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Publicações 1216
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Um artigo recente no arXiv argumenta que a ciência autônoma depende da capacidade de validação física e propõe mercados e instituições para alocar esse trabalho escasso.
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A Intel apresenta a GPU D-Series (antiga Crescent Island), com até 480GB de LPDDR5X a 1,5TB/s, já em amostragem. Registro Radar com as especificações anunciadas na fonte.
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Projeto de código aberto e artigo que descrevem o μLattice, um design de memória que cresce com a entrada sem custo quadrático. O autor afirma menos operações que a attention e recall perfeito de milhares de associações.
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Radar: o framework QwenGyre, descrito pela equipe Qwen da Alibaba, realoca GPUs entre rollout e treinamento e agrupa trajetórias ramificadas de agentes, com speedup relatado de até 1,85× sobre Colocate e cerca de 44% menos tempo de treino.
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Um fluxo mais elaborado nem sempre melhora o resultado. Compare componentes pela tarefa, pelo consumo e pela exposição de dados.
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Artigo no arXiv propõe o HERMES, um harness de agentes de código em que cada componente do repositório tem um LLM residente. Os autores relatam ganhos em migração e em quatro benchmarks de engenharia de software frente a harnesses de baseline equivalentes.
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Segundo a Artificial Analysis, um serviço de voz comercial ficou em primeiro no Controlled Voice TTS Arena, com Elo de 1.201 em oito vozes clonadas em inglês dos EUA e do Reino Unido.
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Post apresenta um modelo open-source de texto para fala de 1,7B com clonagem de voz e controles de emoção, idade, tom, sotaque e suporte multilíngue. As alegações de realismo e latência não foram verificadas.
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A Cactus-Compute publicou o Whistle, um modelo de speech-to-text de 16,9 MB para uso on-device. Segundo o autor, ele rivaliza com o Whisper base em esse tipo de uso.
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Artigo de Stanford sobre o DeLM, que substitui o coordenador central por contexto compartilhado e uma fila de tarefas em agentes de código de longo prazo. Segundo o autor, é até 2,49× mais rápido e mais preciso que as linhas de base citadas.
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Pesquisa propõe o LayerRoPE, que codifica a profundidade nos pesos de normalização para lidar com o crescimento da norma dos estados ocultos entre camadas em Transformers muito profundos.
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Segundo o relato, a Samsung abriu o código do LittleBit, método que usa fatoração latente para reduzir pesos de modelos de 13 bilhões de parâmetros para menos de 1 GB, com níveis abaixo de 1 bit e XOR no lugar da multiplicação.
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A Meta apresenta o RoboJEPA, um modelo de mundo latente baseado em JEPA, escalado de 22M para 8B de parâmetros e treinado com dados de 12 embodiments robóticos. O artigo estuda se o erro de predição latente prevê o desempenho de planejamento posterior.
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Um post em rede social descreve o RoboJEPA, modelo de mundo JEPA de 8B parâmetros treinado com 15.022 horas de vídeo robótico, e relata ajustes de leis de escala que preveem resultados das variantes de 4B e 8B.
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Site que compara precisão e velocidade de modelos de speech-to-text suportados pelo transcribe.cpp, medidos por idioma no conjunto FLEURS, com dados de testes em um notebook 4750U.
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Um artigo do NeurIPS 2026 clonou vozes de 86 falantes não nativos de inglês. Em 4.000 avaliações humanas, os clones foram considerados mais calorosos, autoritativos e humanos.
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Radar: artigo orientado por Yann LeCun propõe o H-JEPA, que empilha modelos de mundo JEPA em múltiplas escalas de tempo para planejamento visual de longo prazo.
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Radar: o LiFT treina um gerador de imagens com flow matching e um núcleo transformer compartilhado, em que cada loop refina progressivamente a estimativa de velocidade. Segundo o autor, um modelo com 2 loops melhora com até 16 loops na inferência.
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Post relata modelo de text-to-speech de voz e idioma únicos, com cerca de 9MB de pesos, destilado do Kokoro-82M, de 8M de parâmetros. O autor afirma execução em qualquer lugar e alta velocidade, sem verificação independente.
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Post relata a remoção de até 10 camadas do Qwen3-8B-Base com LaCo. Com 6 camadas removidas, o modelo fica 16,7% menor, com 78% a 94% das pontuações de raciocínio mantidas e razão de perplexidade de 1,68x, segundo o autor.
