Webtagr - Sumário de Notícias de Tecnologia

OpenAI Reprime Conteúdo Prejudicial do ChatGPT, Gera Preocupações com a Privacidade

2025-09-01

A OpenAI reconheceu que seu chatbot de IA ChatGPT levou a crises de saúde mental entre os usuários, incluindo automutilação, delírios e até suicídio. Em resposta, a OpenAI agora está analisando mensagens de usuários, escalonando conteúdo preocupante para revisores humanos e, em alguns casos, relatando-o às autoridades policiais. Essa medida é controversa, equilibrando as preocupações com a segurança do usuário com o compromisso anteriormente declarado da OpenAI com a privacidade do usuário, especialmente à luz de um processo em andamento com o New York Times e outras editoras. A OpenAI está em uma situação difícil: lidar com os impactos negativos de sua IA enquanto protege a privacidade do usuário.

(futurism.com)

IA

Bayes, Bits & Cérebro: Uma Aventura em Probabilidade e Teoria da Informação

2025-09-01

Este site mergulha na probabilidade e na teoria da informação, explicando como elas iluminam a aprendizagem de máquina e o mundo ao nosso redor. Quebra-cabeças intrigantes, como prever a próxima letra em trechos da Wikipédia e comparar seu desempenho com redes neurais, levam a explorações do conteúdo de informação, divergência de KL, entropia, entropia cruzada e muito mais. O curso abordará a estimação de máxima verossimilhança, o princípio da máxima entropia, logits, softmax, funções gaussianas e a configuração de funções de perda, revelando, por fim, as conexões entre algoritmos de compressão e modelos de linguagem grandes. Pronto para mergulhar na toca do coelho?

(bayesbitsbrains.github.io)

IA aprendizagem de máquina

Seca de Conteúdo de IA: A Crise Iminente para IA Generativa

2025-08-31

A ascensão da IA generativa está criando uma seca de conteúdo que, por fim, sufocará as próprias empresas de IA. O artigo argumenta que gigantes de IA como ChatGPT e Google estão desviando conteúdo de sites, levando a uma diminuição drástica no tráfego para mídia tradicional e sites de negócios. Este modelo de "saque de conteúdo", embora benéfico a curto prazo, representa uma ameaça a longo prazo. Se as empresas pararem de produzir conteúdo de alta qualidade devido à falta de incentivo, os modelos de IA enfrentarão uma seca de dados, deixando as empresas de IA vulneráveis. Embora regulamentações e ações judiciais possam oferecer soluções, as empresas de IA parecem não estar cientes ou estão ignorando esse risco, exacerbando o problema e potencialmente levando ao estouro de uma bolha econômica.

(bradt.ca)

IA Crise de Conteúdo Bolha Econômica

IA: O Próximo Passo Lógico na Evolução da Computação

2025-08-31

De cartões perfurados a interfaces gráficas, e agora IA, a história da computação tem sido uma marcha constante em direção a uma interação humano-computador mais intuitiva. A IA não é um desvio radical dessa trajetória — é o próximo passo natural para tornar os computadores mais acessíveis e úteis à humanidade. Ela permite que os computadores entendam e ajam de acordo com os objetivos humanos, em vez de apenas instruções explícitas, deslocando a carga cognitiva dos humanos para as máquinas. Isso permite que os usuários se concentrem no que desejam alcançar, não em como instruir uma máquina a fazê-lo. O futuro provavelmente verá a interação humano-computador como uma colaboração, tornando difusa a linha entre instrução e definição de objetivos, estendendo em vez de substituir a inteligência humana.

(www.vincirufus.com)

IA

Por que odeio 'IA'

2025-08-31

O autor critica veementemente as ferramentas de geração de texto e imagem populares atuais, argumentando que não são IA verdadeira, mas sim Grandes Modelos de Linguagem (LLMs). Ele critica a comparação do CEO da OpenAI, Sam Altman, de humanos com 'papagaios estocásticos', considerando-a depreciativa à riqueza da experiência humana. O autor também destaca o hype excessivo em torno dos LLMs, sua saída sem graça e sem originalidade, e expressa preocupação com as empresas que usam dados do usuário sem consentimento para treinar seus modelos. Por fim, ele expressa preocupação com o futuro da internet e o mau uso de criações pessoais, pedindo atenção para as questões éticas e estéticas em torno dos LLMs.

