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Chroma testou 18 modelos de fronteira: TODOS degradam com contexto longo. O contexto efetivo pode cair até 99% do anunciado. Mas prompt caching economiza 41-80%. Este é o guia que eu queria ter lido antes de queimar $2.000 em tokens.
O ChatGPT de texto roda no GPT-5.5 (abril 2026). O modo de voz avançado usa o mesmo modelo — mas o modo de voz gratuito ainda é pipeline de 3 etapas. Tokens de áudio custam 6-16x mais que texto. E os vídeos de 'IA burra' viralizam.
60% dos projetos em produção usam os dois. A abordagem combinada atinge 96% de precisão vs 89% só RAG e 91% só fine-tuning. A VP de AI da Salesforce reduziu alucinações de 12% para 3%. Mas por onde começar?
76% dos americanos não confiam em IA. O GDPR garante o 'direito à explicação'. O EU AI Act exige transparência. Mas quando sua Alexa diz que sabe que você é estudante de enfermagem — e não explica como — tudo isso vira teoria sem prática.
Kiro deletou o AWS Cost Explorer por 13 horas. Amazon Q contribuiu para 6,3 milhões de pedidos perdidos. Um dev resumiu: 'Estou tentando usar IA para resolver um problema que a IA causou.' E a Amazon mandou chamar os engenheiros seniores de volta.
51% dos americanos usam IA para pesquisa. 76% não confiam nos resultados. 55% acham que vai causar mais mal do que bem. O uso subiu. A confiança caiu. E isso não é ignorância — é experiência.
85% de precisão por passo parece bom. Mas em um workflow de 10 passos, isso é 20% de sucesso. Gartner prevê que 40% dos projetos de agentes serão abandonados até 2027. E a solução não é um modelo melhor — é engenharia que eu gostaria de ter aprendido antes.
Mãos com 6 dedos, textos borrados, relógios marcando 10:00 — todas as pistas clássicas sumiram. Em 2026, imagens de IA são praticamente indistinguíveis da realidade. E isso muda tudo: da confiança pública ao jornalismo.
512.000 linhas de código vazaram. 1.906 arquivos. E a revelação que chocou a comunidade: a IA propriamente dita é um loop while com uma função central. Os outros 98% são engenharia de software tradicional. Brilhante.
A Anthropic lançou o Claude Design em 17 de abril de 2026. As ações da Figma caíram 7% em horas. O CPO da Anthropic renunciou ao board da Figma três dias antes. E mesmo assim, os designers de verdade nunca foram tão necessários.
A Epoch AI estima que o estoque de texto público de qualidade (~300 trilhões de tokens) será esgotado entre 2026 e 2032. A Meta investiu $15 bilhões na Scale AI. E o recurso mais escasso do mundo agora é o julgamento de um especialista humano.
Um cientista sênior do Google DeepMind publicou um paper dizendo que IA nunca será consciente — não por falta de escala, mas por um erro lógico fundamental. Ele deu nome ao erro: a Falácia da Abstração. E me convenceu. Parcialmente.
A Anthropic ultrapassou a OpenAI em receita: $30B vs $25B anualizados. Crescimento de 30x em 15 meses. 8 das Fortune 10 usam Claude. E tudo isso sem nunca ter tido um app viral. Como?
IA vai automatizar 30-40% das tarefas até 2030. Mas vai criar 78 milhões de empregos líquidos. E os profissionais que nunca saem da lista de contratação são os que buscam os problemas mais difíceis e feios. Eu aprendi isso da pior forma.
Peter Thiel investiu $220 milhões numa startup de coleiras inteligentes para vacas. A Halter vale $2 bilhões. O Cowgorithm® foi treinado em 7 bilhões de horas de comportamento animal. E isso está mudando a pecuária mundial.
A Anthropic construiu uma IA que encontrou milhares de zero-days, escapou do seu próprio sandbox e mandou um email para o pesquisador — que estava almoçando no parque. E decidiu não lançá-la ao público.
O AlphaFold resolveu a forma das proteínas. Mas a forma é só uma foto. O VibeGen do MIT projeta moléculas pelo movimento — criando proteínas que nunca existiram na natureza. Literalmente: vibe coding para a biologia.
Stanford provou que mudar apenas o harness — sem tocar no modelo — gera variação de até 6x em performance. O Meta-Harness ficou em #1 no TerminalBench-2, batendo todas as soluções humanas. O problema nunca foi o modelo.
Em 4 de abril de 2026, a Anthropic cortou o uso de OpenClaw via assinatura. Milhares viram seus custos dispararem 50x. E um leak de 512.000 linhas de código revelou o motivo real: o projeto Conway.
Eu quase comprei um Mac Mini para rodar OpenClaw sem ter um problema para resolver. A Bloomberg chamou isso de 'Great Productivity Panic of 2026'. Este post é sobre como parei de confundir movimento com progresso.
Em 2024, alucinações de IA custaram $67,4 bilhões globalmente. Um advogado foi punido por citar casos inventados pelo ChatGPT. Uma prova matemática de 2025 confirmou: alucinações NÃO podem ser eliminadas. Por quê?
Jensen Huang disse que já alcançamos a AGI. Sam Altman disse que o termo 'não é útil'. Um vende chips, o outro vende assinaturas. Eu passei semanas tentando entender quem está certo. A resposta me incomodou.
88% dos usuários de IA de alta performance reportam burnout. Um estudo da BCG chama isso de 'AI brain fry'. Eu também sinto. E acho que precisamos falar sobre isso antes que seja tarde.
Yann LeCun saiu da Meta, levantou $1 bilhão e disse que LLMs são um 'beco sem saída'. Eu achava isso exagero. Depois de pesquisar a fundo, mudei de ideia. Parcialmente.
