Webtagr - Sumário de Notícias de Tecnologia

GATE: Um Modelo de Avaliação Integrada do Impacto Econômico da IA

2025-03-30

A Epoch AI apresenta o GATE, um modelo de avaliação integrada que explora o impacto econômico da IA. O modelo se concentra em um ciclo de feedback de automação: investimentos impulsionam o poder computacional, levando a sistemas de IA mais capazes que automatizam tarefas, aumentam a produção e impulsionam ainda mais o desenvolvimento da IA. Um playground interativo permite que os usuários alterem os parâmetros e observem o comportamento do modelo em vários cenários. As previsões não são previsões da Epoch AI, mas sim condicionais, baseadas em suposições, principalmente úteis para analisar a dinâmica qualitativa da automação da IA.

Impacto Econômico da IA: Automação da Mão de Obra, e não apenas P&D?

2025-03-22

Uma visão predominante afirma que o principal impacto econômico da IA será por meio da automação de P&D. Este artigo contesta essa noção, argumentando que o valor econômico de P&D é superestimado, contribuindo muito menos para o crescimento da produtividade do que se acredita comumente. Os autores argumentam que o valor econômico da IA decorrerá principalmente da automação generalizada da mão de obra, levando a aumentos significativos na produtividade e na produção, não apenas avanços em P&D. Embora a IA eventualmente automatize a P&D, isso provavelmente ocorrerá após uma automação mais ampla, uma vez que a IA possua as capacidades para lidar com uma gama mais ampla de tarefas.

DeepSeek v3: Melhorias Significativas na Arquitetura Transformer

2025-01-28

O DeepSeek v3 alcança desempenho de ponta em benchmarks com uma quantidade de computação significativamente menor do que modelos comparáveis. Isso se deve a melhorias arquitetônicas importantes: A Atenção Latente Multi-cabeça (MLA) reduz drasticamente o tamanho do cache KV sem sacrificar a qualidade do modelo; o MoE (Mixture-of-Experts) aprimorado aborda o colapso de roteamento por meio de balanceamento de carga sem perda auxiliar e especialistas compartilhados; e a previsão multi-token aumenta a eficiência do treinamento e a velocidade de inferência. Essas melhorias demonstram uma compreensão profunda da arquitetura Transformer e apontam o caminho para modelos de linguagem amplos.