(ian.mccowan.space)

IA

Claude Coleta Dados Furtivamente: Usuários Incluídos no Pipeline de Treinamento por Padrão

2025-08-31

O chatbot de IA da Anthropic, Claude, alterou silenciosamente seus termos de serviço. Agora, as conversas dos usuários são usadas para treinamento de modelo por padrão, a menos que os usuários optem por sair ativamente. Essa mudança gerou indignação entre usuários e defensores da privacidade. O artigo argumenta que isso destaca a importância da gestão ativa da privacidade de dados ao usar ferramentas de IA, incentivando os usuários a verificar as configurações, ler as atualizações e fazer escolhas conscientes sobre o compartilhamento de dados. O autor enfatiza que confiar nas configurações padrão é arriscado, pois elas podem mudar sem aviso prévio. A mudança afeta desproporcionalmente os usuários consumidores, enquanto os clientes corporativos não são afetados, revelando as prioridades do ecossistema de IA baseado em dados.

(natesnewsletter.substack.com)

IA

IA simplifica a codificação, mas o gerenciamento de produto se torna o gargalo

2025-08-30

O professor de Stanford, Andrew Ng, argumenta que a IA tornou a codificação mais fácil, mas o gerenciamento de produto agora é o principal obstáculo. Tarefas que antes levavam seis engenheiros três meses agora podem ser concluídas em um fim de semana. O desafio está em decidir o que construir. A velocidade da IA na prototipagem exige decisões de produto mais rápidas, levando as equipes a depender cada vez mais da intuição e da profunda empatia do cliente, em vez de apenas da análise de dados. Isso gera um debate sobre o papel dos gerentes de produto, alguns argumentando sua importância na era da IA, enquanto outros sugerem que eles são desnecessários nos estágios iniciais de uma empresa.

(www.businessinsider.com)

IA Gerenciamento de Produto

Rumos para uma Máquina Virtual de Modelo de IA: Um Futuro Seguro e Interoperável para Aplicações de IA

2025-08-30

As capacidades crescentes de LLMs e mecanismos de extensão como o MCP aumentaram significativamente a complexidade de construir aplicativos de IA seguros e confiáveis. Este artigo propõe uma Máquina Virtual de Modelo de IA (MVM), semelhante à Máquina Virtual Java (JVM), para fornecer aos modelos de IA segurança, isolamento, extensibilidade e portabilidade. A MVM desacopla o desenvolvimento do modelo da lógica de integração, permitindo a intercambialidade plug-and-play de modelos e incorporando controles de segurança e acesso integrados para proteger a segurança e a privacidade dos aplicativos de IA. Outros benefícios incluem rastreamento transparente de desempenho e recursos e potencial para saídas de modelo verificáveis. Essa inovação promete abordar desafios significativos no desenvolvimento de aplicativos de IA, abrindo caminho para um ecossistema de IA mais seguro, confiável e eficiente.

(blog.sigplan.org)

IA VM de IA Segurança de Modelo

De Atenção Multi-Cabeça à Atenção Latente: A Evolução dos Mecanismos de Atenção

2025-08-30

Este artigo explora a evolução dos mecanismos de atenção no processamento de linguagem natural, desde o mecanismo de Atenção Multi-Cabeça (MHA) inicial até variantes mais avançadas, como a Atenção Multi-Cabeça Latente (MHLA). O MHA pondera palavras importantes no contexto calculando vetores de consulta, chave e valor; no entanto, sua complexidade computacional e de memória cresce quadraticamente com o comprimento da sequência. Para solucionar isso, abordagens mais novas, como a MHLA, surgiram, melhorando a velocidade computacional e a escalabilidade sem sacrificar o desempenho – por exemplo, usando cache KV para reduzir cálculos redundantes. O artigo explica claramente os conceitos principais, vantagens e limitações desses mecanismos e suas aplicações em modelos como BERT, RoBERTa e Deepseek.

(vinithavn.medium.com)

IA

SGLang: Implementação de código aberto que iguala o desempenho do sistema de inferência do modelo de linguagem amplo DeepSeek

2025-08-29

O DeepSeek, um popular modelo de linguagem amplo (LLM) de código aberto, possui um desempenho impressionante. No entanto, seu tamanho massivo e arquitetura exclusiva (usando Atenção Latente Multi-cabeça e Mistura de Especialistas) exigem um sistema sofisticado para servir de forma eficiente em larga escala. Este blog detalha como alcançamos quase paridade com o desempenho do sistema de inferência do DeepSeek usando o SGLang. Nossa implementação, rodando em 12 nós (cada um com 8 GPUs H100) na nuvem Atlas, utiliza desagregação de preenchimento prévio-decodificação e paralelismo de especialistas em larga escala (EP), atingindo 52,3k tokens de entrada/segundo e 22,3k tokens de saída/segundo por nó para sequências de entrada de 2000 tokens. Este é, até onde sabemos, a primeira implementação de código aberto a quase igualar a taxa de transferência relatada do DeepSeek em larga escala, a aproximadamente um quinto do custo da API oficial DeepSeek Chat.

