Google lança Gemini 3.8 Live, Salesforce chega ao Claude e GPT-5.5 deixará o ChatGPT em 14 de outubro

Nesta terça-feira, Google lança Gemini 3.8 Live e Gemini 3.8 Live Extended Thinking, dois modelos de diálogo por voz em tempo real capazes de chamar ferramentas em segundo plano sem interromper a conversa. Anthropic publica três versões do Claude Code e integra Salesforce ao Claude, enquanto OpenAI define 14 de outubro como a data de retirada do GPT-5.5 do ChatGPT e do Codex. Os agentes também chegam aos canais de distribuição existentes, da HP, que pré-instala Perplexity, ao Devin, vendido no AWS Marketplace, e NVIDIA detalha dois componentes de sua plataforma Vera Rubin.

Gemini 3.8 Live e 3.8 Live Extended Thinking, dois modelos de voz que agem enquanto falam

15 de setembro — Google lança dois modelos de diálogo por voz em tempo real, apresentados pela equipe Gemini Audio. Gemini 3.8 Live prioriza escala, velocidade e custo: aceita entradas visuais quase em tempo real e alterna automaticamente entre 97 idiomas ao longo da conversa. Gemini 3.8 Live Extended Thinking destina-se a tarefas que exigem raciocínio em várias etapas: raciocina e fala ao mesmo tempo, confirma o recebimento com breves introduções verbais e comenta o progresso de suas tarefas em segundo plano; seu nível de reflexão pode ser ajustado na API. Os dois modelos executam chamadas de ferramentas e de API em segundo plano (asynchronous function calling) enquanto a resposta em áudio continua.

The models talk, think, and handle tasks in the background without breaking your flow.

🇵🇹 Os modelos falam, refletem e gerenciam tarefas em segundo plano sem interromper o fluxo da sua conversa. — @GoogleDeepMind no X

Google também destaca a precisão em dados alfanuméricos ditados, como códigos de confirmação ou números de processo, e apresenta esses modelos como uma alternativa mais simples às arquiteturas em cascata, que encadeiam transcrição, processamento de texto e síntese de voz. Segundo a ficha do modelo Gemini 3.8 Audio, eles são baseados no Gemini 3 Pro, aceitam áudio, imagens, vídeo e texto em um contexto de 128K tokens, produzem até 64K tokens de saída e se apoiam em conhecimentos com data de corte em janeiro de 2025.

Classificação ou benchmark	Modelo avaliado	Pontuação publicada pelo Google
Índice Speech to Speech Quality (Artificial Analysis)	3.8 Live Extended Thinking	82,6 (1.º lugar)
τ-Voice	3.8 Live Extended Thinking	68,6 %
τ-Voice-banking (Sierra)	3.8 Live Extended Thinking	35,1 %
Big Bench Audio	3.8 Live Extended Thinking	97,7 %
Speech Agent Arena (Artificial Analysis)	3.8 Live	2.º lugar

Essas classificações são mantidas por terceiros, mas as pontuações citadas são as publicadas pelo Google. Na Live API, Google estima o custo dos dois modelos em 0,005 dólar por minuto de áudio de entrada e 0,018 dólar por minuto de áudio de saída, com base em 3 dólares por milhão de tokens de entrada e 12 dólares de saída; Agora, Fishjam, LangChain, LiveKit, Pipecat, Vercel e Vision Agents são mencionados como integradores.

Canal de distribuição	Gemini 3.8 Live	Gemini 3.8 Live Extended Thinking
API Gemini e Google AI Studio	A partir de 15 de setembro	A partir de 15 de setembro
Gemini Enterprise	Prévia privada	Prévia privada
Público geral	Search Live	Gemini Live, Docs Live (assinantes Google AI Pro e Ultra), Gmail Live e Keep Live (todos os assinantes Google AI)

No Search Live, o modelo orienta passo a passo uma solução de problemas em tempo real. Todo o áudio gerado contém a marca-d’água invisível SynthID.

🔗 Apresentação do Gemini 3.8 Live e 3.8 Live Extended Thinking 🔗 Publicação para desenvolvedores sobre a Live API 🔗 Ficha do modelo Gemini 3.8 Audio

Claude Code 2.1.271 a 2.1.273: modo rápido em Remote, rede por comando e permissões mais restritas

15 de setembro — Anthropic publica três versões do Claude Code em pouco mais de 22 horas, a primeira logo após a meia-noite no horário de Paris.

