E aí curioso, seja bem vindo novamente ao Algoritmo!

Hoje, você vai conhecer melhor a equipe do Algoritmo e quem faz toda nossa estrutura rodar com a qualidade que você vê diariamente.

Mas antes disso, bora ver o que te espera no conteúdo de hoje 👇

🏃TLDR⌚

Além disso, olha o que você verá hoje:

Bora lá?

🛠 Caixa de Ferramentas 🛠

Aqui estão algumas das ferramentas que separei hoje pra você:

Quem está por trás do Algoritmo?

Toda a transformação exige mudanças e quando decidimos criar o Algoritmo, sentimos a necessidade de expandir a nossa equipe. E com isso vou te apresentam quem faz parte do nosso time:

Finn Puklowski

Como vocês já sabem, eu Finn Puklowski, sou grande um entusiasta nos estudos e aplicação de IA no dia a dia em meus negócios e na minha vida pessoal. Como CEO da Fluency liderei a empresa no desenvolvimento de uma metodologia que hoje conta com mais de 400 mil alunos, se tornando uma das maiores escolas online de idiomas do mundo, isso aplicando a IA diariamente em nossos processos. Com o Algoritmo, senti a necessidade de expandir nossos horizontes, já conquistados na NoFinn, para isso resolvi trazer alguns nomes que são entusiastas de IA, assim como eu, para agregar ao projeto. Venha conhecê-los:

Guilherme Kürten

Guilherme possui experiência desenvolvendo equipes e produtos digitais há mais de 10 anos. Liderou a equipe de produtos digitais da Fluency por 5 anos, construindo em conjunto a sua equipe as plataformas onde milhares de alunos já somam milhões de horas estudadas.

Nos últimos 2 anos mergulhou de cabeça na revolução da IA generativa, entendendo como gerar valor REAL através da tecnologia para a Fluency.

Agora, como co-founder do Algoritmo, seu objetivo é ajudar nossa comunidade a gerar o mesmo impacto gerado na Fluency.

Filipe Solevicz

Filipe é um Engenheiro Civil que focou no desenvolvimento e na operação de funis estratégicos de marketing. Atuou como gestor de marcas, liderando o núcleo Latam na Fluency, um dos negócios fundados pelo Finn. Já estava presente na NoFinn e hoje organiza a operação e conteúdos do Algoritmo como um todo. E como Finn e Guilherme, é um entusiasta nos estudos sobre IA e em como ela está, cada vez mais interligada a nós humanos.

E amanhã vamos te contar tudo o que o Algoritmo vai trazer de mudança para o seu dia a dia. Fique de olho na sua caixa de entrada.

Modelo Mu: a IA que vive dentro do seu Windows

A Microsoft lançou o Mu, um modelo de linguagem pequeno e eficiente desenvolvido especificamente para rodar localmente em dispositivos com Copilot+ PCs. Com arquitetura encoder–decoder e apenas 330 milhões de parâmetros, o Mu oferece desempenho otimizado em NPUs (Neural Processing Units), gerando respostas rápidas (mais de 100 tokens por segundo) e com menor consumo de memória. O modelo foi projetado desde o início para se adaptar às limitações de hardware dos dispositivos de borda, incorporando técnicas como quantização pós-treinamento, weight sharing, e atenção agrupada para maximizar velocidade e precisão. Em benchmarks, o Mu mostrou desempenho comparável ao Phi-3.5-mini, mesmo com uma fração do tamanho, e alcançou altos índices de eficiência em tarefas como SQuAD, CodeXGlue e agentes de sistema.

No Windows, o Mu foi integrado como agente inteligente nas Configurações do sistema, permitindo que o usuário interaja por linguagem natural para ajustar preferências, como brilho da tela, conectividade ou configurações avançadas. Para isso, o modelo foi ajustado com mais de 3,6 milhões de amostras sintéticas e reais, abordando centenas de configurações distintas. O sistema combina processamento semântico com resultados lexicais tradicionais para garantir precisão mesmo em comandos ambíguos. A solução representa um avanço importante na criação de assistentes locais, rápidos e privados, e serve como vitrine para a aplicação de LLMs pequenos e robustos em tarefas práticas e cotidianas.

