Marcus Mendes

com uma narração que eu achei, assim, eu queria falar pra ele, cara, que ideia, mas a ferramenta, ela é muito boa, que é, a premissa é a seguinte, o prompt consegue, existe um limite do que dá pra fazer com o prompt puro, se você tiver uma ferramenta que você consiga mostrar pra ela, você clica, arrasta, seleciona no computador o que você quer, e aí sim, a partir disso, você fazer o prompt juntado às ferramentas, das plataformas, dos aplicativos, a ferramenta dele, esse unsuite, entende o que você quer fazer e faz pra você, usando o prompt como tipo um último recurso,

Basicamente essa premissa que ele está colocando ali. E tudo que está no vídeo, ele falou, é real, já está funcionando, ele construiu em poucas semanas esse projeto, o que é bem interessante. Roda nativamente, ele falou, no Mac, roda no Windows, não tem JavaScript, não tem Python. Neon Tropic.

Tá vendo só? Então, sim, o link vai estar na descrição porque assim como um prompt às vezes não descreve tudo que você precisa, até falar aqui, usar só a voz no teatro da mente pra construir todo mundo o que isso faz, é difícil. Dá pra ver o vídeo que vai fazer um trabalho muito melhor de mostrar como...

É quase um open claw para rodar local, fazer as coisas na sua máquina com o conteúdo que você mostrar, indicar, clicar, arrastar, apontar para ela. É um conceito bem interessante. O Matt Veloso, desde os anos de Microsoft, já tinha essa facilidade de entender jeitos criativos diferentes, de juntar algumas pontas usando instrumentos.

E ele falou, na verdade, sobre isso quando ele ajudou lá até a aconselhar o Satya Nadella em como melhorar a adoção e deixar mais profundo o uso de IA dentro do Windows, das plataformas todas. Muito legal a iniciativa. Vamos ver. Cutuca ele, Fabrício, para ver se a gente consegue falar aqui a respeito disso, que eu acho que daria um episódio muito bacana. Já está cutucado e já está marcado. Aí sim. Que maravilha. Aqui é trabalho, meu filho. Que eficiência.

Pois é, enquanto a OpenAI cancela, a Sakana Chat lançou. E é interessante porque a Sakana, desde o começo, eles tinham um foco mais corporativo, mais empresarial, até um pouco voltado mais para o mercado de saúde. Eu vi por um tempo eles usarem esse blá para ser fornecedor de infraestrutura mesmo, sair do lado do Japão, mas para o mundo inteiro. E agora eles inverteram um pouco isso e estão fazendo o contrário da OpenAI. E estão lançando um chatbot específico voltado para o público final,

para tentar se apoiar numa espécie de vácuo que existe no mercado consumidor de lá de um chatbot localizado para o público japonês. Então, a gente já tinha visto um pouquinho disso em alguns outros países, de ter chatbot específico. Agora, essa cana lá no Japão está fazendo isso e, para mim, indica que eles perceberam que existe um teto do quanto uma empresa japonesa de IA consegue vender de estrutura para o mercado corporativo e vão tentar usar o público japonês

final, consumidor, para seguir dando uma grana para deixar eles seguirem fazendo a iniciativa corporativa. Mas curioso ver a empresa que tentou focar no B2B e focar no B2C agora para aumentar a quantidade de público e lançar um app. Tomara que dê certo, eu tenho muita simpatia por eles. Também tem, eles publicam muitas coisas abertas, pesquisas interessantes, open source.

plugins pra padronizar tarefas de workflows que são repetidos e isso integra com já várias ferramentas tipo o Figma, o Notion, pra igreja do Notion todo mundo vai ficar feliz, até com Gmail também, com Slack, então é uma pequena tarefa de automação

com o IA, que agora é direto no Codex. Dá para fazer isso. Gostei bastante. Vou fuçar terminando aqui, porque se eu conseguir automatizar uma parte de montar, pegar as notícias, todas que a gente pega durante a semana, salva e jogar automático no Notion, vai me devolver uns 40 minutos por semana. Gostei. Vou dar uma espiadinha.

