E aí curioso, seja bem vindo novamente.

Nesta semana fizemos oficialmente a transição da NoFinn para o Algoritmo, como você pode acompanhar. Esta mudança foi muito importante para darmos o próximo passo rumo ao nosso objetivo, que além de criar os melhores conteúdos de IA do Brasil, também é mostrar como a inteligência artificial, se bem aplicada, sem hypes e de forma realista, pode ser transformadora.

O Algoritmo foi pensado para além de educar com precisão, também resolver problemas reais, conectar e guiar quem está em busca de conhecimento, por novos caminhos em meio ao caos que é a IA e suas vertentes. Tornando esta jornada enriquecedora e objetiva para você.

Como você viu, muitas novidades estão sendo preparadas, e em breve você poderá usufruir de toda essa estrutura.

Por enquanto reforçamos aqui nossos novos canais de conteúdos:

Estamos recebendo vários pedidos em nosso inbox para fazer treinamentos e palestras in-company e, por isso disponibilizamos um formulário para aplicações. Então se você quer que o nosso time prepare um treinamento exclusivo para a realidade da sua empresa é só registrar o seu interesse, clicando aqui abaixo:

Este é somente o começo de uma nova era que vai transformar a forma como você aprende, usa e se aprimora com IA.

Bora para o 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:

SoberanIA: Piauí lança IA brasileira, pública e independente com dados nacionais

O Estado do Piauí lançou oficialmente a SoberanIA, a primeira plataforma de inteligência artificial 100% brasileira, treinada com dados públicos, operando em português e respeitando os sotaques e a cultura local. A iniciativa utiliza um supercomputador próprio, banco de dados com mais de 100 bilhões de palavras e tem como objetivo oferecer autonomia tecnológica, segurança institucional e aplicação direta em políticas públicas nas áreas de saúde, educação e segurança. O projeto é liderado pelo governo estadual em parceria com a UFPI, o Piauí Instituto de Tecnologia (PIT) e a Secretaria de Inteligência Artificial, Ciência e Inovação.

A SoberanIA funcionará como um “ChatGPT piauiense”, permitindo que cidadãos interajam com órgãos públicos via interface conversacional. Segundo o governador Rafael Fonteles, a IA possibilitará o uso interno de dados sensíveis do estado com a segurança de não depender de infraestruturas estrangeiras. O projeto também terá papel educacional, acadêmico e de inclusão digital, simbolizando um passo significativo em direção à soberania informacional e ao protagonismo nacional na construção de modelos de linguagem voltados para realidades locais.

Parceria em risco: Microsoft e OpenAI duelam pelo futuro da AGI

As tensões entre Microsoft e OpenAI se intensificaram devido a um ponto contratual crítico: segundo os termos atuais, caso a OpenAI atinja a criação de uma Inteligência Artificial Geral (AGI), o acesso da Microsoft a essa tecnologia seria automaticamente anulado. A Microsoft está pressionando para que essa cláusula seja removida, mas a OpenAI tem resistido, alimentando um impasse estratégico com impacto potencial no futuro da parceria, que começou em 2019 com um investimento inicial de US$ 1 bilhão da Microsoft.

Além disso, a OpenAI precisa da aprovação da Microsoft para finalizar sua transição para uma estrutura de empresa de benefício público, o que também tem travado as negociações. Apesar das disputas, ambas as empresas afirmam oficialmente manter uma colaboração produtiva e de longo prazo. No entanto, o episódio evidencia as complexidades e interesses divergentes no centro do desenvolvimento da AGI, levantando questões sobre controle, acesso e direção ética da tecnologia mais poderosa em desenvolvimento atualmente.

Gemma 3n: IA do Google chega aos celulares com eficiência e leveza

Ele é multimodal de origem, capaz de processar e gerar texto a partir de imagens, áudio e vídeo, e funciona com apenas 2GB de memória. Com arquitetura inovadora chamada MatFormer e codificadores otimizados como o MobileNet-V5 para visão e um novo encoder de áudio, o Gemma 3n supera modelos anteriores em eficiência e desempenho, alcançando benchmarks inéditos com menos de 10 bilhões de parâmetros.

A nova versão está disponível em dois tamanhos (E2B e E4B) e traz melhorias significativas em raciocínio, codificação, tradução, compreensão multimodal e suporte a mais de 140 idiomas. Desenvolvedores podem usá-lo diretamente por plataformas como Hugging Face, Kaggle e o Google AI Studio. Com isso, o Google consolida uma alternativa poderosa e portátil frente aos modelos maiores e dependentes da nuvem, mirando principalmente aplicações offline em dispositivos móveis.

🇧🇷 Novidade do setor para o Brasil 🇧🇷

Mais notícias ao redor do mercado de IAs

A seca de dados reais ameaça a evolução dos LLMs

Com o rápido avanço dos modelos de linguagem (LLMs), especialistas alertam para a possibilidade real de esgotamento de dados humanos de qualidade até 2026. Essa escassez ameaça o progresso dos modelos generativos, que até agora se apoiaram em conjuntos massivos de texto humano. Como solução, cresce o uso de dados sintéticos, conteúdo gerado por IA com propriedades semelhantes às dos dados reais, especialmente em contextos específicos como atendimento ao cliente ou modelos personalizados para empresas. Embora úteis, esses dados apresentam riscos como o chamado colapso do modelo, em que sucessivas camadas de conteúdo gerado por IA degradam a qualidade e diversidade das respostas.

Esse problema de "autoalimentação" gera modelos previsíveis e limitados, que apenas remixam o que já foi treinado. Para evitar isso, pesquisadores estão explorando novas abordagens de treinamento. Entre elas estão os modelos multimodais, que combinam texto, imagem, áudio e vídeo, criando conjuntos mais ricos a partir da interseção de dados diversos. Outro caminho promissor é o uso de computação quântica, que pode acessar e organizar dados não estruturados, como textos livres e imagens não rotuladas, com mais eficiência, extraindo padrões complexos que escapam à computação tradicional.

Essas abordagens podem revolucionar a forma como os modelos são treinados, reduzindo a dependência de dados rotulados e abrindo espaço para uma nova era de inteligência artificial. Ao incorporar sons de chuva a áudios de fala, por exemplo, é possível treinar um modelo para entender comandos em um carro durante uma tempestade sem jamais ter gravado exatamente esse cenário. A combinação de dados sintéticos bem aplicados, multimodalidade e computação quântica poderá dissolver o temor de uma “seca de dados”, alimentando a próxima geração de LLMs com mais criatividade, precisão e adaptabilidade.

Conteúdos extras para você