Versão publicada	Data e hora (UTC)	Conteúdo das notas
2.1.271	14 de setembro, 22h12	96 linhas: modo rápido em Remote, `allowed_domains` por comando, `omitClaudeMd`, `--accept-command`
2.1.272	15 de setembro, 0h42	Uma linha: correções de bugs e melhorias de confiabilidade
2.1.273	15 de setembro, 20h23	64 linhas: cabeçalhos para gateways LLM, duplicação de sessões Remote Control, classificador local no Bedrock, Vertex e Foundry

A versão 2.1.271 disponibiliza o modo rápido (fast mode) para sessões Claude Code Remote, tanto na nuvem quanto em executores auto-hospedados (self-hosted runners), quando autorizado pela organização. No modo automático com sandbox, Bash, PowerShell e Monitor aceitam uma lista allowed_domains por comando: os hosts necessários são analisados com o comando e liberados exclusivamente para ele, enquanto os demais são recusados. O campo omitClaudeMd do frontmatter dos agentes inicia um subagente sem os arquivos CLAUDE.md do usuário, do projeto e locais, enquanto os arquivos de política gerenciada continuam carregados, e claude plugin install --accept-command <sha256> aceita apenas o comando exato exibido durante uma execução anterior em --json, em vez de um -y. A versão 2.1.273 permite duplicar (fork) pelo aplicativo Claude uma sessão iniciada com claude --remote-control, com a sessão duplicada passando a ser executada em segundo plano no computador. Ela também avisa quando um servidor MCP se desconecta e a reconexão automática desiste, além de adicionar cabeçalhos de solicitação para gateways LLM, ativados por CLAUDE_CODE_GATEWAY_HINT_HEADERS=1.

Elemento modificado	Novo comportamento
Retorno de um subagente no modo automático	Chamada de retorno dedicada (hand-back call) analisada pelo classificador de segurança, em vez de uma verificação posterior da última mensagem
Comandos `!` de skills e comandos slash no modo automático	Regras de permissão do modo padrão em vez do classificador
Monitoramentos do Monitor	Prazo obrigatório de no máximo 30 minutos (10 em execução `-p`), com Claude avisado para rearmá-los
Workflows dinâmicos	Pausa ao atingir o limite de uso e retomada automática após a redefinição, em vez de abandonar os agentes
Modo automático no Bedrock, Vertex e Foundry (2.1.273)	Classificador local por padrão por enquanto, `CLAUDE_CODE_AUTO_MODE_SERVER=1` para o da plataforma

As duas versões também corrigem vários controles de permissão. Comandos com um subshell, duas mudanças de diretório ou uma sequência cd + git ignoravam o prompt sob permissions.blockReadsOutsideWorkingDirectories, e um subshell podia ocultar um rm perigoso no modo de contorno de permissões (bypass). As configurações MCP impostas por MDM ou managed-settings.json eram ignoradas assim que existiam configurações gerenciadas no lado do servidor. /resume e /teleport mantinham o rastreamento dos arquivos lidos da conversa anterior, de modo que Claude podia modificar arquivos que a conversa retomada nunca havia lido. Por fim, o medidor de contexto contabilizava as interações da ferramenta advisor com aproximadamente o dobro do tamanho real, o que acionava a compactação automática por volta da metade da janela.

Nenhuma das três notas menciona os Claude Mods anunciados em 14 de setembro; na issue #91870, testadores da comunidade consideram, porém, que a versão 2.1.272 já afetou sua superfície.

🔗 Notas de versão do Claude Code 2.1.271 🔗 Notas de versão do Claude Code 2.1.273

Salesforce in Claude, um plugin de vendas em versão beta para organizações aprovadas

15 de setembro — Anthropic lança em versão beta o Salesforce in Claude, que traz para o Claude as contas, as oportunidades e o pipeline de um profissional de vendas. A publicação apresenta um plugin desenvolvido com Salesforce, enquanto a central de ajuda atribui à Salesforce a criação de suas 37 skills de vendas: pesquisa de contas, preparação de chamadas, análise do pipeline ou atualização do CRM. Dois conectores o acompanham: Salesforce para leitura e escrita, e Slack para canais de negócios e threads de equipe.