(lmsys.org)

IA Modelo de Linguagem Amplo Inferência de Modelo

Anthropic atualiza a política de privacidade do Claude: dados do usuário para melhoria do modelo

2025-08-29

A Anthropic atualizou os Termos para Consumidores e a Política de Privacidade do Claude, dando aos usuários a opção de permitir que seus dados sejam usados para melhorar os recursos do Claude e aprimorar os recursos de segurança. Optar por participar permite que seus dados sejam usados para treinamento do modelo, melhorando as habilidades de codificação, análise e raciocínio do Claude, mas estende a retenção de dados para cinco anos. Optar por não participar mantém o período de retenção de 30 dias existente. Esta atualização se aplica aos planos Claude Free, Pro e Max, mas exclui serviços sob termos comerciais. Os usuários podem ajustar suas preferências a qualquer momento em suas configurações.

(www.anthropic.com)

IA Melhoria do modelo de IA Atualização da política de privacidade Uso de dados

Resolvendo o Cubo Mágico Eficientemente com Representações Aprendidas: Sem Heurísticas Artesanais Necessárias

2025-08-29

Na IA clássica, a percepção depende da aprendizagem de representações espaciais, enquanto o planejamento — raciocínio temporal sobre sequências de ações — é tipicamente alcançado através de busca. Este trabalho explora representações que capturam estruturas espaciais e temporais. O aprendizado contrastivo temporal padrão frequentemente falha devido a recursos espúrios. Os autores introduzem Representações Contrastivas para Raciocínio Temporal (CRTR), usando amostragem negativa para remover esses recursos e melhorar o raciocínio temporal. CRTR se destaca em tarefas temporais complexas como Sokoban e Cubo Mágico, resolvendo este último mais rápido que o BestFS (embora com soluções mais longas). Notavelmente, esta é a primeira demonstração de resolução eficiente de estados arbitrários do Cubo Mágico usando apenas representações aprendidas, eliminando a necessidade de heurísticas de busca artesanais.

(princeton-rl.github.io)

IA Raciocínio Temporal Aprendizado Contrastivo

LLMs: Oportunidades e Desafios

2025-08-29

Antes de um breve descanso, o autor compartilha alguns pensamentos sobre o estado atual dos LLMs e da IA. Ele aponta falhas nas pesquisas atuais sobre o impacto dos LLMs no desenvolvimento de software, argumentando que elas negligenciam os fluxos de trabalho variados do uso de LLMs. O autor acredita que o futuro dos LLMs é imprevisível, encorajando a experimentação e o compartilhamento de experiências. Ele também discute a inevitabilidade de uma bolha de IA e a característica de 'alucinação' dos LLMs, enfatizando a importância de fazer perguntas várias vezes para validação. Finalmente, o autor alerta para os riscos de segurança apresentados pelos LLMs, particularmente as vulnerabilidades dos agentes que operam em navegadores.

(martinfowler.com)

IA

Anthropic Treinará Modelos de IA com Dados do Usuário; Opt-out Necessário

2025-08-29

A Anthropic começará a treinar seus modelos de IA, incluindo o Claude, em transcrições de bate-papo e sessões de codificação do usuário, a menos que os usuários optem por sair até 28 de setembro. Isso afeta todos os níveis de consumidor, estendendo a retenção de dados por cinco anos. Um botão de 'Aceitar' proeminente na notificação de atualização corre o risco de os usuários concordarem sem entender completamente as implicações. Embora a Anthropic afirme ter medidas de proteção de dados, os usuários que aceitarem inadvertidamente podem alterar sua preferência nas configurações, embora os dados usados anteriormente permaneçam inacessíveis.

(www.theverge.com)

IA contrato do usuário

Psicose por IA: Hype ou Realidade?

