Marcus Mendes

Aí a Slop, ok, mas tem anúncio que dá para automatizar e dá para você fazer isso. Agora, podendo fazer com o modelo que é basicamente estado da arte, pelo menos do Google, para fazer isso, fecha completamente esse círculo. Não dá para usar como uma ferramenta para anunciantes. Eles fizeram isso, essa foi uma parte da conversa. Mas não foi só isso que eles lançaram de modelo nessa semana. Não foi, Marcos, e essa também é a melhor notícia do Google vindo lá dessa semana.

Digo mesmo, saudade do Gus. Indo para a meta, agora temos uma aqui da meta, mas está colada justamente aqui no lançamento de modelo, que eles também lançaram modelo nessa semana, saiu o Segment Anything Model, o SEM 3.1, o Segment Anything, como o nome indica, a gente já falou muito sobre ele para vídeo, por exemplo, de você ter...

Um cachorro correndo com a bolinha, com outro cachorro, eles estão no parque, passa por trás de arbusto, passa por trás de árvore. Esse modelo consegue, de um jeito muito eficiente, fazer máscaras em torno de cada um dos cachorros da bolinha, sabe quando passa por trás da árvore, não perde esse mapeamento.

E com base nisso, você consegue, essa parte mapeada, você consegue fazer muitas outras coisas. A gente já falou sobre os usos disso aqui, teve aquele papo super bacana que a gente bateu com a Marcela, vou deixar o link aqui na descrição do episódio, que ela falou sobre segmentação, a gente falou até sobre mapeamento de fábrica, fazer um clone 3D da fábrica, vamos voltar a falar aqui em breve sobre mapeamento

Com a assistência de imagem, então a Meta lançou o SAM 3.1, que ela disse que reduz drasticamente o uso e a necessidade de GPU para chegar no mesmo resultado. Eles colocaram um gráfico rodando em só uma...

flaca H100, você consegue, mantendo a quantidade de frames por segundo, você precisa de menos energia e menos tempo para chegar no resultado igual ou melhor. Então eles usaram esse 3.1 para melhorar muito a eficiência dele, o quanto de parrudez você precisa

para chegar no resultado bacana, não quero dizer democratizando o modelo, porque eu acho que é só palavra meio carregada e não entra aí, mas facilitando um pouco o uso e com isso você consegue chegar mais rápido no resultado melhor do que você chegava se você tivesse a estrutura para usar o 3.0, bem legal.

Cara, esse foi o tiro no pé da semana. Pior do que o da Anthropic. Porque, primeiro, envolveu a empresa Raycast, que eu adoro. Eu uso o Raycast aqui no meu Mac. Ao invés de usar o Spotlight, eu uso o Raycast, né? E teve um desenvolvedor que percebeu que ele mandou um request lá para o GitHub e estava assim, de outro código. Ah, está aqui uma dica, hein? Para você poder rodar aqui agentes de tarefas do Copilot de qualquer lugar do seu Mac ou do seu Windows, você consegue fazer com o Raycast, ó.

Falaram, o quê? Aí o cara procurou, tinha 11 mil instâncias disso sendo inserido em pull requests lá no GitHub. Aí falaram, Raycast, a culpa é de vocês. Falaram, nossa, a gente não estava nem sabendo. O que é isso? Aí falaram, Microsoft, e aí? Aí foi lá um gerente de produto do GitHub e falou, então, isso aqui, na verdade, eu nem entendi por que diabos, para começo de conversa, tinha mesmo. Eu vou tentar traduzir aqui o que esse executivo do GitHub falou.

a gente desativou já esse recurso. Basicamente, ele dava dicas de produtos que até que tudo bem pra pull requests originados pelo Copilot, mas aí a gente adicionou a habilidade de ter o Copilot trabalhando em qualquer pull request, mencionando, fazendo esse tipo de recomendação, aí o comportamento ficou estranho. Eu digo, o comportamento era estranho desde o começo, isso não deveria ter acontecido pro começo de conversa. Aí eles falaram que eles desativaram isso, que não vão dar nenhum tipo de dica de produto assim, ficou parecendo um anúncio mesmo.

