Com código aberto, ml-intern da Hugging Face, um agente autónomo de investigação em ML que lê artigos, seleciona dados, treina, avalia e evolui entre a ciência, a medicina e a matemática. Resumo: ml-intern da Hugging Face é um agente autónomo de investigação em ML de código aberto que lê artigos, seleciona conjuntos de dados, treina em GPUs locais ou na cloud, avalia resultados e melhora iterativamente. Construído com smolagents, com interfaces de linha de comandos (CLI) e web, navega por arXiv/HF Papers, HF Hub e HF Jobs. As demonstrações abrangem ciência, medicina e matemática, evidenciando automação de ponta a ponta e ganhos de desempenho.

A empresa sul-coreana Toss Payments tornou-se a primeira empresa a implementar de forma abrangente a criptografia pós-quântica, da Coreia, utilizando o algoritmo de norma da NIST “ML-KEM” para realizar uma troca de chaves híbrida, reforçando a segurança para resistir às ameaças representadas pela computação quântica.

Pesquisadores da IBM em colaboração com Signal e Threema desenvolveram um sistema de mensagens resistente a ataques quânticos. O criptógrafo Ethan Heilman afirmou que o risco quântico para plataformas de mensagens criptografadas é maior do que para o Bitcoin, o Signal lançou a atualização PQXDH, a Threema está a explorar o algoritmo ML-KEM padrão do NIST, enquanto também se concentra na proteção de metadados.