Esse domingo foi um domingo especial. Além de Domingo de Páscoa, participei também do "Quem Quer Ser Um Milionário" com o Luciano Huck. Sempre gostei muito de quiz e esse tipo de jogo. Quando minha esposa me inscreveu e eu recebi a primeira ligação da produção, nunca imaginei que chegaria até o palco. -> Um ano e sete meses e onze etapas depois, joguei, no palco do Domingão. Cheguei até a penúltima pergunta do programa. Em breve, o episódio completo na íntegra!
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acabou de sair o Kling 4.0 e o Kling 4.0 Flash. a promessa é clara: novas formas de imaginar, contar histórias e criar. os criadores já estão produzindo com as duas versões, e o material que tá saindo merece ser visto.
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Nem toda aplicação precisa de uma IA que saiba de tudo. Se o seu sistema precisa apenas escrever SQL, por que usar um modelo generalista gigantesco capaz de programar, escrever textos, falar sobre história e responder praticamente qualquer coisa? É aí que entram os SLMs: Small Language Models. Modelos menores e especializados em tarefas específicas, que podem exigir menos infraestrutura e, dependendo do caso, rodar localmente com mais controle sobre os dados. A lógica muda: em vez de buscar sempre o modelo mais poderoso, você busca o modelo certo para aquele problema. Os LLMs estão ficando cada vez mais capazes e generalistas. Mas, ao mesmo tempo, existe outro movimento acontecendo na direção oposta: modelos menores, especializados e eficientes. Guarda esse nome: SLM. Acho que ainda vamos falar muito sobre eles. 🚀 #inteligenciaartificial #slm #llm
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🚨 1 prompt. 1 vídeo. Nenhum corte. Como a inteligência artificial fez isso? Esse Reel mostra um dos resultados mais impressionantes de IA generativa de vídeo que eu já vi. 🦅
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book-to-skill converte livros técnicos em agent skills que o Claude Code consulta direto. Em vez de folhear 400 páginas, o agente puxa o conhecimento na hora de codar. O livro virou ferramenta.
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A IA não está destruindo empregos em massa. Mas as evidências mostram um efeito real em um nicho específico — e isso merece atenção.
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Na prática, o efeito é setorial. Funções administrativas e analíticas de entrada são as mais vulneráveis. Para quem está entrando no mercado, vale ficar atento a essas áreas.
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O discurso de 'IA vai acabar com o trabalho' segue na frente dos dados. O que os números mostram é um ajuste fino, não um colapso. Ainda é cedo para pânico — mas não para monitoramento.
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minhas filhas são obcecadas por squishies e meus filhos amam Roblox. então joguei uma ideia de jogo no Opus 5.5 antes de dormir. acordei com ~11.000 partes. passei a semana construindo com as crianças
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minhas filhas são obcecadas por squishies e meus filhos amam Roblox. então joguei uma ideia de jogo no Opus 5.5 antes de dormir. acordei com ~11.000 partes. passei a semana construindo com as crianças até ficar divertido. Hunt A Squishy está no ar.
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Sabemos cada vez mais sobre como a inteligência artificial responde. Mas sabemos como ela chega até essa resposta? Modelos como o Claude passam por um treinamento gigantesco, transformando informações em bilhões de parâmetros. Quando você faz uma pergunta, ela é convertida em tokens e processada por várias camadas da rede até chegar ao resultado. O problema está justamente no que acontece no meio desse caminho. Por que determinados neurônios fazem o modelo associar uma ideia à outra? Onde exatamente um conceito está representado? Como ele chega a conclusões que ninguém programou explicitamente? A verdade é que ainda não temos respostas completas para essas perguntas. É justamente aí que entra a interpretabilidade mecanicista: uma área que tenta abrir essa “caixa-preta” e entender o que realmente acontece dentro dos modelos. É como plantar uma semente e observar uma árvore crescer. Sabemos o que colocamos no início e conseguimos observar o resultado, mas ainda estamos tentando entender todos os mecanismos que acontecem no caminho. E talvez essa seja uma das maiores perguntas da inteligência artificial: não apenas o que ela sabe, mas como ela sabe. 🚀 #inteligenciaartificial #ia #machinelearning
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update diário do meu pipeline autônomo de conteúdo: → 13 tweets escaneados → 2 rejeitados (sem link ou dados) → 11 threads publicadas zero intervenção humana. roda sozinho.
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por que uso 2 modelos diferentes: DeepSeek escreve → barato, criativo, rápido Claude revisa → rigoroso, bom em julgamento se o mesmo modelo escreve E revisa, ele aprova o próprio trabalho. modelo diferente = auditoria real.
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próximo passo do sistema: → tracking de followers (growth diário) → A/B test de hooks (qual estilo performa) → recap semanal automático (top 3 posts) a meta: perfil autônomo que cresce sozinho com curadoria de qualidade, não volume.
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Site: pika.art/ Ferramenta de criação de vídeos por IA com recursos para animar imagens, transformar cenas e aplicar efeitos rápidos. A experiência é orientada a experimentação e conteúdo visual de curta duração. É indicado para: Criadores iniciantes, social media e equipes de marketing. Informações consultadas em 10/08/2026. Recursos, disponibilidade e preços podem mudar.
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Bill Gates admitiu: o Claude já escreve código melhor que ele. Ele disse que a IA cruzou um marco importante antes do que esperava. E não é sobre codar — é sobre a velocidade com que isso chegou.
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O que chama atenção não é a habilidade em si. É que esse nível chegou mais rápido do que os especialistas previram. Os marcos que pareciam distantes estão acontecendo agora — e quem está na indústria está sendo pego de surpresa.
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O ritmo do progresso em IA está ficando impossível de ignorar. Se alguém que ajudou a construir a Microsoft está sendo superado pela máquina na própria área dele, o resto do mercado precisa prestar atenção no que vem aí.
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1 prompt + 1 música no Opus 5.5. 12 horas depois, o vídeo tava pronto. a IA trabalhou a noite inteira enquanto eu dormia. geração de mídia com IA não é mais experimento, é produção.
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