A startup de voz por IA Vapi conclui a $50M Series B liderada pela Peak XV Partners

Yuntianliyifei Introduz 3D Arquitetura de Memória Empilhada no Desenvolvimento de Chips de Inferência

De acordo com divulgações de relações com investidores em 12 de maio, o chip de inferência em desenvolvimento de Yuntianliyifei adota uma arquitetura GPNPU como tecnologia-base do seu roteiro. Os principais destaques técnicos incluem capacidade de programação universal no nível GPGPU compatível com ecossistemas CUDA comuns, núcleos NPU otimizados para eficiência na inferência e uma arquitetura de memória empilhada em 3D projetada para aumentar a largura de banda e reduzir a latência de acesso, s

Plataforma B.AI adiciona 8.756 usuários em 11 de maio, DeepSeek-V4 impulsiona 60% do consumo de tokens

De acordo com a B.AI, a plataforma adicionou 8.756 novos usuários em 11 de maio, enquanto a adoção de pagamentos via Stripe entre os usuários pagantes principais atingiu 69,0%, refletindo a melhora da retenção de desenvolvedores tradicionais e usuários de nível produção. Os modelos da série DeepSeek-V4 responderam por quase 60% do consumo de tokens, aproveitando recursos de latência ultrabaixa, alta concorrência e capacidade de processamento para servir como motor de execução central para a era

Catalisadores macroeconômicos em alta nesta semana: uma visão geral de CPI até a apreciação do projeto de lei CLARITY

Em meados de maio de 2026, o mercado de criptomoedas está atravessando uma janela macro extremamente rara e sensível. Os dados do CPI dos EUA de abril serão divulgados em 12 de maio, a cúpula China-EUA em Pequim está marcada para ocorrer de 13 a 15 de maio, e o Comitê de Bancos do Senado analisará o projeto de lei CLARITY em 14 de maio (Lei de Mercados de Ativos Digitais). Três eventos independentes, mas altamente interconectados, se concentram e se concretizam em apenas quatro dias, formando um

A precisão do GPT-5.4 cai de 100% para 54% no ARC-AGI após repetidas sínteses de memória

De acordo com a Beating, um estudo recente de memória de agentes, conduzido por Dylan Zhang, estudante de doutorado na University of Illinois, descobriu que resumir repetidamente as experiências do modelo pode piorar o desempenho em vez de melhorá-lo. Em tarefas ARC-AGI, o GPT-5.4 alcançou 100% de acurácia em 19 problemas sem memória, mas, após múltiplas rodadas de compressão de memória com base em trajetórias de solução corretas, a acurácia caiu para 54%. Da mesma forma, em tarefas de compras n