Salesforce continua sendo o sistema de referência: cada profissional de vendas entra com suas próprias credenciais, Claude lê apenas o que suas permissões do Salesforce autorizam, e cada operação de escrita deve ser aprovada por padrão. O plugin funciona no chat e no Claude Cowork (web e desktop). A versão beta está disponível para planos pagos, mas somente para organizações aceitas pela Salesforce por meio de sua inscrição na versão beta e que tenham a edição empresarial mais recente do Sales Cloud; seus administradores do Salesforce solicitam acesso no AgentExchange. GitLab, Siemens e Legora já o implantaram, e 7.000 profissionais de vendas da Salesforce o utilizam.

🔗 Integração do Salesforce ao Claude 🔗 Configurar o Salesforce in Claude para sua organização

GPT-5.5 deixará o ChatGPT, o ChatGPT Work e o Codex em 14 de outubro, mas continuará na API

15 de setembro — OpenAI anuncia no X o fim do GPT-5.5 em seus aplicativos, já registrado no changelog do ChatGPT e do Codex com a data de 14 de setembro. Em 14 de outubro, o modelo deixará o ChatGPT, o ChatGPT Work e o Codex em todos os planos: público geral, Business, Enterprise e Edu.

Superfície afetada	Situação em 14 de outubro
ChatGPT e ChatGPT Work	GPT-5.5 retirado de todos os planos
Codex com login do ChatGPT	GPT-5.5 retirado, migração solicitada para `gpt-5.6-sol`
Codex com chave de API	GPT-5.5 ainda disponível
API OpenAI	GPT-5.5 ainda disponível

Para o Codex com login do ChatGPT, a documentação solicita substituir gpt-5.5 em todos os locais onde ele estiver selecionado explicitamente: configurações padrão do workspace, configurações salvas, configurações gerenciadas, agentes personalizados, tarefas agendadas e scripts. A mensagem da conta @ChatGPT também menciona GPT-6 Astra como substituto no Codex. O guia para administradores alerta que mudar o modelo padrão não libera acesso ao modelo: é necessário verificar, cliente por cliente, se o substituto está disponível para os usuários envolvidos. OpenAI repete o aviso prévio de um mês aplicado ao GPT-5.4 e ao GPT-5.4 mini, retirados do Codex em 31 de agosto para usuários conectados com o ChatGPT, após um anúncio em 31 de julho.

🔗 Changelog do ChatGPT e do Codex 🔗 Mensagem de @ChatGPT no X

HP pré-instala Perplexity em seus PCs Windows, com conexão ao Autodesk Revit

15 de setembro — Perplexity e HP anunciam a pré-instalação do aplicativo Perplexity para Windows na barra de tarefas dos PCs da fabricante, começando pela workstation móvel ZBook Ultra G3a, equipada com processadores AMD Ryzen AI Max PRO série 400; outros modelos serão adicionados nos próximos meses, sem lista, preço ou data. Segundo a publicação, os recursos de IA local da ZBook Ultra G3a permitem executar tarefas cotidianas com o Portable Computer, a versão local do agente que funciona sem créditos de nuvem e offline, mas sua disponibilidade depende da configuração do dispositivo: a publicação não lista as configurações compatíveis, enquanto a versão para Windows publicada no dia anterior exigia uma GPU NVIDIA RTX com pelo menos 24 GB de memória de vídeo.

Portable Computer também se conecta ao Autodesk Revit, o software de modelagem digital de edifícios (Building Information Modeling), por meio do servidor MCP do Revit 2027, oferecido em prévia técnica (Tech Preview) como um módulo separado. O acesso é somente para leitura: o agente responde a perguntas sobre o modelo, como o número de portas de um andar ou sua classificação de resistência ao fogo, e exporta vistas, PDFs e tabelas sem modificá-lo. Personal Computer for Windows está disponível para assinantes Pro, Max e Enterprise, no Windows 10 e 11.

🔗 Perplexity chega a mais PCs Windows com a HP

Cognition firma parceria com AWS e lança macOS no Devin Cloud

15 de setembro — Cognition publica dois anúncios no mesmo dia, conectados pela infraestrutura: os Macs nos quais Devin agora desenvolve aplicativos Apple são hosts AWS EC2 Mac.

