Sou um jornalista profissional que trabalha com tecnologia há algumas décadas. Desde o florescimento das redes sociais, têm sido tempos difíceis para o jornalismo, pois muitas vozes apareceram e a cacofonia foi ensurdecedora.  O conteúdo gerado por IA adiciona ainda mais lixo informativo. Mas, surpreendentemente, penso que   , tanto como factor de risco como como facilitador. Dois outros artigos da semana passada me fizeram pensar sobre isso. O primeiro da Semafor apresentou sua nova oferta:   . Usando ferramentas Microsoft e OpenAI, a Signals fornece diversos insights sobre notícias globais, adaptando-se às mudanças digitais e aos desafios da IA. Reed Albergotti, editor de tecnologia da Semafor,   : a IA está aqui para nos trazer de volta à qualidade do jornalismo Sinais da Semafor escreveu  “É um ótimo exemplo de uma mudança que está acontecendo. O advento das mídias sociais foi uma força enfraquecedora para as organizações de mídia. A IA, por outro lado, é uma tecnologia fortalecedora. A mídia social transformou alguns jornalistas em estrelas e ajudou a aumentar o tráfego de quase todas as publicações importantes. Mas o negócio de publicidade direcionada, impulsionado pelas redes sociais, desviava dinheiro de publicações de alta qualidade, e o tráfego era apenas uma promessa vazia. Quando as pessoas pensam em IA e notícias, a primeira coisa que vem à mente é a substituição dos repórteres por bots. Embora alguns veículos como CNET e Sports Illustrated tenham ficado tentados a tentar isso, esses exemplos são apenas anomalias. O conteúdo gerado pela IA é mais ou menos spam, o que não substitui o jornalismo. Isso leva os consumidores a editores confiáveis.”  Concordo totalmente com este ponto; na era da IA, não há nada mais importante do que ter vozes/mídia em quem você confia. E aí vem o jornalista profissional. O jornalista responsável. Quem é essa pessoa? Essa é uma pergunta complicada, já que “responsável” no contexto da IA se torna uma piada. Na era da IA, a questão do que constitui jornalismo responsável ganha novas dimensões. Na semana passada, por exemplo, foi lançado   , um chatbot projetado para evitar a desinformação, fornecendo respostas vagas e sendo “responsável”. o Goody-2  A IA pode ser perigosa e usada - por exemplo - para   , mas em termos de jornalismo, oferece um conjunto de ferramentas incríveis que melhoram significativamente a reportagem, a edição e a distribuição de conteúdo. Por exemplo, plataformas automatizadas de verificação de factos como   no Reino Unido utilizam IA para verificar rapidamente as afirmações feitas no discurso público, melhorando a precisão e a fiabilidade das reportagens noticiosas. O jornalismo de dados também foi revolucionado pela IA, com ferramentas como   que permitem aos jornalistas criar gráficos e visualizações interativos sem amplo conhecimento de codificação. Além disso, a experiência do The New York Times com recomendações personalizadas de artigos mostra como a IA pode selecionar conteúdo adaptado aos interesses individuais dos leitores, aumentando potencialmente o envolvimento e as taxas de assinatura. jacking de áudio a Full Fact o Datawrapper  Na semana passada, The Platformer também   o futuro da web e do jornalismo. contemplou  “   ” Na medida em que os jornalistas têm um papel a desempenhar na web do futuro, será um papel que terão de inventar por si próprios. Use Arc Search, ou Perplexity, ou Poe, e fica claro que não existe nenhuma plataforma que venha salvar o jornalismo. E há um número cada vez maior de plataformas que parecem ter a intenção de matá-lo.  