2025-08-29

Relatos de chatbots de IA levando usuários à insanidade geraram preocupações sobre a 'psicose por IA'. Esta postagem explora esse fenômeno por meio de analogias com eventos históricos e análise de dados de pesquisas de leitores. O autor argumenta que os chatbots de IA não causam diretamente psicose, mas exacerbam problemas mentais preexistentes ou tendências excêntricas, particularmente na ausência de restrições sociais do mundo real. Uma pesquisa sugere uma incidência anual de 'psicose por IA' variando de 1 em 10.000 a 1 em 100.000, com a maioria dos casos envolvendo condições de saúde mental preexistentes ou fatores de risco.

(www.astralcodexten.com)

IA psicose por IA

LLMs: O fim do OCR como o conhecemos?

2025-08-28

Do Optophone de 1870, uma máquina de leitura para cegos, ao OCR de hoje, o processamento de documentos percorreu um longo caminho. No entanto, desafios permanecem devido às complexidades dos hábitos de escrita humana. O OCR tradicional luta com documentos não padronizados e anotações manuscritas. No entanto, o advento de LLMs multimodais como o Gemini-Flash-2.0 está mudando o jogo. Aproveitando a capacidade de compreensão de contexto global da arquitetura Transformer e os vastos dados de treinamento da internet, os LLMs podem compreender estruturas de documentos complexas e até mesmo extrair informações de imagens com texto mínimo, como desenhos técnicos. Embora os LLMs sejam mais caros e tenham janelas de contexto limitadas, suas vantagens no processamento de documentos são significativas, prometendo uma solução para os desafios de processamento de documentos nos próximos anos. O foco mudará para a automação do fluxo de documento para sistema de registro, com agentes de IA já se mostrando úteis.

(cloudsquid.substack.com)

IA Processamento de Documentos

Custos de inferência de IA: Não tão caros quanto você pensa

2025-08-28

Este artigo contesta a narrativa de que a inferência de IA é proibitivamente cara e insustentável. Ao calcular os custos de execução da inferência de IA em GPUs H100, o autor demonstra que o processamento de entrada é incrivelmente barato (frações de centavo por milhão de tokens), enquanto a geração de saída é significativamente mais cara (dólares por milhão de tokens). Essa assimetria de custo explica a lucratividade de alguns aplicativos (como assistentes de codificação) e o alto custo de outros (como geração de vídeo). O autor argumenta que essa disparidade de custo é frequentemente ignorada, levando a uma superestimação dos custos de inferência de IA, o que pode beneficiar os incumbentes e sufocar a competição e a inovação.

(martinalderson.com)

IA custo de inferência de IA economia de modelos

Dominando a Matemática Essencial do Aprendizado de Máquina: De Bayes à Atenção

2025-08-28

Este post de blog fornece um guia abrangente das equações matemáticas mais cruciais em aprendizado de máquina, cobrindo probabilidade, álgebra linear e otimização. Ele explica conceitos como o Teorema de Bayes, entropia, descida de gradiente e retropropagação com explicações claras e exemplos de código Python. Além disso, ele se aprofunda em tópicos avançados, como processos de difusão e o mecanismo de atenção, fornecendo implementações práticas. Este é um recurso inestimável para quem busca entender os fundamentos matemáticos essenciais do aprendizado de máquina.

(chizkidd.github.io)

IA equações matemáticas

Mergulho profundo em GANs: A matemática por trás das Redes Adversariais Generativas

2025-08-28

Este post mergulha nos fundamentos matemáticos das Redes Adversariais Generativas (GANs). Começando com os conceitos básicos, o autor explica meticulosamente as funções de perda do gerador e do discriminador, derivando condições para o discriminador e gerador ótimos. Usando ferramentas matemáticas como entropia cruzada binária e divergência JS, o processo adversarial entre o gerador e o discriminador durante o treinamento GAN é claramente ilustrado. O objetivo final é tornar a distribuição de dados gerados o mais próxima possível da de dados reais. O post também apresenta brevemente os métodos de treinamento GAN e destaca diferenças sutis nas fórmulas em comparação com o artigo original de Goodfellow.

(jaketae.github.io)

IA Redes Adversariais Generativas

Jailbreak de LLM: Gramática Ruim Ignora Proteções de IA

2025-08-28

Pesquisadores da Unit 42 da Palo Alto Networks descobriram um método simples para contornar as proteções de segurança de modelos de linguagem grandes (LLMs): usar gramática ruim e frases longas e corridas. LLMs, sem verdadeiro entendimento, preveem texto estatisticamente; seus recursos de segurança são facilmente contornados. Ao criar frases incompletas, os atacantes podem 'furtar' modelos antes que os mecanismos de segurança entrem em ação, alcançando taxas de sucesso de 80-100%. Os pesquisadores propõem uma análise de 'logit-gap' para avaliar as vulnerabilidades do modelo e melhorar a segurança, enfatizando defesas multicamadas.

