Histórias consolidadas

Fabricante do chatbot Claude se prepara para estreia na bolsa de $1,3 trilhão apesar de alerta 'catastrófico' sobre IA BBC

Anthropic lança Claude Meetings para transformar discussões de trabalho em planos e tarefas - TechCrunch

Anthropic agora tem sua própria suíte de escritório com IA - The Verge

Gemini 4 Carbon está agora disponível blog.google

Kora está pronta para ser lançada como uma alternativa gratuita ao Windows, direcionada a usuários que dependem fortemente de modelos e agentes de IA.

Anthropic mira avaliação em torno de US$ 1 trilhão em IPO de IA blockbuster, abaixo da expectativa inicial Fox Business

Governo Federal estabelece diretrizes para uso responsável da IA na educação — Secretaria de Comunicação Social www.gov.br

Lições das parcerias educacionais da OpenAI na região EMEA e da nova pesquisa ThinkYoung. Apoio a professores, alfabetização em IA e aprendizado independente.

Distrito escolar de Berkeley considera mudar do Google Search após o ‘ultimato’ de IA da gigante de tecnologia Berkeleyside

Anthropic na segunda-feira lançou os modelos Claude Fable 5.2 e Claude Mythos 5.2, que, segundo a empresa, apresentam melhorias em codificação, raciocínio e visão. Durante o treinamento pré-lançamento, os grandes modelos de linguagem (LLMs) ajudaram seus engenheiros a "concluir migrações de software que seriam inviáveis de outra forma, projetar três dispositivos eletrônicos funcionais do zero, resolver dois problemas em aberto na física de buracos negros, fazer"

Google lançou o Gemini 4 Carbon para desenvolvedores pagantes na terça‑feira, posicionando seu modelo de fronteira mais recente acima do Gemini 4 Argon para casos complexos. A postagem "Google diz que o Gemini 4 Carbon comprovou a criptografia do Signal em semanas" apareceu primeiro no The New Stack.

Legisladores republicanos estão considerando investigações do CEO da Nvidia, Jensen Huang, e buscando capitalizar o escândalo que envolve o gigante tecnológico para apertar as restrições de chips à China.

Ações da Nvidia sobem ligeiramente enquanto investidores avaliam possíveis consequências do caso amoroso do CEO com suposta espiã CNBC

Google emite ultimato às escolas do Condado de San Diego: use busca com IA ou seja cortado NBC 7 San Diego

A investigação independente segue relatos de que o CEO teve um relacionamento romântico com um suposto espião chinês.

Republicanos da Câmara consideram emitir intimação ao CEO da Nvidia, Jensen Huang ABC News - Últimas Notícias, Vídeos e Mais

Política de busca de IA do Google gera protestos de defensores da escola de Chicago FOX 32 Chicago

Scoop: Departamento de Comércio recebeu alerta de segurança nacional sobre caso do CEO da Nvidia Axios

Escândalo envolvendo o chefe da Nvidia pode ter implicações de amplo alcance NPR

Nvidia enfrenta escrutínio crescente sobre laços com chips da China e caso do CEO Reuters

Nvidia e Jensen Huang enfrentam ação de acionistas alegando que investidores foram enganados sobre caso de espionagem AP News

No Brasil, 17% do público maduro usa inteligência artificial Jornal O Sul

Huang, da Nvidia, tenta projetar 'negócios como de costume' ao retornar ao escritório após revelação do caso CNBC

Legisladores dos EUA avançam regras de chips para a China após alegações contra o CEO da Nvidia Reuters

MEC estabelece regras para uso de inteligência artificial em escolas e universidades Diario de Pernambuco

Google é processada por acesso de adolescente ao Gemini no Chromebook; ação alega que ela usou o serviço para planejar suicídio - Mashable

URL do artigo: https://www.vulncheck.com/blog/anthropic-glasswing-november-update URL dos comentários: https://news.ycombinator.com/item?id=50447074 Pontos: 135 # Comentários: 44

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OpenAI ainda não disse quais são seus planos para o futuro das viagens. Mas o fundador da Sonder, Francis Davidson, é uma figura bem conhecida na indústria de viagens.

