IA treinada por menos de US$ 8 mil vence o número 1 de Stratego
O sistema de IA Ataraxos, do MIT, CMU, NYU e Stanford, venceu o melhor jogador de Stratego por 15 a 1 com 4 empates, treinado por menos de US$ 8 mil.
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O sistema de IA Ataraxos, do MIT, CMU, NYU e Stanford, venceu o melhor jogador de Stratego por 15 a 1 com 4 empates, treinado por menos de US$ 8 mil.
A Xiaomi publicou um post técnico explicando por que o MiMo-V2.6 repetia chamadas de ferramentas idênticas em agentes de código, e como a correção final custou cerca de US$ 90 mil, bem menos que a alternativa de US$ 2,31 milhões.
DeepSeek publica relatório técnico sobre o DSec, sua infraestrutura de sandbox para treinar agentes de IA: cerca de 3 milhões de sandboxes por dia, com pico de cerca de 380 mil instâncias simultâneas.
Xiaomi torna o MiMo-V2.6 código aberto, alcançando 46 pontos no índice de inteligência da Artificial Analysis, à frente de Kimi K3 e Qwen3.8 Max.
Com apenas 178 imagens de referência avaliadas à mão e um orçamento de poucas centenas de dólares, a Hugging Face treinou por reforço um modelo de código para pintar aquarelas.
RLinf v0.3 conecta coleta de dados, SFT, aprendizado por reforço, avaliação e implantação em robôs reais para embodied AI.
Oak Lab define meta de 20 watts para agentes que aprendem continuamente. O texto resume os fatos verificados e o sinal que vai além de um anúncio isolado.
O pioneiro do aprendizado por reforço argumenta que modelos de próximo token não têm causalidade, experimento e experiência própria.
David Silver, ex-pesquisador do DeepMind, levanta US$ 1,1 bilhão em rodada semente para a Ineffable Intelligence, avaliada em US$ 5,1 bilhões, para construir uma IA "superaprendiz" baseada em aprendizado por reforço, sem depender de dados humanos.
Thinking Machines Lab, startup de Mira Murati, fechou um contrato de bilhões de dólares com o Google Cloud para usar sistemas GB300 NVL72, focando no ajuste fino de modelos de IA por aprendizado por reforço.
O robô Ace, desenvolvido pela Sony AI, derrotou jogadores amadores de elite e um jogador profissional japonês em mesas de nível olímpico na sede da Sony em Tóquio, marcando a primeira vez que um robô atinge nível de elite em um esporte competitivo real.
A Moonshot AI lançou o K1.5 antes do K2, com o foco central em aprimorar a capacidade de raciocínio por meio de aprendizado por reforço puro, confirmando a viabilidade dessa abordagem em modelos de escala média.