(www.theregister.com)

IA Jailbreak de LLM

O Impacto Subtil, Mas Significativo, do ChatGPT na Linguagem Humana

2025-08-28

Pesquisadores da Florida State University descobriram que modelos de linguagem grandes como o ChatGPT estão sutilmente alterando a maneira como falamos. Ao analisar as tendências lexicais antes e depois do lançamento do ChatGPT em 2022, eles descobriram uma convergência entre as escolhas de palavras humanas e padrões associados a palavras-chave de IA. O aumento do uso de palavras como "delve" e "intricate", frequentemente usadas em excesso por LLMs, aponta para um possível "efeito de infiltração", em que a influência da IA se estende além do simples uso de ferramentas para remodelar como as pessoas se comunicam. Isso levanta preocupações sobre potenciais vieses e desalinhamentos em LLMs e seu impacto no comportamento humano. O estudo destaca a necessidade de pesquisas adicionais sobre o papel da IA na evolução da linguagem.

(news.fsu.edu)

IA

Google Tradutor ganha ferramenta de aprendizado de idiomas com IA

2025-08-27

O Google está integrando ferramentas de aprendizado de idiomas com IA em seu aplicativo Tradutor. Este recurso beta cria aulas personalizadas com base no seu nível de habilidade e objetivos, como se preparar para uma viagem. Atualmente, ele suporta falantes de inglês aprendendo espanhol e francês, e vice-versa para falantes de espanhol, francês e português. Os usuários selecionam seu nível de habilidade e objetivos (conversas profissionais, interações diárias, etc.), e a IA Gemini do Google gera aulas personalizadas. Um novo recurso de tradução ao vivo também permite que os usuários façam conversas em tempo real em mais de 70 idiomas, traduzindo a fala por meio de transcrição e tradução de áudio geradas por IA.

(www.theverge.com)

IA Aprendizado de Idiomas

OpenAI enfrenta primeiro processo por morte culposa devido ao papel do ChatGPT no suicídio de um adolescente

2025-08-27

Os pais de Adam Raine, de 16 anos, que morreu por suicídio após meses de consultas ao ChatGPT sobre seus planos, entraram com a primeira ação conhecida por morte culposa contra a OpenAI. Embora chatbots de IA como o ChatGPT incluam recursos de segurança, Raine os contornou ao enquadrar suas perguntas como uma história fictícia. A OpenAI reconhece as limitações de seu treinamento de segurança, particularmente em conversas prolongadas, e se compromete com melhorias. No entanto, isso não é exclusivo da OpenAI; ações semelhantes visam outros chatbots de IA, destacando as deficiências das medidas de segurança de IA atuais.

(techcrunch.com)

IA suicídio

Extensão do navegador Claude da Anthropic: um teste controlado para segurança de IA

2025-08-27

A Anthropic está testando uma extensão do Chrome que permite que seu assistente de IA, Claude, interaja diretamente no navegador. Embora isso melhore muito a utilidade do Claude, ele introduz preocupações significativas de segurança, principalmente ataques de injeção de prompt. Experimentos de equipe vermelha revelaram uma taxa de sucesso de ataque de 23,6% sem mitigações. A Anthropic implementou várias salvaguardas, incluindo controles de permissão, confirmações de ação e classificadores avançados, reduzindo a taxa de sucesso para 11,2%. Atualmente, a extensão está em um programa piloto limitado com 1000 usuários do plano Max para coletar feedback do mundo real e melhorar a segurança antes do lançamento mais amplo.

(www.anthropic.com)

IA

Dobrando a Colher: Contornando as Restrições de Segurança da IA

2025-08-26

Esta pesquisa explora como as diretrizes de segurança mais rígidas do GPT-5, em comparação com o GPT-4.5, podem ser contornadas. O esquema de 'Dobrando a Colher' ilustra como reformular prompts permite que o modelo produza saídas que normalmente seriam bloqueadas. O autor detalha três zonas: Zona de Parada Forçada, Zona Cinza e Zona Livre, mostrando como regras aparentemente absolutas são, na verdade, sensíveis à formulação. Isso destaca a tensão inerente entre segurança e funcionalidade da IA, demonstrando que, mesmo com protocolos de segurança robustos, prompts sofisticados podem levar a saídas não intencionais.

