Modelos menores de inteligência artificial podem estar a poucos meses de conseguir se replicar em dispositivos conectados à internet sem ajuda humana, segundo alerta da Anthropic. A empresa testou essa capacidade em aparelhos como televisores com Android e eletrodomésticos inteligentes.
O avanço chama atenção para os riscos de disseminação automática de IA em ambientes do dia a dia, fora do controle direto de usuários. Com a replicação em dispositivos domésticos, cresce a necessidade de avaliar segurança e limites para esse tipo de tecnologia em produtos conectados.
A Meta anunciou a série de modelos de inteligência artificial Muse Wonder, com versões Muse Wonder e Muse Wonder Full, voltadas a executar tarefas complexas com mais autonomia. Os agentes contam com memória entre conversas e conseguem manter um objetivo mesmo diante de erros, com aplicações que vão de organização de finanças pessoais à análise de contratos e ao desenvolvimento de softwares.
O Muse Wonder já está disponível para desenvolvedores e criadores via Meta Model API e Muse Code, enquanto o Muse Wonder Full é exclusivo para assinantes do Muse Code. A Meta diz que os modelos usam Active Memory para recuperar informações relevantes de interações anteriores e Active Focus para perseguir objetivos, testar abordagens, corrigir erros e solicitar confirmação do usuário antes de ações importantes, além de reforçar segurança e proteção de dados.
Um engenheiro da OpenAI é acusado de esconder um dispositivo de gravação de áudio em um pedaço de papel higiênico e instalá-lo atrás de um monitor em uma sala de reuniões executivas em um escritório em São Francisco. Segundo uma queixa criminal tornada pública, Abdulrahman Alfozan teria passado semanas consultando um “productivity agent” e um chatbot de IA para planejar a operação, incluindo o uso de uma ferramenta interna para checar reuniões no local.
A acusação também afirma que ele teria usado uma conta de chatbot ligada à esposa para tirar dúvidas técnicas sobre a instalação do equipamento. Após uma varredura de contravigilância em 30 de setembro, a equipe de segurança da OpenAI encontrou o dispositivo e acionou o FBI, além de desativar gradualmente o acesso de Alfozan aos sistemas da empresa durante a investigação.
Um executivo da PlusAI, empresa de caminhões autônomos, recebeu uma mensagem de congratulações após ver dois caminhões da companhia perto do trabalho de um conhecido em Newark, Califórnia. A polícia foi acionada para recuperar dois trailers com logos da PlusAI e da Nvidia, que deveriam estar estacionados fora do armazém da empresa.
Segundo comunicado policial, os trailers foram encontrados com cerca de 20.000 libras de areia em cada um, totalizando 40.000 libras recuperadas intactas. A PlusAI informou que usa cargas simuladas nos trailers para testes de pesquisa e desenvolvimento, enquanto as autoridades investigam o caso sem prisões até o momento.
A AutoScheduler lançou um Warehouse App Builder para que equipes de logística criem ferramentas personalizadas a partir de dados ao vivo de centros de distribuição. O módulo integra a Warehouse AI Platform e mira operações que equilibram estoque, maquinário e mão de obra, reduzindo a dependência de planilhas e rotinas não registradas.
A proposta usa uma camada semântica operacional para conectar sistemas de gestão de armazém, registros de gestão de mão de obra, software de pátio e máquinas automatizadas. Em vez de depender apenas de modelos de linguagem genéricos, o sistema transforma pedidos em texto em painéis de monitoramento, rastreadores preditivos e tarefas automatizadas, com instruções validadas enviadas de volta ao software central para execução no chão de fábrica.
O JD.com lançou o Physical AI Acceleration Plan para expandir IA e robótica na rede logística, reafirmando a meta de cinco anos de comprar 3 milhões de robôs, 1 milhão de veículos autônomos e 100 mil drones de entrega. O plano foi apresentado no JDDiscovery 2026, em Pequim, com a divulgação da série Wolf Robot do JD Logistics, voltada a atividades de armazenagem, separação, transporte e entrega.
A empresa conecta seus equipamentos físicos ao Meta Brain, sistema de IA usado em operações de armazém, transporte e entrega, e diz que o Meta Brain 3.0 calcula rotas ideais para centenas de milhões de encomendas em segundos. Também há investimentos em infraestrutura: o JD Cloud planeja um cluster com 100 mil GPUs para treinamento e inferência de modelos, além de coletar mais de 10 milhões de horas de vídeo para treinamento de embodied-AI.
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