A Spotify ampliou o uso de desenvolvimento assistido por IA e mais que dobrou as mudanças mensais mescladas, de cerca de 8.100 para 17.000 ano a ano em agosto. Com o aumento do volume de alterações nos sistemas de produção, a empresa ajustou controles de qualidade e confiabilidade para lidar com a nova escala.
A companhia opera quase 3.000 serviços de produção para 777 milhões de usuários ativos mensais e relata desafios em processamento de conteúdo, automação de frota e capacidade de computação. Entre as respostas estão melhorias em monitoramento e testes, salvaguardas de rollout e capacidade de rollback, além da adoção do Honk, um agente de codificação em background que executa o Claude via Agent SDK em pods no Kubernetes.
Pesquisadores apresentaram na conferência KDD o estudo “GEO: Generative Engine Optimization”, voltado a melhorar a visibilidade de conteúdos nas respostas de mecanismos generativos. Nos testes descritos, intervenções específicas aumentaram a presença em até 40%, variando conforme o tema pesquisado.
O movimento é comparado ao SEO, mas com uma diferença: ao perguntar a uma inteligência artificial, muitas vezes o usuário recebe uma resposta pronta em vez de uma lista de opções. O texto destaca ainda como a construção de um “rastro público” — entrevistas, artigos, participações e fontes — pode influenciar o que sistemas como os buscadores associados ao ChatGPT encontram e citam, exigindo que assessorias e relações públicas considerem como esses dados são lidos e organizados.
A Starlink já permite que celulares se conectem diretamente aos satélites por meio da tecnologia Direct to Cell, sem a antena usada no serviço residencial. A proposta evoluiu de mensagens de texto para acesso a dados e chamadas via aplicativos, com operação feita em parceria com operadoras de telefonia que disponibilizam parte das frequências.
No Brasil, Vivo e Starlink participam de um ambiente experimental autorizado pela Anatel, com permissão válida até abril de 2029, mas ainda sem oferta comercial ampla. Enquanto isso, a SpaceX recebeu autorização da FCC para implantar até 15 mil satélites de nova geração, com novas frequências para ampliar cobertura e capacidade, inclusive em ambientes internos, aproximando a tecnologia de serviços móveis mais avançados.
Uma startup britânica chamada Worldmodeldata quer transformar dados de videogames em conjuntos de treinamento para “world models”, modelos de IA voltados a aprender física e relações de causa e consequência no mundo real. A proposta é usar entradas de controle e dados coletados por estúdios, explorando a grande quantidade de experiências disponíveis em jogos 3D para suprir a falta de dados adequados para esse tipo de treinamento.
A empresa afirma ter licenciado quase 1 milhão de horas de dados de estúdios por trás de jogos populares e também planeja criar caminhos para remunerar jogadores no futuro. Apesar do objetivo, há cautela: a Nvidia e pesquisadores apontam que a física dos jogos pode ser “grosseira” e que dados de jogos podem não funcionar tão bem em tarefas que exigem controle motor fino, como manipulação cuidadosa de objetos.
Danijar Hafner, ex-Google DeepMind, está desenvolvendo uma startup em modo stealth em San Francisco, com foco em agentes capazes de navegar em cenários que não foram vistos durante o treinamento. O projeto usa humanoides importados da China como evolução do trabalho para permitir que robôs reajam a situações inéditas, inclusive em ambientes físicos como casas, onde há plantas e móveis desconhecidos.
Para isso, Hafner recorre ao model-based reinforcement learning, criando world models que simulam a realidade física e treinam agentes dentro desses modelos. A abordagem reduz a necessidade de tentativa e erro no mundo real e se apoia em resultados anteriores com Dreamer e outros agentes, agora migrando para a operação em ambientes físicos, como no DayDreamer.
A Runway apresentou o Solaris, seu primeiro modelo de uma nova classe de IA chamada Interface World Models, com foco em transformar interfaces visuais no próprio aplicativo. O sistema gera a interface em tempo real, frame a frame, aprendendo com cliques, arrastes e outras interações para decidir o que renderizar a seguir.
A empresa diz que o Solaris elimina a etapa tradicional de traduzir designs para código e também separa raciocínio e renderização ao combinar um modelo de linguagem com o modelo de interface. Em testes, a Runway afirma que participantes preferiram o Solaris em comparações de fidelidade às instruções e de comportamento mais natural no ambiente, e informa que trabalha com parceiros para lançar o Solaris publicamente e aceitar pedidos de early access.