Um acordo de colaboração estratégica com a AWS

A Cognition e a Amazon Web Services celebram um acordo de colaboração estratégica (Strategic Collaboration Agreement) plurianual, cuja publicação não especifica nem o valor nem a duração exata. Dois elementos já estão disponíveis: o Devin pode ser adquirido através do AWS Marketplace, e o Agent Toolkit for AWS pode ser utilizado diretamente no Devin. Integrações mais aprofundadas nos ambientes AWS dos clientes estão em estudo, sem calendário definido. O Devin é implementado num ambiente de locatário único (single-tenant), na região AWS escolhida pelo cliente, com os dados armazenados numa VPC dedicada e uma máquina virtual por sessão, eliminada no final do trabalho.

Cliente citado pela Cognition	Resultado anunciado
Mercedes-Benz	Mais de 200 000 linhas de COBOL analisadas, projeto estimado em oito meses reduzido para oito dias
Fabricante automóvel não identificado	Fluxo COBOL de 25 000 linhas migrado de um computador central (mainframe) para o AWS Lambda, custo estimado 73 % inferior

🔗 Publicação da Cognition sobre o acordo com a AWS

O macOS chega ao Devin Cloud

Em 31 de julho, a Cognition já mostrava agentes cloud Devin a funcionar no macOS, com o Xcode e o simulador iOS. O lançamento de 15 de setembro no Devin Cloud, para criar e verificar aplicações para iPhone, iPad e Mac, traz várias novidades: o Devin envia para o Slack a gravação de ecrã dos seus testes, fornece uma ligação TestFlight para instalar a aplicação, e um novo painel iOS Simulator mostra a aplicação em execução. O agente também controla as aplicações através da respetiva árvore de acessibilidade, exposta à sua ferramenta de utilização do computador (computer use): consulta um controlo pelo respetivo papel e nome, atua sobre ele e depois volta a ler a árvore, continuando as capturas de ecrã a servir para avaliar a apresentação. Esta camada baseia-se no accessibility-cli open source da Dioxus, cuja equipa se juntou à Cognition em 10 de setembro.

As VM macOS funcionam com o Virtualization.framework da Apple em Macs físicos AWS EC2 Mac, com uma interface NBD (Network Block Device) adicionada ao sistema de instantâneos (snapshots) para retomar uma sessão sem manter a máquina ligada. Um gateway Ethernet no espaço de utilizador substitui o NAT gerido da Apple para aplicar a política de rede de cada sessão. Não são especificados nem o preço nem o plano abrangido.

🔗 Levar o macOS ao Devin

A NVIDIA detalha dois componentes do Vera Rubin, o Groq 3 LPX e o NVLink 6

15 de setembro — Duas publicações do blogue técnico da NVIDIA explicam como a plataforma Vera Rubin poupa energia durante a inferência e lida com falhas na sua rede. Os números abaixo são os da NVIDIA.

Groq 3 LPX, execução determinística para reduzir a margem de tensão

A entrada em produção do Groq 3 LPX foi abordada aqui em 24 de agosto; esta publicação explica o mecanismo. Antes da execução, o compilador dos chips LPU determina, com precisão de um ciclo de relógio, o momento de cada cálculo e de cada transferência de dados nos 256 chips do rack, o que lhe permite prever a solicitação de corrente. Duas tecnologias tiram partido disso: a Preemptive Power (PEP) solicita à rede de alimentação que aumente a tensão imediatamente antes de um pico de procura, e a Clock Period Synthesis (CPS) prolonga os ciclos de relógio nos quais a corrente aumenta mais rapidamente. O objetivo é reduzir a margem de tensão (voltage guardband) que todos os circuitos mantêm, dispendiosa porque a potência aumenta com o quadrado da tensão: 10 % de tensão adicional representa 21 % de potência adicional.

Em testes internos, a queda de tensão diminuiu mais de 60 %. A NVIDIA estima que, para a mesma carga, a potência necessária poderia diminuir numa percentagem «baixa de dois dígitos» (low-double-digit) em comparação com um sistema não determinístico comparável. Estes controlos chegam ao Vera Rubin no segundo semestre de 2026.

🔗 Publicação da NVIDIA sobre a execução determinística do Groq 3 LPX

NVLink 6, uma pilha de resiliência do silício ao software

O NVLink 6 liga os 72 GPU Rubin de um rack Vera Rubin NVL72 num único domínio; o seu débito de pacotes 10 vezes superior ao das alternativas Ethernet genéricas, segundo a NVIDIA, já tinha sido referido aqui em 21 de julho. Desta vez, a publicação detalha a tolerância a falhas, camada por camada.

