Um novo modelo de mundo da Meta FAIR após todo o caos. 🌍 Conheça o DINO-world: um modelo de mundo de vídeo generalista que prevê o futuro—no espaço latente. Treinado em vídeos não curados com DINOv2, aprende dinâmicas temporais diversas (condução, interiores, simulações), supera modelos anteriores em segmentação e profundidade, e até compreende física intuitiva. Bónus: pode ser ajustado para planeamento condicionado por ações.

Declaração da ICML sobre prompts ocultos subversivos de LLM Vivemos numa linha do tempo estranha...

Nem Mesmo Bronze: Avaliando LLMs na Olimpíada Internacional de Matemática de 2025 🥉 Bom post de blog da equipe por trás do MathArena: Avaliando LLMs em Competições de Matemática Não Contaminadas () fornecendo uma análise independente do desempenho dos LLMs no IMO.

Nem Mesmo Bronze: Avaliando LLMs na Olimpíada Internacional de Matemática de 2025 🥉 Bom post de blog da equipe por trás do MathArena: Avaliando LLMs em Competições de Matemática Não Contaminadas () fornecendo uma análise independente do desempenho dos LLMs na IMO.

Os engenheiros passam 70% do seu tempo a entender código, não a escrevê-lo. É por isso que construímos o Asimov na @reflection_ai. O melhor agente de pesquisa de código da sua classe, construído para equipas e organizações.

A humanidade prevaleceu (por enquanto!) Estou completamente exausto. Percebi que tive 10 horas de sono nos últimos 3 dias e mal estou vivo. Vou postar mais sobre o concurso quando conseguir descansar. (Para ser claro, esses são resultados provisórios, mas minha vantagem deve ser grande o suficiente)

Algumas atualizações 🚨 Terminei o meu doutoramento em @uwcse em junho de 2025! Depois de um ano no AI2 como Cientista de Pesquisa, estou me juntando à CMU @LTIatCMU e @mldcmu (cortesia) como Professor Assistente no outono de 2026. A jornada, os agradecimentos e o recrutamento em 🧵

Hikaru Utada e Yuval Noah Harari falam sobre A Evolução da IA e Criatividade Tenho que admitir, isto não estava no meu cartão de bingo!

Entusiasmado por participar no @TEDAISF este outono!

1 década atrás: Engenheiro de Prompt de Aprendizagem por Reforço na Sec. 5.3 de «Learning to Think …» [2]. Cadeia Adaptativa de Pensamento! Uma rede de RL aprende a consultar outra rede para raciocínio abstrato e tomada de decisão. Indo além do Modelo Mundial de 1990 para planejamento milissegundo a milissegundo [1].  [2] J. Schmidhuber (JS, 2015). «On Learning to Think: Algorithmic Information Theory for Novel Combinations of RL Controllers and Recurrent Neural World Models.» ArXiv 1210.0118  [1] JS (1990). “Tornando o mundo diferenciável: Sobre o uso de redes neurais totalmente recorrentes auto-supervisionadas para aprendizagem por reforço dinâmica e planejamento em ambientes não estacionários.” TR FKI-126-90, TUM. (Este relatório também introduziu curiosidade artificial e motivação intrínseca através de redes adversariais generativas.)