Mira Murati atrai US$ 2 bilhões para sua startup Thinking Machines Lab

A startup Thinking Machines Lab, liderada pela ex-CTO da OpenAI Mira Murati, acaba de levantar a maior rodada seed da história: US$ 2 bilhões, liderada pela Andreessen Horowitz, com uma avaliação pós-investimento de US$ 10 bilhões. A empresa reúne ex-integrantes de gigantes como OpenAI, Meta, Google e Mistral AI, e busca desenvolver sistemas de IA multimodais colaborativos e mais personalizáveis, com foco na compreensão e controle mais amplos dessas tecnologias. Apesar do valor impressionante, o investimento não surpreendeu o mercado devido à reputação de sua equipe fundadora, em um momento em que grandes fundos apostam fortemente em nomes de peso na corrida da inteligência artificial.

Esse recorde supera com folga outros grandes aportes iniciais recentes, como os US$ 450 milhões da Yuga Labs e os US$ 200 milhões de Binance.US e Lila Sciences, e mostra como a credibilidade e a ambição técnica dos fundadores ainda são os principais atrativos para capital de risco em IA. A Thinking Machines ainda está em estágio inicial e não lançou produtos ao público, mas já posiciona sua narrativa em torno de acesso ético, colaboração homem-máquina e domínio técnico multimodal, refletindo tendências centrais do debate sobre o futuro da inteligência artificial. A aposta dos investidores é clara: mesmo sem histórico de entregas, a visão de Murati e sua equipe pode criar a próxima grande plataforma de IA.

DeepSeek sob fogo: EUA acusam empresa de IA de apoiar exército chinês

Segundo declarações oficiais, a DeepSeek teria utilizado intermediários para adquirir chips de alto desempenho (como GPUs da Nvidia) e outras ferramentas tecnológicas, driblando restrições impostas pelo Departamento de Comércio dos EUA. A empresa, sediada em Pequim, estaria contribuindo para o desenvolvimento de aplicações militares sensíveis, como simulações táticas e plataformas de vigilância autônomas.

Essa denúncia se insere num contexto mais amplo de tensões geopolíticas e tecnológicas entre EUA e China, em especial no setor de IA. Washington intensificou as sanções a empresas chinesas de tecnologia, temendo que avanços em inteligência artificial possam desequilibrar o cenário militar ou comprometer a segurança cibernética ocidental. A acusação contra a DeepSeek reacende o debate sobre os riscos de exportação indireta de tecnologia de uso dual (civil e militar) e pode motivar uma nova rodada de sanções, investigações e restrições regulatórias. Até o momento, a DeepSeek não comentou oficialmente as acusações.

🇧🇷 Novidade do setor para o Brasil 🇧🇷

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Por que adotar IA exige mais cuidado humano do que se imagina

O sucesso na adoção de inteligência artificial não depende apenas das ferramentas utilizadas, mas da forma como as pessoas reagem a elas, tornando a empatia um ingrediente central. Com a velocidade atual de implementação da IA, muitos funcionários sentem-se pressionados, excluídos ou ameaçados. Diferentemente de mudanças tecnológicas anteriores, que ocorriam em ritmos mais lentos, a IA chega abruptamente, sem tempo para adaptação. Por isso, líderes precisam agir com intenção, transparência e empatia desde o início, compreendendo que adoção de tecnologia é, acima de tudo, um processo emocional.

A autora propõe um modelo de quatro pilares, os “4 E’s” da adoção de IA: Evangelismo, Enablement (Capacitação), Enforcement (Alinhamento) e Experimentação. O evangelismo busca inspirar, mostrando como a IA pode tornar o trabalho mais significativo. Já a capacitação reconhece que as pessoas aprendem em ritmos diferentes e precisam de ambientes seguros para perguntar e errar. O alinhamento requer clareza de expectativas e uso de dados com propósito, e não como cobrança. Por fim, a experimentação reforça uma cultura que valoriza tentativa e erro como parte essencial da inovação em IA.

No fundo, adotar IA é menos sobre técnica e mais sobre cultura: os líderes devem priorizar confiança, inclusão e progressos pequenos mas consistentes. Quando a empatia está no centro das estratégias, as pessoas se sentem parte da transformação e não vítimas dela. Esse tipo de abordagem torna a mudança escalável, sustentável e genuinamente transformadora, mostrando que, para a IA atingir seu verdadeiro potencial, ela precisa ser introduzida de forma humana.

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