Nível da pilha	Mecanismo descrito pela NVIDIA
Camada física	Correção de erros simplificada, complementada por uma retransmissão ao nível físico (Physical Layer Retry)
Camada de ligação	Controlo de fluxo baseado em créditos (credit-based flow control), sem perda de pacotes por conceção
Gestão das ligações	Recuperação por software em cerca de 1,5 segundo através do NMX Controller
Serviço de inferência	Shadow Engine Recovery (NVIDIA Dynamo): interrupção reduzida de 283 para 7,3 segundos no GPU B200
Checkpoints multinó	cuda-checkpoint suportado pela NCCL em protótipo, com disponibilidade geral prevista até ao final do ano

O controlo de fluxo baseado em créditos apenas envia um pacote se o salto seguinte tiver espaço para o receber, enquanto a Ethernet se baseia em PFC e ECN. Por sua vez, o Shadow Engine Recovery mantém uma réplica do motor de inferência já inicializada com os seus próprios comunicadores NCCL.

🔗 Publicação da NVIDIA sobre a resiliência do NVLink 6

O Gemini Notebook anuncia conversas por voz com os seus notebooks e um gravador de áudio

15 de setembro — Para o início do ano letivo universitário, o Gemini Notebook muda de aparência e anuncia uma série de ferramentas de estudo, a maioria das quais ainda está por chegar.

Ferramenta de estudo anunciada	Disponibilidade indicada
Conversa por voz em tempo real com os seus notebooks, em dispositivos móveis, em quase 100 idiomas	Esta semana para subscritores adultos do Google AI Ultra, em breve para o Google AI Pro e os restantes
Gravador de áudio na aplicação móvel	A partir da próxima semana
Visões gerais de aprendizagem interativas em Reports	Nas próximas semanas, para todos os utilizadores
Questionários de resposta curta, escolha múltipla ou preenchimento de espaços	Nas próximas semanas, para todos os utilizadores
Short Video Overviews em mais de 80 idiomas, partilháveis	Agora, face a mais de 70 idiomas em 1 de setembro

A conversa por voz responderá com base nas fontes do notebook e poderá ser interrompida por voz, enquanto o gravador captará uma aula ou uma reflexão diretamente no notebook, junto das fontes. As visões gerais de aprendizagem combinarão resumos, infografias, questionários e cartões de revisão (flashcards). Quanto às ofertas para estudantes, já apresentadas em agosto, a Google esclarece que o ano de Google AI Pro oferecido aos estudantes norte-americanos quadruplica os limites no Gemini Notebook, e que o ano de Google AI Plus disponibilizado em mais de 140 outros mercados os duplica.

🔗 Aprimore a sua rotina de estudo com as novas ferramentas do Gemini Notebook

O Antigravity 2.14.0 disponibiliza o terminal integrado e o Git às contas Enterprise e Business

15 de setembro — O Antigravity 2.14.0, que inclui 10 melhorias e 18 correções, disponibiliza às contas Enterprise e Business o terminal integrado e o controlo de versões Git na barra lateral, introduzidos com a versão 2.10.0 de 24 de agosto para as outras contas. As conversas com um histórico muito longo carregam mais depressa e consomem menos memória, e é eliminada uma análise redundante dos skills, das regras e dos ficheiros de personalização, que era reiniciada a cada mensagem.

Entre as correções, um erro transitório do serviço já não encerra a sessão: a operação é repetida com um intervalo crescente durante cerca de doze minutos. Os subagentes concluídos já não permanecem apresentados como ativos, bloqueando as mensagens seguintes até ao reinício, e foi corrigida uma fuga de memória relacionada com as saídas dos comandos do terminal. O título da versão menciona um novo sistema de permissões, mas, sobre este ponto, as notas limitam-se a renomear a secção das definições gerais para «Global Permissions» e a opção de herança das definições do projeto para «Inherit Global».

🔗 Registo de alterações do Google Antigravity

A IBM Research reduz para metade a lacuna de consistência de um agente com o ALTK-Evolve

15 de setembro — No blogue da Hugging Face, a IBM Research publica a terceira parte da sua série ALTK-Evolve, desta vez dedicada à consistência de execução dos agentes. Em 168 tarefas do AppWorld, um agente ReAct com GPT-4.1 configurado com temperatura 0 conclui com sucesso, em média, 77,4 % das suas execuções em cinco tentativas (Mean@5), mas apenas conclui com sucesso as cinco em 53,0 % das tarefas (Pass^5). A IBM chama a esta diferença de 24,4 pontos lacuna de consistência (consistency gap).