E aqui concordo novamente: ninguém vem salvar o jornalismo, mas com a IA — como risco e facilitador — o jornalismo pode finalmente regressar à sua essência. Ao refletir sobre o percurso do jornalismo através das revoluções digital e da IA, torna-se claro que, embora existam muitos desafios, a essência do jornalismo como pilar da democracia permanece intacta. Abraçar a IA de forma ponderada permite que o jornalismo regresse à sua missão principal: informar, educar e responsabilizar o poder — ter responsabilidade — garantindo assim que continua a prosperar como um guia confiável num mundo cada vez mais complexo.  Notícias dos suspeitos do costume ©  Vesúvio e Pompéia  Usando IA, três estudantes leram mais de   em 79 dC e ganharam US$ 700.000. 2.000 cartas gregas enterradas em Pompéia  Roblox  A empresa de jogos   traduções de bate-papo em tempo real com tecnologia de IA em 16 idiomas. introduziu  Sam Altman  Sam Altman busca   para a expansão global da produção de chips de IA. (Isso é muito…). Gary Marcus oferece   pelas quais o mundo deveria dizer não (não são tantas…) US$ 5 a 7 trilhões 7 razões  Enquanto isso, OpenAI  OpenAI atinge receita anual   , estando entre as empresas de tecnologia de crescimento mais rápido. de US$ 2 bilhões  OpenAI está trabalhando em   para automatizar diversas tarefas. dois agentes de IA  Microsoft  Um resumo de pesquisas recentes da Microsoft e de todo o mundo que podem nos ajudar a criar um novo e  melhor futuro de trabalho com IA.  NVIDIA  Nvidia quer começar a produzir  chips personalizados para empresas de IA  Google  O Google   Bard para Gemini. Leia Ethan Mollick sobre   . rebatizou pontos fortes e fracos mistos  Um pouco  Nvidia, OpenAI, Microsoft e quase 200 outras empresas   ao US AI Safety Institute Consortium (AISIC) para apoiar o desenvolvimento seguro e a implantação de IA generativa. juntaram-se  Os artigos de pesquisa mais recentes, categorizados para sua conveniência  Grandes modelos de linguagem e suas melhorias    : demonstra como aumentar o número de agentes em LLMs melhora o desempenho por meio de um método de amostragem e votação.  Mais agentes é tudo que você precisa Leia o papel    : Adapta LLMs de uso geral a domínios especializados usando tags de entrada personalizadas para comportamento específico de domínio e tarefa.  Tag-LLM Leia o papel    : apresenta uma abordagem de quantização pós-treinamento de 1 bit para LLMs, mantendo alto desempenho sob larguras de bits ultrabaixas.  BiLLM Leia o papel    : aprimora o alinhamento do modelo por meio de feedback on-line, melhorando a exploração e o desempenho.  Alinhamento direto do modelo de linguagem a partir de feedback de IA on-line Leia o papel    : apresenta Hedgehog, um mecanismo de atenção linear que pode ser aprendido que imita a atenção softmax em Transformers.  The Hedgehog & the Porcupine Leia o papel    : propõe uma nova estrutura de IA para domínios como robótica e saúde, integrando autoencodificadores visuais, modelagem de linguagem e previsão de ação.  Um modelo de base de agente interativo Leia o papel    : ultrapassa os limites do raciocínio matemático em modelos de linguagem aberta.  DeepSeekMath Leia o papel    : Permite que LLMs autocomponham estruturas de raciocínio para resolução de problemas complexos.  AUTO-DESCOBERTA Leia o papel    : compara as habilidades de aprendizagem no contexto dos modelos de espaço de estados com os modelos do Transformer.  O Mamba pode aprender a aprender? Leia o papel    : investiga o impacto do tamanho e tipo de dados de pré-treinamento no desempenho downstream dos LLMs.  Leis de escalonamento para desempenho de tarefas downstream de modelos de linguagem grande Leia o papel    : estudos de otimização de modelos de linguagem minúsculos para dispositivos móveis.  Repensando a otimização e a arquitetura para modelos de linguagem minúsculos Leia o papel    : explora a poda de profundidade como um método para melhorar a eficiência de inferência do LLM.  LLaMA abreviado Leia o papel  Modelos multimodais e de linguagem visual    : Alcança a geração personalizada de texto para imagem aproveitando o espaço latente do CLIP.  