John Jumper Junta-se à Anthropic, GLM 5.2 Lançado e o Roteiro de Controle de IA do DeepMind
Os principais desenvolvimentos desta semana incluem a mudança de John Jumper do Google DeepMind para a Anthropic, o lançamento do modelo de pesos abertos GLM 5.2 e o novo roteiro do Google DeepMind para proteger agentes de IA. Além disso, o modelo o3 da OpenAI mostrou sucesso no diagnóstico de doenças raras, enquanto novos dados destacam o uso crescente de companheiros de IA.
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John Jumper deixa o Google DeepMind para a Anthropic
John Jumper, o vencedor do Prêmio Nobel e líder do AlphaFold, anunciou sua saída do Google DeepMind para se juntar à Anthropic. Este movimento segue a recente saída do co-líder do Gemini, Noam Shazeer, para a OpenAI, marcando uma mudança significativa no talento de pesquisa de IA de alto nível. Jumper, que passou nove anos no DeepMind, deve fazer uma breve pausa antes de se juntar à Anthropic. Sua transição ocorre enquanto a Anthropic e a OpenAI continuam a atrair pesquisadores de alto nível, intensificando a competição pela liderança no campo.
Dean Ball junta-se à OpenAI para liderar o Strategic Futures
Dean Ball juntou-se à OpenAI para liderar uma equipe recém-formada de Strategic Futures. A equipe tem a tarefa de focar em políticas e governança de IA de fronteira, sinalizando os esforços contínuos da OpenAI para formalizar sua abordagem às implicações de longo prazo de sua tecnologia à medida que escala suas operações.
o3 da OpenAI auxilia no diagnóstico de doenças pediátricas raras
Pesquisadores do Boston Children’s Hospital e de Harvard utilizaram o modelo o3 Deep Research da OpenAI para lidar com casos genéticos pediátricos não resolvidos. Em um estudo de 376 casos que haviam chegado a becos sem saída diagnósticos, o modelo conseguiu gerar pistas que resultaram em 18 diagnósticos confirmados. As descobertas destacam o potencial da IA para ajudar médicos a navegar em vastos bancos de dados desconectados e reavaliar casos complexos que excedem a capacidade humana.
Poolside lança o Laguna M.1
A Poolside lançou o Laguna M.1, um modelo de pesos abertos sob a licença Apache 2.0. O modelo possui 226 bilhões de parâmetros e uma janela de contexto de 256K, visando fornecer aos desenvolvedores capacidades de codificação de alto desempenho.
Google DeepMind publica o Roteiro de Controle de IA
O Google DeepMind lançou um Roteiro de Controle de IA focado em proteger agentes internos poderosos de IA. O framework trata agentes avançados como potenciais ameaças internas, propondo medidas de segurança em nível de sistema, como supervisores de IA, logs de auditoria e monitoramento em tempo real. O roteiro visa ir além do treinamento de alinhamento, implementando controles operacionais que podem bloquear ou revisar ações de agentes com base no risco, abordando a transição de interações simples de chatbot para fluxos de trabalho autônomos e de múltiplas etapas.
Anthropic relata ganhos em tarefas de robótica
A Anthropic relatou que seu modelo Claude completou tarefas compartilhadas de robótica 18 a 37 vezes mais rápido do que equipes humanas no experimento Project Fetch. Este desenvolvimento ressalta a transição dos agentes de IA do trabalho baseado em tela para a coordenação física, destacando a crescente capacidade dos modelos de gerenciar fluxos de trabalho físicos complexos e de múltiplas etapas.
Meta garante acordo de computação em larga escala com a Crusoe
A Meta Platforms supostamente entrou em um contrato para adquirir aproximadamente 1,6 GW de capacidade de computação de IA da Crusoe. O acordo envolve data centers localizados em Childress, Texas, e Warrenton, Missouri, refletindo o enorme investimento em infraestrutura necessário para apoiar o desenvolvimento e as necessidades de treinamento de IA da Meta.
Sensor Tower: companheiros de IA veem alto engajamento
Dados do relatório State of AI 2026 da Sensor Tower indicam que usuários dos EUA gastaram aproximadamente 700 milhões de horas em aplicativos de companheiros de IA como Character.AI e Talkie no primeiro trimestre. Esse número é mais que o dobro do tempo gasto em grandes aplicativos de namoro, que tiveram engajamento entre 300 e 400 milhões de horas. A tendência sugere uma preferência crescente dos consumidores por interações digitais sob demanda e sem atritos.