O Consistency Analyzer identifica decisões instáveis a partir de uma única trajetória registada: reproduz offline cada etapa, solicitando cinco conclusões, sem dados de referência, sem voltar a executar a tarefa e sem acesso aos logits. As etapas frágeis transformam-se em instruções de consistência (consistency guidelines), introduzidas no momento da inferência.

Configuração do agente	Pontuação Mean@5	Pontuação Pass^5	Lacuna de consistência
ReAct GPT-4.1 sem instruções	77,4 %	53,0 %	24,4 pontos
ReAct GPT-4.1 com instruções de consistência	81,0 %	69,0 %	12,0 pontos

No gpt-oss-120b, o Pass^5 aumenta de 10,1 % para 16,1 %. O Analyzer e a geração de instruções estão integrados no repositório open source do ALTK-Evolve.

🔗 Publicação da IBM Research no blogue da Hugging Face

A Aillis adota o Sakana Namazu para o Evidence Finder, com 96,4 % no exame nacional de medicina japonês

14 de setembro — A Aillis, empresa japonesa que desenvolve dispositivos médicos baseados em machine learning, adota o Sakana Namazu, o LLM especializado em japonês lançado no início de agosto pela Sakana AI, no Evidence Finder, a sua ferramenta de pesquisa de evidências para médicos. O comunicado, publicado às 11 horas, hora de Tóquio, foi partilhado pela Sakana AI no X no mesmo dia, às 15h30, hora do Pacífico, após o nosso levantamento de 14 de setembro. O Evidence Finder elabora, a partir da literatura médica, respostas que citam as respetivas referências, cuja existência é verificada pela função Verify; as duas empresas iniciam também um trabalho conjunto sobre utilizações médicas.

A versão do Evidence Finder baseada no Sakana Namazu obtém 96,4 % (482 pontos em 500) na 120.ª edição do exame nacional de medicina japonês, em fevereiro de 2026. Segundo o levantamento da Aillis de 1 de setembro, é a melhor pontuação entre os modelos de fundação nacionais selecionados pelo programa GENIAC do Ministério da Economia japonês. O comunicado apresenta duas ressalvas: as restrições do produto, incluindo a recusa de perguntas com imagens, foram removidas para este teste, embora o serviço comercial apenas processe perguntas textuais, e o Evidence Finder não é um dispositivo médico.

🔗 Comunicado da Aillis no PR Times 🔗 Partilha da Sakana AI no X

15 de setembro — A Google publica, no mesmo dia, duas séries de artigos dedicadas à utilização real da IA e aos seus impactos sociais.

O AI & Economy ATLAS abre ao público, com um estudo sobre cientistas

O AI & Economy ATLAS, o programa de investigação do gabinete do economista-chefe da Google, de onde provinham os números sobre procedimentos administrativos citados aqui em 9 de setembro, torna-se uma experiência interativa de acesso livre: permite comparar a utilização da IA por profissão, em casa e país a país.

Indicador ATLAS destacado	Valor publicado pela Google
Índia: proporção das profissões de artes, design e media na utilização profissional da IA	19 %, ou seja, 1,6 vezes a média mundial
Estados Unidos: proporção da informática e da matemática	30 %, o dobro do resto do mundo
Brasil e Alemanha: proporção das tarefas manuais, como o diagnóstico de equipamentos	7 %, contra 4 % no Japão

Um estudo da Google, Google DeepMind e MIT FutureTech, baseado na análise de 2 600 modelos especializados de IA e num inquérito a mais de 600 cientistas norte-americanos e britânicos, indica que quase metade deles utiliza IA todos os dias e declara poupar um pouco menos de 7 horas por semana. Os autores assinalam também os aspetos negativos: o tempo dedicado à validação dos resultados da IA e uma fila crescente de hipóteses não testadas, à espera de experiências físicas e validações clínicas.

🔗 Novos dados do AI & Economy ATLAS da Google

AI for Societal Impact: línguas, vencedores do Google.org e FireSat

As tecnologias do grupo funcionam em mais de 300 línguas, segundo a Google, faladas por mais de 7 mil milhões de pessoas, e vários conjuntos de dados foram construídos com parceiros locais. A Google apresenta também o Language Explorer, uma ferramenta interativa que visualiza a base aberta LinguaMeta.

