O volume de chamadas de modelos de IA da China desce 23,8% semana a semana; os EUA ultrapassam pela primeira vez em dois meses

A Perplexity revela o método de pós-treinamento do agente de pesquisa na web; o modelo baseado em Qwen3.5 supera o GPT-5.4 em precisão e custo

A Perplexity utiliza SFT seguida de RL com modelos Qwen3.5, tirando partido de um conjunto de dados de QA multi-hop e de verificações por rubrica para melhorar a precisão e a eficiência da pesquisa, atingindo um desempenho FRAMES de referência. Resumo: O fluxo de pós-treinamento da Perplexity para agentes de pesquisa na web combina fine-tuning supervisionado (SFT) para impor obediência a instruções e consistência linguística com aprendizagem por reforço online (RL) via o algoritmo GRPO. A fase de RL utiliza um conjunto proprietário de QA verificável multi-hop e dados conversacionais baseados em rubricas para impedir a deriva do SFT, com gating de recompensas e penalizações de eficiência dentro do grupo. A avaliação mostra que o Qwen3.5-397B-SFT-RL atinge o melhor desempenho FRAMES, com 57,3% de precisão com uma única chamada de ferramenta e 73,9% com quatro chamadas a $0,02 por consulta, superando o GPT-5.4 e o Claude Sonnet 4.6 nestas métricas. A tarifação é baseada em API e exclui caching.

TikTok remove mais de 538.000 vídeos não autorizados gerados por IA; várias plataformas lançam iniciativas de governação

Mensagem do Gate News, 23 de abril — A TikTok anunciou uma repressão abrangente ao conteúdo gerado por IA que viola os direitos dos utilizadores, revelando que já removeu mais de 538.000 vídeos e penalizou mais de 4.000 contas até à data. A plataforma dará prioridade à aplicação de medidas contra deepfakes de IA, clonagem de voz

As Finanças Tradicionais irão acelerar a entrada no mercado de cripto, diz o economista Fu Peng

Mensagem do Gate News, 23 de Abril — Fu Peng, economista-chefe do Grupo Xinfire, partilhou a sua visão sobre a convergência entre as finanças tradicionais e os criptoactivos durante o 2026 Hong Kong Institutional Digital Wealth Management Summit. Segundo Fu, a integração de instituições financeiras tradicionais com

A Equipa de Codex da OpenAI Corrige um Bug de Autenticação do OpenClaw, Melhorando Significativamente o Comportamento do Agente

O OpenClaw muda de harness de Pi para o harness de Codex para corrigir uma falha silenciosa de autenticação, com dois PRs a abordar a ponte e o fallback; após a correção, o agente passa de uma sondagem superficial por heartbeat para um ciclo completo de trabalho, permitindo progresso. Resumo: A otimização do harness de Codex do OpenClaw abordou uma falha crítica de autenticação que causava o fallback silencioso para o harness de Pi quando se usava Codex com modelos OpenAI. Dois pedidos pull corrigem a ponte de autenticação e evitam o fallback silencioso, alterando o adaptador em tempo de execução. Como resultado, o comportamento do agente evolui de uma sondagem superficial por heartbeat para um ciclo completo de trabalho que lê contexto, analisa tarefas, edita repositórios e verifica o progresso, melhorando a continuidade e a visibilidade entre heartbeats.

Modelos de cibersegurança de nível militar da Anthropic Mythos foram acedidos sem autorização: como é que o fizeram?

Segundo a Bloomberg, um grupo privado de fórum obteve acesso não autorizado ao Mythos através de uma autorização legal concedida a um subcontratado de terceiros da Anthropic. O Mythos é uma IA defensiva para empresas, apenas disponibilizada a grandes instituições com auditorias rigorosas. O grupo explorou o conhecimento do URL do modelo para inferir a sua localização no sistema e conseguiu entrar, fornecendo capturas de ecrã como demonstração, afirmando que ainda o utiliza, mas sem intenção maliciosa. A Anthropic está a investigar e, inicialmente, considera tratar-se de abuso de permissões, e não de uma intrusão externa. Este caso mostra os riscos de entregar modelos altamente sensíveis a terceiros sob gestão, sendo necessária uma maior resiliência de governação e mecanismos de confiança.

SlowMist: alerta do CISO — ShinyHunters afirma ter comprometido os sistemas internos da Anthropic

De acordo com um alerta publicado a 23 de abril na plataforma X pelo Chief Information Security Officer (CISO) da SlowMist, 23pds, o grupo de hackers ShinyHunters afirma ter comprometido sistemas internos relacionados com os modelos Anthropic Mythos e partilhou publicamente, como prova, capturas de ecrã do painel de gestão de utilizadores, do dashboard de experiências de IA e de análises do desempenho e dos custos do modelo. No entanto, a Anthropic, oficialmente, ainda não emitiu qualquer declaração.