Inteligência artificial nas escolas: veja o que muda com as novas regras do MEC Times Brasil | CNBC

Nova Iorque está se preparando para aplicar sua abrangente lei de segurança de IA, exigindo que grandes desenvolvedores como OpenAI e Anthropic se registrem, divulguem práticas de segurança e relatem incidentes críticos ou enfrentem multas.

Regulação do PL da IA deve ser setorial e dinâmica para não travar inovação, apontam especialistas Debate Jurídico

Schumer diz que o Congresso deve ter respostas sobre a defesa de Trump ao CEO da Nvidia Reuters

Agentes de IA já são usados por 59% dos profissionais no Brasil Agora RN

Dweck defende regulação tecnológica e papel indutor do Estado Agência Brasil

Cada um dos sete cofundadores planeja vender exatamente o mesmo número de ações na IPO, o que lhes renderia cerca de US$ 250 milhões em dinheiro no ponto médio da faixa de preço, mantendo o grupo no controle da empresa.

Nvidia contrata grande escritório de advocacia de Nova York para investigar o caso Huang BBC

Anthropic está ampliando a capacidade do Claude de trabalhar diretamente dentro de aplicativos corporativos; agora ele pode abrir interfaces de software completas, recuperar informações, The post Anthropic wants Claude to be the front end for your entire enterprise app stack appeared first on The New Stack.

Brasil investe R$ 46,3 milhões em inteligência artificial para proteger dados e reduzir consumo de energia Âncora 1

Brasília recebe evento para debater segurança e desenvolvimento da inteligência artificial no Brasil Governo Federal

O acordo chega algumas semanas depois de a Oura adiar indefinidamente sua IPO de até US$ 2,2 bilhões, citando “incerteza no mercado de IPOs”.

Apesar da negação, Trump foi informado durante viagem à China sobre espionagem ao Jensen Huang, da Nvidia The New York Times

Inmetro promove Fórum Brasil-Europa sobre testes de segurança para Inteligência Artificial Portal Único

GIFs com IA no ChatGPT? Saiba como usar o novo recurso da OpenAI CNN Brasil

A PSI usou um modelo não lançado da Anthropic para responder a uma questão fundamental sobre computação quântica que cientistas perseguem há quase duas décadas.

Em termos de alvos de espionagem, Jensen Huang talvez seja um dos menos surpreendentes na Terra. O CEO da Nvidia dirige uma das empresas mais valiosas do mundo, controla a tecnologia em alta que alimenta o boom da IA e tem boa relação com presidentes, CEOs e todo tipo de pessoas importantes. Ele também usa uma jaqueta de couro estilosa. O que faz […]

Anthropic launches new suits of AI office productivity tools in run up to IPO Fortune

Um atacante explorou uma vulnerabilidade de execução remota de código no SGLang, um mecanismo de inferência de código aberto, e executou código em um dos servidores de inferência da NEAR AI no último domingo. O atacante também poderia ter visualizado as solicitações processadas naquele servidor naquele dia, incluindo solicitações enviadas em modo confidencial, informou a empresa no início desta semana. Esse modo processa solicitações dentro de um ambiente de execução confiável (TEE).

Queda das ações de chips se aproxima de US$ 5 trilhões enquanto a Nvidia atinge o nível de venda mais extremo desde 2019 Yahoo Finance.

Microsoft pressiona Trump contra veto a equipamentos chineses para inteligência artificial Brasil 247

Maioria das empresas brasileiras incentiva testes com IA, mostra estudo CNN Brasil

OpenAI pretende tornar o ChatGPT um motor de descoberta para consumidores mais robusto, e uma série de novos recursos busca capacitar empresas a ajudar nisso.

Anthropic está buscando garantir até US$ 88,5 bilhões em seu IPO planejado e em uma colocação privada simultânea, potencialmente tornando‑se a maior captação de recursos já vinculada a uma estreia no mercado público. Na terça‑feira, a gigante de IA enviou um formulário S-1 atualizado para sua próxima oferta pública, revelando novos detalhes, incluindo uma faixa de preço proposta para as ações e o tamanho da oferta.