Iniciativa citada pela Google	Número anunciado
WAXAL, corpus vocal aberto	27 línguas da África subsaariana
Project Vaani	Mais de 30 000 horas de fala em 109 línguas
Google.org Impact Challenge: AI for Government Innovation	15 vencedores, 30 milhões de dólares, mais de 2 600 candidaturas
FireSat	Primeiro lote de satélites operacionais em órbita, cerca de cinquenta previstos até 2030 para obter uma imagem a cada 20 minutos
Planetary Prediction Engine, apresentado no final de agosto	83% dos focos emergentes de Ébola na República Democrática do Congo identificados antecipadamente, segundo a Google

Os vencedores do Google.org, incluindo a Code for America para a declaração de impostos e a Universidade Johns Hopkins para a segurança rodoviária, beneficiam do acompanhamento voluntário de engenheiros da Google e concebem os seus projetos como modelos open source reutilizáveis.

🔗 AI para todos em todas as línguas 🔗 15 organizações que transformam os serviços públicos com AI 🔗 Desenvolver AI para acelerar a ciência e melhorar vidas 🔗 Detetar incêndios florestais com AI

Notícias breves

Anthropic publica um guia para implementar Claude nas equipas comerciais — lançado no mesmo dia que Salesforce in Claude, Construir uma organização de receitas nativa de AI é apresentado numa publicação que cita dois clientes: a Cox Communications afirma ter obtido um retorno equivalente a 7 vezes o seu investimento no primeiro ano e reduzido em 86% o custo de validação e enriquecimento dos seus potenciais clientes, com a precisão a passar de 18% para 97%, e 88% dos cerca de 1 500 funcionários da Cyera utilizam Claude todas as semanas. 🔗 fonte
Perplexity publica um guia sobre AI sombra (shadow AI) — a publicação não apresenta quaisquer dados próprios e compila inquéritos de terceiros: cerca de metade dos trabalhadores afirma ter infringido as regras da sua organização ao utilizar AI (KPMG), e 82% dos participantes num inquérito da Cloud Security Alliance assinalam agentes desconhecidos nos sistemas da sua organização. Termina com um argumento comercial a favor do Perplexity Enterprise e do Comet for Enterprise, sem qualquer nova funcionalidade. 🔗 fonte
v0 torna-se agnóstico em relação aos modelos (model-agnostic) — segundo um simples tweet, a ferramenta de criação de aplicações da Vercel oferece modelos de fronteira, económicos, abertos e rápidos, disponibilizados através do Vercel AI Gateway, entre os quais Claude, GPT, Kimi, GLM, Grok e DeepSeek; não são especificados nem a lista completa, nem os preços, nem os planos abrangidos. 🔗 fonte
Warp quantifica a sua fábrica de software interna — numa publicação sobre um método em três etapas (crawl, walk, run) para adotar a fábrica de software (software factory), Zach Lloyd, CEO da Warp, indica que a fábrica da empresa automatiza cerca de 75% das alterações ao warp.dev, o seu site de marketing; Warp Factories continua em acesso antecipado, com 10 000 dólares de utilização oferecidos às empresas elegíveis. 🔗 fonte
Kimi Code 0.43.1 corrige os seus enxames de subagentes — menos de 19 horas após a versão 0.43.0, a Moonshot AI publica sete correções, incluindo a libertação da memória no final da execução de um subagente, uma renderização e um ciclo de eventos mais leves em grandes enxames, e um Ctrl+C que passa a interromper apenas os subagentes em vez de fechar toda a CLI. 🔗 fonte
Gemini CLI v0.60.0 passa a stable — a versão retoma sem alterações a preview de 8 de setembro e as suas onze alterações de reforço, e a v0.61.0-preview.0 inicia a série seguinte com três correções já publicadas em nightly e uma correção do ciclo do agente. 🔗 fonte
Copilot sugere os valores permitidos das propriedades personalizadas dos repositórios — ao criar uma propriedade personalizada (custom property) de uma empresa ou organização, o Copilot propõe valores que podem ser aceites com um clique; a funcionalidade encontra-se em preview pública para Copilot Business e Enterprise, sob o controlo da política «Repository custom property suggestions». 🔗 fonte