Boa, e na semana passada a gente comentou aqui sobre o Cursor Composer 2, o Fabrício explicou, ele pode até explicar de novo, eu vou me embananar se ele quiser explicar, mas o que eu quero falar sobre ele que saiu nessa semana foi que aparentemente ele foi construído em cima do Kimi.

da Moonshot AI. E eu não sei se quiseram achar uma polêmica em cima disso que não existia, mas ficou assim, né? O cursor admite que o modelo foi treinado com... Admite é uma palavra carregada de sentido que eu não sei se cabe aqui. Mas o que rolou foi que ele... Não sei se é exatamente uma destilação, mas ele está feito em cima lá do Kimi K2. Para quem pulou essa parte semana passada, o que é o Composer 2? Então...

A gente até comentou sobre o ARC, um dos benchmarks mais difíceis do mundo. A gente comentou na quarta-feira, na entrevista com o Adriano. E, por coincidência, a gente acabou de entrevistar, publicou o episódio de quatro horas, saiu a notícia de que a ARC Foundation, que é do François Chollet, lançou o ARC-AGI3. É o novo benchmark mais difícil para modelos de raciocínio

e que onde os humanos conseguem resolver 100% das tarefas, os modelos de IA, nos conceitos principais, não conseguem nem bater 1% ainda. A gente já tinha falado sobre como é natural a sequência de, sai um benchmark, que é uma prova padronizada, os modelos todos usarem essa mesma prova, e aí cada um vai ter uma nota, você começa a saber como é que é os modelos de desempenho, etc. Aí começa a ficar muito bom.

em resolver aquele benchmark. Ou porque o modelo vai melhorando, ou porque começa a ter o overfitting, porque as perguntas da prova acabam, de algum jeito, entrando no treinamento. Aí saiu o Arc AGI 2, mesma coisa, caiu muito desempenho. Agora saiu também o Arc AGI 3, o novo, novo, novo benchmark da Arc Foundation, feito lá pelo François Chollet. E tem uma pegada diferente para esse, e o pessoal descreveu como se fosse a organização dele, basicamente, para aplicar essa prova no modelo,

Tem cenários meio de videogame, até para conseguir medir a adaptabilidade do modelo ali durante o próprio uso e o treinamento, não, mas a inferência, se adaptar às situações diferentes e puxar da memória o que já aconteceu. É interessante, eles tentam dificultar ali, coisa que com humanos aparentemente fica fácil de resolver. Eles vão agora tentar, de certa forma, incentivar o mercado a resolver também, colocando uma métrica nisso e vendo se os modelos melhoram.

O Gemini Pro fez 0,37%, que ele cumpriu certo ali. GPT 5.4 High, 0,26%. Opus 4.6, 0,25%. E o GROK 4.20, 0%. Então, está difícil mesmo. Enquanto isso, o Manos consegue fazer 100%. Bem interessante. Bem, bem legal mesmo.

que é basicamente uma interface open source para acessar modelos de IA e mais de um, etc. Por quê? Isso foi removido lá do Python, o PyPI, que o Fabrício também pode explicar muito melhor do que eu o que é, mas é o Python Package Index. E por que foi removido? Porque em um dos arquivos, um dos componentes da biblioteca, que era o lightllm init.pth,

tinha código malicioso para tentar roubar credencial. Então, por ser um projeto aberto, alguém pegou lá no fundo do fundo do fundo um pedacinho do código de um componente e botou lá uma credencial para roubar, quer dizer, o código para roubar credenciais. Isso foi aceito, entrou em produção e precisaram tirar do ar o modelo inteiro porque tinha esse pedacinho que tinha um código malicioso. Enfim, está trazido aqui na descrição, mas...

Outra coisa para ficar bem atento, um desafio vai ser cada vez maior de projetos open source e o pessoal tentar, sempre foi um problema, vai ser maior de comprometer um pedacinho e isso vai causar grandes problemas se for uma biblioteca muito usada, coisa assim.