exploration and server-end distribution aggregation through one-way prototype-level communication from clients to the server. Although the designed one-shot prototype transmission guarantees minimal computational overhead and mitigates privacy risks, it inevitably incurs information loss. T…

Swarm Learning improves resilience and removes the need for a single trusted coordinator by distributing model aggregation and validation across participating nodes. However, it also delegates the validation of model updates to peers whose private data may be biased, unrepresentative, or adversarial, and existing Swarm Learning protocols generally do not attest that data, leaving decentralized validation as an attack surface. We present a robust, privacy-preserving Swarm Learning framework that makes verifiable data quality the condition for admission to the learning task. A validator joins only after a zero-knowledge attestation proves, without revealing any raw sample, that a reference model ran correctly on its private data. The attested outputs also yield a label-free class profile, so the network assembles a collectively IID validator pool from individually skewed validators as acc…