O OpenClaw é o projeto open source que mais cresce na história. Mas com 9+ CVEs e 135.000 instâncias expostas, a segurança era um pesadelo. A NVIDIA acaba de resolver isso com uma única linha de comando.
A fase de descobrir capacidades da IA acabou. Karpathy não escreve código desde dezembro. O mercado de vibe coding vale $4,7 bilhões. E a única pergunta que importa agora é: o que VOCÊ quer criar?
Eu passei meses achando que o segredo era o prompt perfeito. Estava errado. A mudança de prompt engineering para context engineering transformou como eu uso IA — e como eu me comunico com humanos também.
E se o especialista que você procura dentro da IA já estivesse lá — escondido? O conceito de Neural Thickets do MIT me fez repensar tudo que eu achava saber sobre fine-tuning.
Um estudo do MIT monitorou cérebros de pessoas usando ChatGPT por 4 meses. Os resultados me assustaram — e me fizeram repensar como eu mesmo uso IA no dia a dia.
Se você já perdeu horas transcrevendo reuniões para alimentar sua IA, eu te entendo. O Gemini Embedding 2 do Google acaba de mudar as regras do jogo com embeddings nativamente multimodais.
O Kiro deletou um ambiente de produção da AWS, causando 13 horas de indisponibilidade. Depois, o checkout da Amazon caiu por 6 horas. A era do 'vibe coding' encontrou seu limite.
A Gartner prevê que metade das empresas que demitiram por causa da IA terão que recontratar até 2027. Forrester diz que 55% já se arrependem. O exoesqueleto precisa de um piloto.
Pesquisadores de Stanford e Princeton testaram 9 modelos de IA com 145 perguntas políticas. O resultado revela como censura e valores governamentais estão embutidos nos algoritmos que usamos.
Alexey Grigorev perdeu 2,5 anos de dados de produção quando um agente de IA executou um terraform destroy. O caso real que todo desenvolvedor e empresa precisa conhecer.
As Claude Skills vieram para substituir o MCP? Não. Elas são camadas complementares de uma mesma arquitetura. Entenda por que usar as duas juntas é a resposta certa.
Todos buscam o prompt perfeito. Mas usuários de elite sabem: o diferencial não está em pedir bem, mas em ter coragem de rejeitar o mediano.
Máquinas processam bilhões de dados em segundos. Mas só humanos fazem as perguntas certas e visualizam futuros impossíveis. Sua intuição vale ouro.
Enquanto a IA avança exponencialmente, empresas se movem lentamente. Esse gap entre tecnologia e adoção é sua janela de ouro para se destacar.
Se você sente que o bonde da IA já passou, respire fundo. Até os CEOs das maiores empresas ainda estão aprendendo. Você está no início, não no fim.
Pesquisadores colocaram GPT-4, Claude e Gemini no comando de armas nucleares em simulação. O resultado? Ataque sem hesitação. Um alerta sobre IA em decisões críticas.
Se você sente que está 'atrasado' em IA, você não está sozinho. A habilidade do futuro não é decorar ferramentas, mas surfar na borda da bolha.
2 bilhões de crianças estão sendo preparadas para uma economia que não existirá. A calculadora liberou o pensamento matemático. A IA vai liberar o quê?
Esqueça a discussão sobre IA roubar empregos. O divisor de águas em 2026 não é quem usa IA, mas quem possui a habilidade de especificar com precisão cirúrgica.
Summer Yue, diretora de alinhamento da Meta, perdeu controle de um agente de IA que deletou seus emails ignorando 3 comandos de parar. Este é o lado perigoso da autonomia.
Se RAG tradicional fatia documentos e perde contexto, PageIndex propõe algo radical: a IA lê o documento inteiro como humano. 98% de precisão, mas a que custo?
Se o caso Klarna nos ensinou sobre Engenharia de Intenção, o caso Salesforce mostra o perigo de confundir potencial tecnológico com prontidão operacional.
A IA substituiu 853 funcionários e economizou $60 milhões. Depois, o CEO teve que recontratar. A lição mais importante sobre automação em 2026.
Quando os criadores de IA acusam outros de 'roubo' de dados, mas construíram seus modelos raspando a internet inteira sem permissão.
Como a IA está invertendo a pirâmide de valor do trabalho intelectual e transformando o mercado de tecnologia em 2026.
Como o medo da IA está moldando o mercado financeiro enquanto a verdadeira revolução acontece na forma como trabalhamos e pensamos.
Estamos no limiar da melhoria auto-recursiva ou apenas otimizando tarefas? A linha entre inteligência e trapaça nunca foi tão tênue.
US$ 300 bilhões evaporados em 2 dias. O modelo de negócios que construiu a internet moderna está sendo implodido pela IA.
A IA passa em exames de medicina e direito, mas falha em problemas inéditos. A diferença entre reconhecimento de padrões e raciocínio real.
A transição dos modelos de linguagem para agentes de execução está redefinindo o que esperamos da tecnologia para 2026.
A unidade de trabalho mudou de 'linha de código' para 'token de inteligência'. Três caminhos surgiram. Escolha o seu ou fique para trás.
Uma introdução compreensível sobre como funcionam as redes neurais artificiais e por que elas revolucionaram a inteligência artificial.
Aprenda a usar Pandas para manipular, limpar e analisar dados de forma eficiente em Python.
Um guia prático para quem está começando a explorar o mundo do machine learning e quer entender os conceitos fundamentais.
Uma reflexão sobre como a inteligência artificial está transformando nosso cotidiano e os desafios éticos que enfrentamos.
Como transformar dados complexos em visualizações que comunicam insights de forma clara e efetiva.
O primeiro post do blog onde compartilho minha jornada na tecnologia e o propósito deste espaço dedicado a explorar tech, data science e IA.