Para quem constrói com IA.

A PrismML criou uma versão de 2 bilhões de parâmetros de seu modelo de linguagem Bonsai de 1 bit para óculos inteligentes baseados na plataforma Snapdragon AR1 Gen 1, da Qualcomm. A Qualcomm demonstrou o modelo durante seu Snapdragon Summit; ele pode rodar localmente e permitir que o usuário pergunte, em tempo real, o que está vendo. A PrismML afirma que sua tecnologia reduz modelos maiores em quatro vezes, preservando quase todo o desempenho em benchmarks padrão. A startup diz buscar uma IA de pesos abertos que funcione nos próprios dispositivos, mas nenhum óculos inteligente com a tecnologia foi anunciado até agora.

Fontes: TechCrunch

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A Liquid AI lançou o LFM2.5-VL-DSpark, um modelo experimental de rascunho para o modelo de visão e linguagem LFM2.5-VL-3B. Segundo a empresa, a decodificação especulativa acelera a geração sem mudar a qualidade das respostas: os ganhos chegam a 3,13 vezes no dispositivo e 2,66 vezes em uma H100, enquanto a latência de ponta a ponta melhora em até 2,62 e 2,27 vezes, respectivamente. O modelo adiciona cerca de 280 milhões de parâmetros, ou 8,9% ao modelo de 3 bilhões de parâmetros.

O lançamento inclui suporte para llama.cpp, MLX-VLM e SGLang. A Liquid AI avaliou seis tarefas de visão, como perguntas e respostas sobre imagens e gráficos, legendagem e raciocínio complexo. A técnica acelera apenas a etapa de decodificação; a codificação da imagem e o preenchimento inicial continuam sem aceleração, o que pode limitar o ganho total, especialmente quando essas fases representam grande parte do tempo de resposta.

Fontes: Hugging Face

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Segundo o Xataka, o engenheiro de software identificado como @v0xium afirma que, em uma grande empresa cujo nome não revelou, o Claude Code produz especificações, código, testes, documentos, tickets e relatórios. Os funcionários passam o dia validando resultados e pressionados a entregar mais, com alguns trabalhando de 12 a 13 horas diárias. Em entrevista ao Business Insider, ele disse que a empresa mede o desempenho por ciclos de desenvolvimento, pull requests e recursos entregues — métricas que nem sempre indicam melhorias no produto.

O responsável pelo Claude Code, Boris Cherny, afirma que o código gerado por IA ainda exige controles e revisões rigorosos. O Xataka também cita um estudo da METR segundo o qual, em determinadas tarefas feitas por desenvolvedores experientes de código aberto no primeiro semestre de 2025, ferramentas de IA aumentaram em 19% o tempo de produção. Para o engenheiro, a falta de tempo para entender o código e investigar problemas torna o trabalho mais estressante e menos satisfatório.

Fontes: Xataka

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