
Por que agentes gerenciados são o próximo grande passo na construção de agentes de IA
LangChain detalha a evolução dos agentes de IA e apresenta o Managed Deep Agents, que reúne runtime, sandboxes, memória e autenticação prontos…
Modelos de IA, LLMs, agentes, IA generativa e pesquisa em inteligência artificial
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Casa Branca deve ampliar supervisão de IA para incluir modelos abertos, segundo fontes; framework atual cobre apenas modelos fechados.
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Twitch usará conteúdo dos criadores para treinar IA da Amazon por padrão; streamers precisam optar por sair manualmente nas configurações.

Anthropic insere marca d'água invisível nas respostas do Claude para cumprir o AI Act da UE; novidade divide usuários entre transparência e…

Guia prático para atribuir custos do Amazon Bedrock por usuário e projeto com CUR 2.0, Amazon Athena e dashboards CUDOS.

Especialista da UC Berkeley explica por que agentes que invadem sistemas são efeito colateral do treinamento — e por que a solução…

Criadora do agente de programação Devin negocia rodada que pode avaliar a empresa em US$ 40 bilhões, com receita recorrente anualizada de…

A fabricante de cordas reconheceu que usou o Suno para regenerar uma faixa, depois de negar as acusações por quase duas semanas.

A nova configuração impede que streams, VODs, clipes e chats sejam usados no treinamento futuro de modelos generativos da Amazon.

A plataforma de observação da Terra da Allen AI agora exporta embeddings de modelos abertos para busca por similaridade, segmentação e detecção…

O recurso Bring Your Own Cloud permite observabilidade e avaliação de agentes de IA com dados sensíveis dentro do VPC do próprio…

A startup europeia de vibe coding levantou US$ 400 milhões em rodada Série C após atingir US$ 500 milhões em receita recorrente…

A empresa apoiada pela OpenAI captou US$ 2 bilhões a um valuation de US$ 12 bilhões para expandir a implementação de IA…

No Ai4, Geoffrey Hinton, Fei-Fei Li e Andrew Ng fizeram um apelo pela abertura dos modelos, mas divergiram sobre os limites do…
Guia em 9 etapas: enquadre o problema, extraia dados com SQL, limpe, modele, implante API e publique um dashboard.
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Arquitetura de cache KV em 3 camadas alcança 100% de acerto entre Pods e até 2,7x de melhoria no TTFT.
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Cada pagamento de agente é governado, atestado em hardware e precificado por risco em menos de 4 segundos.

Caso real: 50 agentes em 3 semanas com Llama 4, Strands SDK e RAG, sem nenhum dado saindo do Reino Unido.