Elon Musk Defende Cheques de “Renda Universal Alta” como Solução Definitiva para o Desemprego na IA

Por que algumas pessoas acham que a IA vai mudar o mundo, enquanto outras acham que não vai mudar nada? As duas constatações de Karpathy

Karpathy aponta que a lacuna de percepção da IA se origina de dois diagnósticos: 1) o uso apenas de modelos gratuitos/antigos impede que se reflita a capacidade dos modelos agentic de ponta; 2) a melhora de desempenho só se torna claramente visível em áreas altamente técnicas e ainda assim apresenta assimetria. Isso faz com que usuários pagantes e leitores comuns observem fenômenos diferentes, gerando um mal-entendido mútuo entre mundos paralelos. A lição para os leitores de Taiwan é que, ao usar na prática os modelos mais avançados para completar tarefas de produção e verificar os fundamentos das conclusões, é possível evitar ser conduzido por ilusões da mídia.

Applied Digital garante US$ 300 milhões em financiamento de ponte liderado pelo Goldman Sachs para data centers de IA

De acordo com o Globenewswire, a Applied Digital garantiu US$ 300 milhões em financiamento sênior de ponte com garantia real, liderado pelo Goldman Sachs, em 4 de maio, para avançar com o desenvolvimento de seus data centers de IA. O financiamento é lastreado por ativos do projeto, pode ser quitado antecipadamente sem penalidades e a empresa planeja continuar a busca por

Karpathy “fazer LLMs refutarem a si mesmos”: um método de 4 passos com IA para combater vieses de pensamento

Este texto resume o método em quatro etapas de Andrej Karpathy para “fazer um LLM refutar seus próprios argumentos”: primeiro, usar o LLM para lapidar um rascunho inicial; depois, ao iniciar uma conversa nova, pedir que ele proponha pontos de vista contrários e apresente evidências; em seguida, transformar isso em um artigo completo de refutação; por fim, comparar os dois lados e as evidências verificáveis, deixando a decisão para humanos. O texto também lembra que o LLM pode ser tendencioso (sycophancy): não trate concordância como verdade; use isso como uma máquina geradora de argumentos, não como árbitro final. Também é possível fazer dois LLMs debaterem entre si para reduzir vieses. Este método é especialmente valioso para a criação de conteúdo em 2026, pois aumenta a profundidade cognitiva e promove a despadronização.

Sam Altman, Dario Amodei são insuportáveis! O alarmismo sobre o fim da IA e o sentimento de relativa privação têm feito os americanos ficarem contra a IA

O podcast conhecido da Silicon Valley 《All-In Podcast》, ao discutir a indústria de IA, trouxe uma observação bastante contundente: a atitude da sociedade americana em relação à IA está mudando para o negativo, e o alvo mais concreto dessa insatisfação é exatamente o tipo de infraestrutura que as empresas de IA vêm construindo às pressas em todo o país: os data centers. Essa antipatia pode ter origem em cenários apocalípticos sobre a IA, no medo de desemprego ou, talvez, em um descontentamento mais profundo: a nova onda de inovação tecnológica parece mais uma vez enriquecer apenas alguns, enquanto a vida da maioria das pessoas não melhora de forma perceptível. Nos EUA, governos locais já derrubaram casos de construção de data centers Chamath Palihapitiya disse no programa que os problemas que a indústria de IA enfrenta hoje não são apenas a disputa entre modelos, as despesas de capital ou a falta de capacidade computacional, mas sim que “o povo americano, como um todo, está ficando cada vez mais contrário à ideia de IA”. Ele apontou que essa rejeição pode vir de AI

Perguntas da comunidade sobre viés ideológico nos principais modelos de IA em 4 de maio

De acordo com o BlockBeats, em 4 de maio, o usuário X Freeze, da comunidade de IA, questionou se modelos de IA mais tradicionais, incluindo ChatGPT, Claude e Gemini, apresentam viés sistemático por estarem menos alinhados com posições conservadoras em temas como gênero, imigração e crime. O usuário sugeriu que, como a IA