PT · Edição internacional · 16/10/2026
Inferama diariamente · 16/10/2026
As novidades mais importantes de inteligência artificial desde o boletim anterior, selecionadas pela relevância editorial.
Período das novidades: 15/10/2026 16:05 → 16/10/2026 08:30 (Europe/Madrid).
Auditoria documental do catálogo de modelos abertos da Ai2: estado da evidência sobre licenças
Análise da disponibilidade de documentação primária para verificar as licenças de código, pesos e dados dos modelos da Ai2, destacando as lacunas atuais na rastreabilidade legal.
Ler artigo →O agente terminou mesmo? Como verificar o resultado sem confiar na resposta final
Uma ação enviada, uma ferramenta que responde e uma tarefa concluída são coisas diferentes. Aprenda a definir um resultado observável, escolher evidências adequadas e comunicar com precisão o que foi verificado.
Ler artigo →Nemotron 3.5 Super VL: NVIDIA anuncia modelo multimodal de 120 bilhões de parâmetros
O novo modelo combina raciocínio, uso de ferramentas e compreensão de texto, imagens, documentos e vídeo. A NVIDIA declara 12 bilhões de parâmetros ativos por token e melhorias de eficiência, mas os resultados publicados não bastam para estabelecer uma comparação independente nem um custo universal de inferência.
Ler artigo →Como verificar afirmações de IA: protocolo para decidir o que manter, corrigir ou retirar
Uma citação não prova que uma afirmação esteja correta. Aprenda a separar afirmações verificáveis, ler as evidências no contexto e registrar uma decisão que outra pessoa possa reproduzir.
Ler artigo →Antes de automatizar com IA: avalie a tarefa e defina como aprovar um piloto
Um protocolo prático para delimitar uma tarefa, compará-la com o processo atual e uma alternativa determinística e definir, antes dos testes, critérios de aceitação, revisão humana e interrupção.
Ler artigo →Memória persistente para agentes: o que guardar, por quanto tempo e como corrigir
Um guia de conceção para definir registos de memória, políticas de ciclo de vida e testes de verificação em agentes de IA, distinguindo memória persistente, histórico e estado temporário.
Ler artigo →Aleph Alpha e Cohere: o que a fusão implica para o acesso a modelos soberanos e o que ainda falta verificar
Uma análise da combinação entre Aleph Alpha e Cohere: os factos confirmados, o possível impacto na oferta de modelos soberanos, as implicações regulatórias e uma lista de verificação para licenças e canais de acesso.
Ler artigo →O que um estudo sobre transformadores em loop pode — e não pode — demonstrar sobre a OpenAI
Um estudo experimental descreve uma forma de estabilizar transformadores em loop e medir o seu desempenho. Não demonstra que a OpenAI a utilize no próximo modelo, nem permite concluir que esta arquitetura torne mais difícil supervisionar a sua segurança.
Ler artigo →Muse Spark Open e Mac Studio: o que está confirmado sobre o modelo da Meta
As informações disponíveis atribuem ao Muse Spark Open 816 mil milhões de parâmetros, 42 mil milhões ativos e uma janela de contexto de um milhão de tokens. No entanto, a documentação primária fornecida pela Meta não confirma esta variante nem uma otimização oficial para Apple Silicon; também não permite verificar requisitos ou desempenho local.
Ler artigo →NVIDIA apresenta o Nemotron 3.5 Super VL, modelo aberto de 120 bilhões de parâmetros para agentes empresariais
O Nemotron 3.5 Super VL foi concebido para interpretar documentos, gráficos, imagens e vídeos e apoiar tarefas prolongadas com uso de ferramentas. As informações disponíveis confirmam o lançamento e a escala do modelo, mas não são suficientes para estabelecer seu desempenho independente nem o hardware necessário para cada implantação.
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