nada sobre essa história fez o menor sentido de como é que isso foi para lá. É o tipo de ideia que, em três segundos, uma criança falasse, vocês estão malucos? Isso não vai dar certo, né? Mas precisarão, uma vez esgotadas todas as alternativas, eles fazem a coisa certa. Foi mais um caso disso. Indo agora para o cantão da China, a gente tem comentado aqui como o OpenClaw e clones do OpenClaw estão um assunto bem quente por lá, até com o governo falando, gente, calma, né?

e adoção em empresas, etc., como o governo fala, isso é meio risco, vamos prestar atenção no que está fazendo antes de adotar. Nessa última semana, a Bytedance entrou na jogada e ela se comprometeu e fez um acordo para começar a ajudar o OpenClaw a ser lançado lá na China com uma versão mais voltada para o mercado chinês, adaptada para eles, quando o assunto é regulação e uso, até a parte de...

não exatamente cultural, mas a parte de hábitos de uso que isso tem por lá, para ficar mais fácil das empresas adotarem, das pessoas adotarem, isso dentro do que o governo deixa, sendo bem franco, que as pessoas façam e usem. Então, agora vai dar para lá dentro...

Eles vão ter uma versão que a ByteDance está ajudando a organizar do Marketplace de habilidades do OpenClaw, aquele ClawHub, que é basicamente o que a gente falou do GPT que não colou, mas no OpenClaw colou porque ele é um pouco mais cru, você tem que conectar mesmo as coisas para fazer ele funcionar. Então, lá dentro agora vai rodar essas habilidades do OpenClaw em servidores chineses localizados dentro do país,

A ByteDance vai oferecer também serviço de tradução, para ficar mais fácil de a coisa estar falando mesmo ali, o idioma não traduzido por um GPT, mas que às vezes dá uma tropeçada, mas sim uma adaptação mais bem feita para tudo, a estrutura inteira está montada por lá. Isso é relevante, porque afinal, a piada é aquela, tem muito chinês na China, então se isso emplacar de verdade...

E isso vai ajudar até a subir todo o resto do ecossistema, traz ainda mais estrutura, traz ainda mais interesse, ainda mais alternativas, plataformas, desenvolvimento. É bem interessante essa movimentação e a parceria justamente com a ByteDance, que além de ser dona do TikTok, é dona de bando de coisa. Tem lá o Daoyin, que é basicamente o TikTok chinês, mas eles têm um bilhão de outras coisas e estão se estruturando para virar uma potência mesmo de IA e se juntar com o PayClaw é bastante relevante.

E partindo agora para as rapidinhas da semana, ao invés de seguir aqui fazendo a alternância de hosts para cada notícia, essa eu vou deixar a cargo do Fabrício para seguir falando, afinal, é do amor do Fabrício. Exatamente, a Mistral Mon Amour.

Boa. E a gente comentou no comecinho do episódio que ia falar mais sobre clinical trial, desenvolvimento de remédios, medicamentos, etc. Chegou esse momento. Saiu lá no The Information uma matéria bem interessante mostrando como que tem a Novo Nordisk, né? Novo Nordisk? Novo Nordisk? Não falou jeito, né? Que é uma concorrente da Eli Lilly, que eles fazem aqueles medicamentos tipo Ozempic e coisa assim. E é uma matéria específica falando sobre como a Novo tá usando o IA

para acelerar os processos, chamam de clinical trials, como é que chama em português isso, disse o Fresco, mas os processos de teste clínico para desenvolver medicamentos, mas não é específico a IA para ajudar a fazer o remedinho.

Mas é todo o resto da estrutura e da burocracia que envolve esses testes clínicos e que isso demora horrores. Eles desenvolveram um agente específico com base em testes clínicos passados