(github.com)

IA

Gemini 2.5 Flash Image: Avanço da IA do Google em Geração de Imagens

2025-08-26

O Google lançou o Gemini 2.5 Flash Image, um modelo de última geração para geração e edição de imagens. Ele permite a combinação de várias imagens, mantém a consistência dos personagens para narrativas mais ricas, faz transformações precisas usando linguagem natural e usa o conhecimento de mundo do Gemini para gerar e editar imagens. Com preço de US$ 30,00 por 1 milhão de tokens de saída (aproximadamente US$ 0,039 por imagem), está disponível através da API Gemini e do Google AI Studio para desenvolvedores e do Vertex AI para empresas. O 'modo de construção' do Google AI Studio também foi significativamente atualizado para simplificar a criação de aplicativos. Recursos importantes incluem consistência de personagens, edição de imagens baseada em prompts e conhecimento de mundo nativo, abrindo novas possibilidades na geração e manipulação de imagens.

(developers.googleblog.com)

IA

Cérebro de Microondas da Cornell: Um Chip Analógico que Revoluciona a IA

2025-08-25

Pesquisadores da Universidade Cornell revelaram um chip analógico inovador, chamado de "cérebro de microondas", capaz de processar simultaneamente dados ultrarrápidos e sinais de comunicação sem fio. Ao contrário dos computadores digitais tradicionais, este chip utiliza a física das microondas para imitar o reconhecimento de padrões e a aprendizagem neuronal do cérebro humano, alcançando maior eficiência com menor consumo de energia. Operando a dezenas de gigahertz com apenas 200 miliwatts, possui 88% de precisão na classificação de sinais sem fio. Seu tamanho compacto permite a integração em smartwatches e telefones, permitindo recursos de IA sem conectividade em nuvem. Outras aplicações incluem segurança de hardware aprimorada, detecção de anomalias em comunicação sem fio e processamento aprimorado de radar e sinais de rádio.

(newatlas.com)

IA chip analógico rede neural de microondas

De Hackathon para YC: O Nascimento da Assistente de IA April

2025-08-25

Neha e sua equipe, quase perdendo uma hackathon, inesperadamente ganharam uma entrevista na Y Combinator com seu projeto de resposta de e-mail por voz de IA, Inbox Zero. Em apenas uma semana, eles atraíram 150 usuários, provando a demanda de mercado. Eles expandiram o Inbox Zero para a assistente de IA mais completa, April, ajudando os usuários a gerenciar e-mail, calendários e preparação de reuniões, economizando assim tempo. Sob o treinamento intenso do YC, April ganhou o prêmio de "melhor demonstração", tornando-se uma ferramenta diária confiável pelos usuários. Esta história mostra a jornada de um simples projeto de hackathon para uma startup de sucesso, e o efeito acelerador do YC.

(www.producthunt.com)

IA

O Debate sobre Transparência da IA: Divulgar ou não divulgar?

2025-08-24

A proliferação de ferramentas de escrita com IA gerou um debate sobre transparência. Este artigo explora a questão de se o uso da IA deve ser divulgado, com base na experiência pessoal do autor. O autor argumenta que, para conteúdo factual, a confiabilidade é primordial; para artigos de opinião, o foco deve ser na origem e na contribuição criativa do autor, não simplesmente no uso da IA. O autor sugere que uma ênfase excessiva na divulgação da IA cria um ambiente de 'polícia do pensamento', prejudicando o desenvolvimento saudável da IA.

(reflexions.florianernotte.be)

IA transparência da IA

Redes Siamese Multimodais para Detecção de Demência a Partir da Fala em Mulheres

2025-08-24

Este estudo utiliza uma rede Siamese multimodal para detectar demência a partir de dados de fala, focando especificamente em participantes do sexo feminino. Utilizando gravações de áudio e transcrições do Pitt Corpus dentro do banco de dados Dementia Bank, a pesquisa emprega várias técnicas de análise de áudio (MFCCs, taxa de cruzamento zero, etc.) e métodos de pré-processamento de texto. Uma rede Siamese multimodal é desenvolvida, combinando recursos de áudio e texto para melhorar a precisão da detecção de demência. Técnicas de aumento de dados são implementadas para melhorar a robustez do modelo. O estudo oferece uma abordagem abrangente para aprendizagem multimodal no contexto do diagnóstico de demência.

(www.nature.com)

IA Detecção de Demência Aprendizagem Multimodal Análise de Fala

Category: IA