OpenAI decide não revelar informações técnicas do GPT-4, incluindo tamanho de parâmetros e dados de treinamento: a justificativa seria o cenário competitivo e implicações de segurança. Para Ilya Sutskever, cientista-chefe da OpenAI, em poucos anos será “completamente óbvio” como IAs de código aberto serão consideradas “uma má ideia”. As informações são do site The Verge.
Nathan Sobo, criador do Atom, lança beta do seu novo editor de código: o Zed é extremamente responsivo, combinando Rust com um novo framework para acelerar a UI por meio da GPU. Além disso, o editor possui recursos para desenvolvimento colaborativo e em tempo real. As informações são do blog do Zed.
Governo já tem projeto de lei para a regulação de redes sociais e de comunicação pela internet: a proposta trata da responsabilização dessas plataformas, abordando com transparência as decisões de exclusão de conteúdo e identificação proativa de materiais ilegais. Está em discussão também a criação de um novo órgão regulador para fiscalização das plataformas. As informações são do site Convergência Digital.
Brasil reduz investimentos em tecnologia e cai para 12º em ranking mundial: em 2022, os investimentos representaram 1,65% do total global (2,79 trilhões de dólares) e 36% de toda a América Latina. Desse montante, 26% foi para o mercado de software, 19,5% para o de serviços e 54,6% para o de hardware. As informações são do site Convergência Digital.
Startup de ex-funcionários da OpenAI lança rival do ChatGPT: o Claude, da Anthropic, tem como objetivo ser um sistema mais “honesto e inofensivo”. O modelo já é utilizado na ferramenta DuckAssist do DuckDuckGo e no back-end técnico do Notion AI. As informações são do site TechCrunch.
Google libera pela primeira vez acesso ao modelo de linguagem PaLM por meio de APIs: desenvolvedores podem realizar ajustes e adicionar seus próprios conjuntos de dados para a criação de aplicativos. As informações são do site TechCrunch.
PyTorch chega à versão 2.0 com desempenho mais rápido: é 100% compatível com versões anteriores – mesmo trazendo mudanças fundamentais em como o framework opera ao nível do compilador – e adiciona recursos de otimização de desempenho e treinamento em GPUs e CPUs. As informações são do blog do PyTorch.
