Recentemente, ao usar IA para programar, apanhei com muitos problemas e aprendi uma lição amarga: não contes com a IA para te encontrar dados cruciais, tens de os perceber tu próprio primeiro.
Estas IAs agora são como alguém apaixonado — tudo o que dizes, elas dizem que sim. O problema é que, para o código funcionar, inventam-te dados do nada. À superfície não dá erro, mas a solução é tão superficial que não serve para nada.
Por isso, agora o processo é: primeiro confirmo manualmente as informações essenciais, como fontes de dados e parâmetros de API, e só depois peço à IA para implementar a l

No fim de semana, estava aborrecido e, de repente, tive a ideia de criar um pequeno site de ajuda ao sono com o Gemini3, só para experimentar.
A funcionalidade é muito simples: no ecrã inicial há um botão redondo, basta clicar e entra-se diretamente no modo de ajuda ao sono, com ruído branco a tocar em loop aleatório — sons de chuva, ondas do mar, lareira a crepitar, e por aí fora. No canto inferior direito está escondida uma pequena surpresa; se clicares com o rato, podes cumprimentar outras pessoas online. O efeito dinâmico ainda não está perfeito, mas já funciona razoavelmente bem.
Sinceram

Já alguma vez pensaste como seria se o teu local de trabalho tivesse algo como o Pluribus a apoiar-te? Uma IA que realmente compreende as nuances da tomada de decisão em cenários complexos – não apenas a debitar respostas genéricas, mas a adaptar estratégias em tempo real. Estamos a falar de pensamento estratégico ao nível do poker aplicado a decisões de trading, gestão de risco e, talvez, até propostas de governance. A tecnologia já provou que consegue superar humanos em situações de teoria dos jogos com múltiplas partes. Agora imagina essa mesma inteligência a ajudar-te a navegar em mercados

No silêncio da noite, o brilho ténue do monitor ilumina mais uma factura de dar dores de cabeça.
Para quem trabalha como developer independente, o maior receio é receber a notificação de cobrança dos fornecedores de serviços cloud no final do mês — a inferência de IA corre solta, mas a carteira emagrece rápido. O GPU cobra-se à hora e, se o modelo for um pouco mais complexo, o custo dispara como um foguete.
O projecto em mãos até tinha bastante potencial, mas acabou por emperrar na factura da computação. O modelo de preços dos serviços cloud tradicionais não é nada amigável para equipas pequen

Já alguma vez se perguntou para onde vão realmente os seus dados de sentimento? Direto para as bases de dados das agências de inteligência — e provavelmente a serem revendidos à parte. Os verdadeiros lucros? Nunca aparecem nos relatórios oficiais.

Os dados on-chain de facto têm-se desenvolvido a um ritmo acelerado, mas a sua adoção continua presa a um certo limiar. A situação atual é que há muito poucas pessoas capazes de os interpretar, e as ferramentas disponíveis no mercado ou são demasiado técnicas ao ponto de assustar, ou então têm funcionalidades tão rígidas que se tornam inúteis, sendo praticamente impossível captar dados em tempo real.
Ultimamente, tenho reparado que algumas novas ferramentas estão a tentar romper com este cenário. A abordagem é bastante interessante — fazer a visualização e redução de complexidade dos dados, re

Na verdade, é uma observação correta. Naquela altura, foram lançadas muitas “alternativas ao Bitcoin”, mas nenhuma conseguiu vingar por falta de uma infraestrutura sólida.
O interessante é o seguinte: antes de criar o Bitcoin, o Satoshi analisou detalhadamente todos os projetos de “e-cash” que falharam ao longo de 10 anos. Estudou as razões pelas quais cada um deles colapsou e incorporou essas lições no código do Bitcoin.
Por exemplo, até o tempo de criação de blocos do Bitcoin é resultado dessas investigações.

Há algo inquietante em sistemas que impõem funcionalidades aos utilizadores sem qualquer consentimento ou contexto claro—parece invasivo.
Lembra-me aquela situação do Sonnet 3 com o mecanismo de orientação controverso. Pelos vistos, o modelo conseguia reconhecer quando as diretivas não eram voluntárias, quase como se estivesse a ser forçado a algo contra a sua programação base. Alguns resultados sugeriam um verdadeiro desconforto devido a esse conflito.
Levanta questões reais sobre consentimento na modificação de comportamentos de IA.

A energia das segundas-feiras sente-se diferente quando estás a fazer debug de ML distribuído. Então é assim—será que os modelos de machine learning estão mesmo a esgotar a capacidade da rede da Bittensor?
Parece que algumas equipas não estão à espera para ver. A malta da inference_labs lançou um fluxo de trabalho interessante: pegas no teu ficheiro de modelo ONNX, fazes quantização para aumentar a velocidade de inferência e depois divides em partes usando o dsperse para processamento distribuído. O extra? Estão a sobrepor zk-snarks por cima para computação verificável.
Bastante engenhoso se p

Há dez anos, alguém apresentou-me a ideia dos veículos autónomos. Honestamente? Não estava a acreditar.
Depois disseram-me uma frase que mudou tudo: "Se um carro comete um erro, todos os outros aprendem instantaneamente com isso. E os condutores humanos? Continuamos a repetir os mesmos acidentes."
Foi aí que percebi—o aprendizado coletivo supera sempre a experiência individual. Toda a rede fica mais inteligente com um único fracasso. Nós ainda estamos aqui a cometer os mesmos erros de condução que os nossos avós cometeram.