λ-ECLIPSE Leia o papel    : Propõe uma série avançada de modelos de linguagem grande multimodal com foco no desempenho do modelo e na eficiência do treinamento.  SPHINX-X Leia o papel    : Integra texto e fala em um modelo de linguagem de base multimodal para melhorar a compreensão semântica e a expressividade.  SpiRit-LM Leia o papel    : incorpora o reconhecimento de perguntas no codificador de visão para um raciocínio multimodal aprimorado.  Transformador de visão com reconhecimento de perguntas para raciocínio multimodal Leia o papel    : Dimensiona o CLIP para 18 bilhões de parâmetros, alcançando melhorias significativas de desempenho na classificação de imagens.  EVA-CLIP-18B Leia o papel  Robótica, Sistemas Autônomos e Agentes Interativos    : permite a adaptação às regras de trânsito locais para veículos autônomos usando LLMs.  Dirigindo para qualquer lugar com adaptação de política de modelo de linguagem grande Leia o papel    : demonstra que a aprendizagem por reforço ator-crítico off-line pode ser efetivamente dimensionada para modelos grandes.  A aprendizagem por reforço ator-crítico off-line é dimensionada para modelos grandes Leia o papel  Navegação na Web, sistemas conversacionais e aplicações do mundo real    : apresenta um benchmark para navegação conversacional na web, destacando a necessidade de modelos que se adaptem a novos ambientes web.  WebLINX Leia o papel    : aprimora o aprendizado do LLM induzindo erros e refletindo sobre eles para extrair princípios específicos de tarefas.  Princípio de aprendizagem no contexto com erros Leia o papel    : apresenta o CodeCompose, uma ferramenta de autoria de código assistida por IA que oferece sugestões inline de linha única e multilinha.  Autoria de código assistida por IA multilinha Leia o papel  Previsão de série temporal, detecção de objetos e outras inovações    : apresenta um modelo básico para previsão probabilística univariada de séries temporais, apresentando forte generalização zero-shot.  Lag-Llama Leia o papel    : aprimora a detecção de objetos treinando em conjuntos de dados sintéticos gerados a partir de modelos de difusão.  InstaGen Leia o papel    : Apresenta um algoritmo que otimiza distribuições definidas por difusões estocásticas para amostragem eficiente.  Difusão Implícita Leia o papel    : propõe um método que aprimora a compreensão de vídeo, consolidando ativações anteriores.  A consolidação de memória permite a compreensão de vídeo de longo contexto Leia o papel    : treina um modelo de transformador para atingir desempenho de xadrez de nível de grande mestre sem algoritmos de pesquisa explícitos.  Xadrez de nível de grande mestre sem pesquisa Leia o papel  Representação de Código e Técnicas de Quantização    : apresenta o CODESAGE, um modelo avançado para aprendizagem de representação de código com um esquema de pré-treinamento de dois estágios.  APRENDIZAGEM DE REPRESENTAÇÃO DE CÓDIGO EM ESCALA Leia o papel  Interpretabilidade e Modelos Fundamentais    : examina o papel da interpretabilidade com o advento dos LLMs, defendendo um escopo mais amplo na interpretabilidade.  Repensando a interpretabilidade na era dos grandes modelos de linguagem Leia o papel  Em outros boletins informativos  Para aqueles curiosos sobre a inovação mais transformadora na fabricação de semicondutores desde EUV – Hybrid Bonding by  Semianálise  Todos os meus pensamentos após 40 horas no Vision Pro por  Wait But Why  Uma versão engraçada de um artigo que afirmava que o AGI foi alcançado  por Jack Clark da Anthropic (boletim informativo Import AI)  A promessa e os desafios das aplicações de criptografia + IA  por Vitalik Buterin  Também aparece   . aqui

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A IA poderia nos conduzir a uma era de jornalismo de qualidade?

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