Foundation models pretrained on large natural-image collections are increasingly adapted for medical image segmentation, in the expectation that they will replace models trained for each task. Most comparisons, however, use data from the training distribution and a single task-specific baseline whose configuration is rarely justified, and therefore provide limited evidence of performance at new clinical sites. It also remains unclear how much of a foundation model must be adapted, and what determines this. We adapted a foundation model, DINOv2, with strategies ranging from tuning only its bias terms to full fine-tuning, and compared it with U-Nets and ResU-Nets trained from scratch. Experiments covered colonoscopy, breast ultrasound and dermoscopy, with testing on held-out data from the training source and on independent datasets from other institutions. The adapted foundation model gen…

DeepLearning (DL)-based Computer-Aided Diagnostic (CAD) systems have shown great promise in supporting clinicians, but their performance heavily depends on the availability of large, well-annotated datasets. In medical lesion detection, the scarcity of comprehensive, stan dardized annotations and the heterogeneity of existing datasets limit the development of robust foundation models. In this work, we introduce a novel approach to building a multi-domain foundation model for le sion detection by integrating diverse medical image datasets annotated for both anatomical structures and abnormalities. We first propose a student-teacher training strategy to effectively combine datasets with heterogeneous label spaces, mitigating catastrophic forgetting, and im proving feature learning. In addition, building on our previously pro posed example-based EM-DETR framework, we adapt it to jointly le…

We present TorchCurves, a PyTorch library that treats vector-valued parametric curves as learnable primitives. Its central operation maps batches of scalar inputs to points on curves represented in B-spline or Legendre polynomial bases, with differentiation through both inputs and coefficients. Curve coefficients can be optimized jointly with the surrounding model or produced by another network. The library provides trainable modules, reusable basis modules, and a functional interface, supporting applications ranging from continuous feature embeddings to Kolmogorov-Arnold networks and functional regression. Its implementation combines classical evaluation algorithms with vectorized PyTorch operations, emphasizing readability and maintainability without custom hardware kernels. Timing experiments compare curve evaluation against NumPy and SciPy and KAN training against EfficientKAN acros…

Reinforcement learning with verifiable rewards (RLVR) produces rich training experience, yet outcome rewards reduce each attempt to a single number and leave most of this information unused. Training-time scaffolds, such as strategies or hints added to the prompt during training, offer a natural way to turn this information into guidance, but their design and adaptation are largely left to humans and tailored to specific domains. We introduce AutoScaffold, a unified AI-for-AI framework that turns a student's training experience into adaptive scaffolds, with minimal domain-specific information and no human intervention during training. A frozen teacher periodically examines this experience, diagnoses bottlenecks, and designs scaffolds in two forms: (i) strategies shared across a class of tasks and (ii) hints for individual hard tasks, adjusting the content and amount of support as the st…

LLM agents are increasingly used for open-ended, data-driven scientific discovery, yet most of them evaluate hypotheses pointwise, testing an empirical claim $h$ only against its complement $\neg h$. When evidence rejects $h$, the agent learns that one explanation is unlikely but not which alternative the evidence supports. To recover that alternative, we introduce Contrastive Discovery, which replaces the single hypothesis with a contrast set, a scientific question paired with mutually exclusive and collectively exhaustive competing explanations. Each experiment is scored by how its evidence redistributes belief across the set, and the question is resolved when belief concentrates on one explanation. Because contrast sets change only the unit an agent proposes and scores, an existing agent can use them to re-evaluate evidence it has already collected or to guide its search. Across six …

Predicting how a ligand binds to its target is central to small-molecule drug discovery. Modern cofolding models can generate diverse candidate poses, but reliably ranking these candidates remains challenging. We introduce Pyrite, a pairwise pose-ranking benchmark comprising 1,500 pose pairs across diverse protein-ligand complexes. Expert chemists equipped with 3D visualization tools and physics-based scores perform near chance, highlighting the difficulty of interpreting available chemical signals. To investigate automated ranking, we introduce PyriteRep, a structured representation of molecular geometry, protein-ligand interactions, and physicochemical scores, and develop two LLM-based agents: PyriteReasoner, which directly compares poses through text-based reasoning, and PyriteFeaturizer, which generates executable code to construct features for logistic regression, optionally incorp…