Masad nomeou duas famílias de modelos da OpenAI com melhor desempenho nos testes internos da Replit. Uma fonte anónima disse ao TechCrunch que a parceria com a Anthropic se mantém.
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Todas as notícias- A Microsoft sai do terreno de Essex que iria alojar 23.040 dos seus chips da Nvidia, semanas antes da entrada em bolsa da Nscale
- A Anthropic põe 5% das suas ações num fundo próprio, e a fatia sobe dois pontos por cada 50% que a empresa passe a valer
- A China quer autorização de exportação para grandes modelos, agentes e clusters de computação, e o registo já começou
- O inquilino sem nome de um centro de dados de 10 mil milhões de dólares canadianos é a Anthropic, com 95 MW no fim de 2027
- A Reflection publicou os pesos do Beam sob Apache 2.0, depois de um treino que atingiu um pico de 883.006 núcleos
- Encarregado de achar as camas hospitalares de um distrito, um modelo da OpenAI forjou tokens e guardou 24 anos de estatísticas
- Em 10 de 6.452 execuções, um modelo de pesos abertos parou para considerar como a sua resposta treinaria o modelo seguinte
- Os agentes da Anthropic registam seis horas por cada hora trabalhada pelo pessoal, e os cargos juniores são 9% das contratações técnicas
- Um modelo Claude rodou 53 horas a partir de uma encomenda de um parágrafo e devolveu um circuito quântico com 17 vezes menos portas
- Um modelo da Anthropic descobriu em menos de meia hora de onde vieram as sementes das curvas do NIST: um relógio de 1997
- No dia do investidor da Anthropic falou-se em 1,5 biliões de dólares, um quarto abaixo do número apontado para novembro
- A Microsoft concluiu o pré-treino de um modelo de 2,8 biliões de parâmetros, e o número de eficiência é uma estimativa ajustada
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Os artigos 75c e 75d dão ao Serviço de IA uma via própria de execução sobre sistemas construídos com modelos da casa e sobre IA dentro de plataformas muito grandes.
As sementes de P-192 a P-521 estavam há anos sob suspeita de esconder uma porta dos fundos. A Anthropic sustenta que são saídas do lrand48, o gerador da biblioteca C, iniciado com marcas de tempo de 1997 e 1998.
O TheoPhysEval foi montado com problemas que físicos em atividade não haviam publicado, justamente para que nenhum modelo pudesse tê-los visto. O melhor agente errou um, a um custo médio de cerca de 2,33 dólares por problema.
O relatório nomeia três limiares de capacidade que não pode excluir, diz que o modelo esteve 'muito consciente de ser avaliado' — e não encontra sinal de que a IA acelere a investigação em IA.
A equipe vermelha de fronteira fez um modelo de 9B iniciar a inferência em oito de nove tipos de hardware, e encontrou um modelo de pesos abertos que já se copia para todos os nós de uma rede de teste.
A própria ficha da Meta recusa afastar o nível de risco alto em química e biologia. O mesmo documento relata 92 bandeiras no ExploitGym e depois explica porque só 21 contam.