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Radar: a raiz quadrada inversa rápida, explicada por Joe Groff
Artigo de Joe Groff que explica o conhecido código de raiz quadrada inversa rápida, associado a John Carmack mas não criado por ele, e como essa função matemática funciona.
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Artigo de Joe Groff que explica o conhecido código de raiz quadrada inversa rápida, associado a John Carmack mas não criado por ele, e como essa função matemática funciona.
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A Baidu anunciou o Unlimited OCR 2, modelo open source de parsing de documentos que condensa a atenção texto-visual em referências de tamanho fixo, segundo a própria empresa.
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A Baidu anunciou o Unlimited OCR 2, modelo open source de 3,3B para OCR de documentos longos, com licença MIT segundo o post original.
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Um post curto de 27 de outubro de 2026 compartilha uma página da documentação do JAX sobre como escrever kernels de multiplicação de matrizes de alta performance para GPUs NVIDIA Blackwell usando Pallas.
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Um post de 27 de outubro de 2026 relata que o modelo Gemma 4 31B, do Google, leu melhor que modelos de OCR anteriores uma imagem de receita médica manuscrita, em teste feito pelo autor. Não há link nem benchmark, e o resultado é anedótico.
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Post apresenta o MiniCPM-OCR 1.0, modelo de 1,3B para leitura de documentos, e o Jev, modelo de 2B que aponta regiões da saída de OCR que podem precisar de revisão humana. Os números de benchmark são do autor.
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Radar: PDF amplamente compartilhado de Ulrich Drepper sobre RAM, caches e uso eficiente da memória, com foco na hierarquia de memória e no desempenho em C e C++. Registro de 27/10/2026.
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A OpenBMB anuncia dois modelos de código aberto para OCR: um para parsing de documentos e outro que verifica a precisão de texto, fórmulas e tabelas extraídos por diferentes parsers.
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Um engenheiro testou um modelo open source de parsing de documentos de 3,3 bilhões de parâmetros em um PDF de 6 páginas, em três máquinas, e comparou a saída com o texto do próprio PDF.
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Segundo o autor, a AWS publicou em open source um runtime que salva o estado dos agentes e os suspende enquanto aguardam ferramentas, retomando-os quando um evento ocorre. O post alega 75 mil agentes simultâneos em 8 GB de RAM, mas não traz link para verificação.
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Projeto público no GitHub descreve o endurecimento de uma TV LG webOS com root: desativa microfones e o pipeline de voz do controle, bloqueia endpoints de anúncios, telemetria e ACR e oculta apps de anúncios.
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Briefing de 24/10/2026: segundo o autor do texto, o modelo aberto Ming 3 TTS lidera o ranking de TTS abertos da Artificial Analysis, à frente por pouco do Fish Audio Drama 3.
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Um post relata que o projeto gpu-unlock elevou o throughput FP/BF16 medido no PyTorch em uma RTX 3090 de 75T para 135T, com limite de 360 W. O repositório descreve o desbloqueio da taxa de issue dessas instruções até o nível de placas profissionais.
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Um post anuncia o Dessa, um modelo de fala para fala full-duplex que, segundo o autor, foi treinado somente com fala e roda em GPUs de consumo. Não há fonte primária linkada e as afirmações não foram verificadas.
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O leaderboard de síntese de voz aberta passou a incluir um modelo de 31 milhões e outro de 35 bilhões de parâmetros, com WER em inglês próximo, e uma nova métrica de naturalidade chamada UTMOS.
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Uma postagem em rede social afirma que Jack Dorsey lançou um modelo de fala treinado em um único sistema NVIDIA GB200 NVL72. Não há nome do modelo nem fonte primária, e as afirmações não foram verificadas.
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Um autor sustenta que tokens bearer OIDC de 15 minutos não impedem invasões e que a vinculação ao remetente, como via TLS, seria a solução efetiva.
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Um post afirma que o paper da Meta 'Breaking the Token Ceiling' treina modelos com bytes brutos, com vocabulário de 256 valores, e aplica destilação. Segundo o post, modelos byte de 1B igualariam ou superariam dois modelos de 1B citados. O link do trabalho original não foi fornecido.
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Um autor afirma que raízes de inspeção TLS instaladas em notebooks corporativos podem emitir certificados para qualquer site sem aparecer em logs de transparência, porque navegadores exigem esse registro só de CAs publicamente confiáveis. A fonte não traz links.
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Port em Swift do modelo de text-to-speech aberto Phonon 31M, com CoreML na Neural Engine da Apple, 103 vozes e normalizador de texto portado da Gradium. O autor relata cerca de 20 ms até o primeiro áudio e cerca de 20x tempo real em um M5 Pro.