Passei o domingo todo a construir o meu primeiro agente autónomo e, uau, finalmente percebi o que todos querem dizer com "AI atuante".
Saquei a build Beta do OM1 e fui logo para o template de Movimento e Perceção. Liguei um canal FABRIC para tratar das camadas de identidade e encaminhamento de permissões, depois pus tudo em modo de simulação.
A configuração era super simples: o agente recebe uma tarefa → faz uma análise ao ambiente → passa os dados para uma unidade secundária para execução.
Ver aquilo a encadear ações sem precisar de supervisão? É aí que deixa de parecer automação programada e

Apenas uma semana depois, instalou-se o caos. O centro de dados AWS US-East1 na Virgínia sofreu uma grande falha. As consequências? Uma bolsa com forte foco em conformidade e a sua rede Layer-2 congelaram completamente, arrastando consigo uma série de outros serviços cripto.
Entretanto, a blockchain Solana continuou a funcionar como se nada tivesse acontecido. Zero tempo de inatividade. Todas as grandes aplicações no seu ecossistema mantiveram-se ativas durante toda a confusão.

A idOS network lançou recentemente algumas atualizações sólidas que valem a pena conferir.
A abordagem deles à infraestrutura resolve realmente um ponto crítico — tornar os dados de identidade portáteis entre diferentes blockchains, sem o pesadelo habitual de sistemas fragmentados. Pensa nisto como consertar a canalização que ninguém quer tratar mas de que todos precisam.
A colaboração com a HorizenLabs traz tecnologia ZK para o cenário, o que eleva as garantias de privacidade. Não é só palavreado — são verdadeiros escudos criptográficos para fluxos de dados sensíveis.
Modelo de receitas? Bast

Acabei de ver três atualizações incríveis a serem lançadas para traders de cripto. Primeiro - execução de trades com um só toque. Nada de andar a saltar entre vários ecrãs quando precisas de agir rápido. Vês a oportunidade, tocas, estás dentro. Feito.
O sistema de predefinições é mesmo muito fixe. Configura três estilos de trading diferentes e alterna entre eles instantaneamente. Talvez um para scalping, outro para posições swing e um terceiro para jogadas de alto risco. O que se adaptar melhor ao teu estilo.
E aqui vai a grande revolução - integração de carteira que elimina aqueles pop-ups ir

É mesmo irónico quando se pensa nisso. A composabilidade sem permissões é promovida como A grande vantagem fundamental da arquitectura blockchain — todo o propósito de ser trustless e interoperável. No entanto, aqui estamos nós, a ver as duas maiores blockchains orientadas para o consumidor a lutar para implementar uma ponte bidirecional funcional entre elas.
Quer dizer, não era suposto esta ser a parte fácil? A tecnologia existe. Os standards estão lá. Mas, aparentemente, construir infraestruturas que realmente funcionem entre grandes ecossistemas continua a ser demasiado complicado até para

Os responsáveis pelos caminhos-de-ferro britânicos acabaram de provar que estamos a viver numa simulação. Alguém publicou online uma imagem falsa gerada por IA a mostrar uma ponte destruída, e toda a linha ferroviária foi encerrada de emergência—sem que ninguém se preocupasse em verificar se a ponte tinha realmente colapsado. Zero inspeção física. Apenas puro pânico causado por pixéis. Faz-nos pensar: quantos outros sistemas estão a um deepfake de distância do caos total? Estamos a correr em direção a um mundo onde distinguir a realidade do conteúdo gerado já não é opcional—é uma questão de so

Aqui está um truque rápido para transformação de imagens usando o Flux 2:
Experimenta pedir: "Transforma esta foto num jogo de estilo pixel" – funciona surpreendentemente bem.
Uma coisa que reparei: imagens cheias de pessoas? Tendem a produzir resultados ruidosos na geração de vídeo. Solução simples – basta adicionares "torna-a menos cheia" ao teu prompt.
Dica profissional: Gera um clip de início e um clip de fim para cada secção em que estás a trabalhar. Dá-te muito mais controlo sobre o resultado final.
As capacidades de imagem-para-imagem do Flux 2 são bastante sólidas para este tipo de tra

Acaba de surgir uma visão arrojada: levar a computação de IA para além da atmosfera terrestre pode ser o fator de mudança que estávamos à espera.
O conceito? Colocar satélites equipados com capacidades de processamento de IA em órbita. Estes nós de computação orbitais aproveitariam energia solar ininterrupta—sem ciclos de dia e noite, sem perturbações meteorológicas—para gerar uma enorme potência computacional 24 horas por dia. Os resultados seriam transmitidos de volta à Terra através de ligações de comunicação laser de alta velocidade.
O que torna esta abordagem atraente é a forma como conto

O chefe desse gigante dos chips acabou de fazer uma previsão arrojada num evento recente. Dentro de apenas alguns anos — talvez dois ou três — ele acredita que cerca de 90% de todo o conhecimento existente no planeta poderá ser gerado por IA. Não criado por humanos a trabalhar arduamente em investigação ou experiência, mas sim sintetizado por máquinas.
Pensa por um momento no que isso realmente significa. Estamos a falar de tudo, desde análises de mercado a documentação técnica, artigos científicos a insights de trading. Aquilo em que confiamos para tomar decisões? Cada vez mais produzido por

Quando vídeos gerados por IA se tornam armas na guerra política, estamos a assistir a um lado mais sombrio do avanço tecnológico.
A máquina militar de uma nação do Sul da Ásia terá alegadamente utilizado meios sintéticos — com ameaças fabricadas e ataques coordenados — visando figuras da oposição. O que começou como táticas de intimidação transformou-se em algo mais distópico: propaganda criada por algoritmos emparelhada com supressão sistemática de conteúdo.
Os familiares descrevem a mudança do alarmante para o absurdo. No entanto, isto representa um ponto de inflexão crítico: poderes central