A semana que passou foi igualmente agitada para os críticos e os entusiastas das IA. Começou com o estudo da Apple atacando o hype dos modelos de raciocínio e terminou com todos debatendo o artigo de Sam Altman no qual o CEO prevê que "inteligência e energia", atuais "limitadores do progresso humano", se tornarão abundantes em 2030 por meio do que ele chama de singularidade gentil.
Traduzindo, iniciamos a semana questionando se os LLMs podem se tornar a inteligência geral (a sonhada AGI) e terminamos discutindo a ideia vendida pelo CEO da OpenAI de que a transição decisiva para a super-IA é irreversível, e que o debate público sobre "se chegaremos“ a ela é irrelevante: importam apenas "quão rápido" a teremos e "quem estará no controle”.
Segundo a Apple, os modelos de raciocínio (LRMs, ou Large Reasoning Models) mais badalados — Claude, DeepSeek, o3 — falham no raciocínio real. Eles simplesmente memorizam padrões muito bem. E quando as coisas ficam difíceis, desistem.
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Quatro lançamentos recentes — GPT-5, GPT-OSS, Genie 3 e Claude Opus 4.1 — mostram que a disputa não é mais por modelos maiores, mas por modelos mais úteis.
Mais seguro, mais barato e com novos truques agênticos, modelo continua longe da AGI e leva OpenAI a enfrentar críticas no lançamento.
Enquanto a IA avança, a amnésia digital dos modelos permanece um gargalo. Mas soluções já estão surgindo — de cofres pessoais de memória a plugins especializados.
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