Grok Imagine modifica o texto das imagens, em beta — a ferramenta de geração de imagens e vídeos da SpaceXAI permite retocar o texto presente em qualquer imagem, como um convite, um cartaz ou um anúncio; o anúncio não especifica os planos, as plataformas nem o modelo utilizado. 🔗 fonte
MiniMax H3 ultrapassa duas vezes o tempo real na remoção de ruído — num tweet publicado a 14 de setembro, às 16h34, hora do Pacífico, depois do nosso levantamento do mesmo dia, a MiniMax indica que, com SGLang-Diffusion e VDN-H3, o H3 gera 14,4 segundos de vídeo 768p em 9,0 segundos em 8 GPU B200, sem regressão de qualidade medida, dando continuidade ao ecossistema H3 inventariado a 14 de setembro. 🔗 fonte
Retrieve-for-Train destila a aprendizagem por reforço num pequeno modelo de difusão — proveniente de um artigo da ICML 2026, este trabalho da Google Research treina uma única vez, offline, um modelo com 4B parâmetros através de aprendizagem por reforço (Reinforcement Learning) para produzir subconsultas diversas e, em seguida, destila esse comportamento num modelo de difusão com 53,9 milhões de parâmetros que gera o conjunto numa só passagem, com uma aceleração de 12 a 20 vezes. 🔗 fonte
NVIDIA quantifica a escolha entre modelo denso e mistura de especialistas (Mixture-of-Experts, MoE) — esta publicação pedagógica compara Gemma 4 31B, Qwen3.8-27B, Nemotron 3.5 Lightning e Mistral Small 4 a partir de dados da Artificial Analysis recolhidos a 31 de agosto: Lightning, com 30B parâmetros, dos quais 3B ativos, é 4 a 5 vezes mais rápido do que Qwen3.8-27B por um décimo quarto do preço, com menos de metade da sua pontuação de capacidade. 🔗 fonte
NVIDIA FLARE 2.9 adiciona Slurm — o framework de aprendizagem federada (federated learning), que suporta Docker e Kubernetes desde a versão 2.8, passa agora a permitir a coexistência dos três ambientes numa mesma federação e introduz uma descrição de recursos portável por job. 🔗 fonte
Sakana Marlin adiciona leitura interativa e exportação para PowerPoint — com a leitura interativa (Interactive Reading), o assistente de investigação autónomo da Sakana AI permite questionar o agente sobre o seu relatório e abrir diretamente uma fonte citada que justifica a afirmação; também exporta apresentações PowerPoint editáveis que incluem os URL das respetivas fontes. 🔗 fonte
ShadowPEFT entra na biblioteca PEFT — publicação da comunidade: o método, que associa ao modelo congelado uma pequena rede «sombra» destacável, foi integrado no branch principal do PEFT e será incluído na sua próxima versão; no Llama-3.2-3B, os autores medem 48,1% no GSM8K, contra 46,9% para LoRA, mas com um pico de memória de 28,2 GB, contra 22,3 GB. 🔗 fonte
RiverRider mede a localização de ficheiros em comparação com o acaso — contribuição individual: no SWE-bench Verified, um encoder local com 33 milhões de parâmetros coloca o ficheiro correto em primeiro lugar em 45,8% dos casos, mas um valor de referência baseado em consultas permutadas já o encontra entre os primeiros 50 resultados em 24,4% dos casos, o que reduz a relação entre sinal e acaso de 45,8 para 3,9. 🔗 fonte
EcoHash duplica a concorrência de uma RTX PRO 6000 no Qwen3.8-27B — publicação de um fornecedor de inferência, já citado a 14 de setembro por outro tema, com medições realizadas no seu próprio serviço: ativar no vLLM 0.27.1 a cabeça de previsão de vários tokens (multi-token prediction, MTP) do modelo reduz o tempo por token de 22 para 13 ms e aumenta a concorrência suportada de 32 para 64 pedidos, um limite atingido em duas de quatro repetições, ao custo de 23% da capacidade da cache KV. 🔗 fonte
DINO-X publica um modelo de investigação sobre vasos hepáticos, incluindo os seus fracassos — modelo da comunidade reservado à investigação: este ViT-Base com 86 milhões de parâmetros atinge uma AUROC externa de 0,9413 em 17 639 cortes de tomografia computorizada, e o seu autor publica também os resultados negativos, incluindo um especialista em cólon com 0,6529 que não chegou a ser divulgado. 🔗 fonte

O que isto significa

A voz está a tornar-se uma interface de agente por direito próprio. Gemini 3.8 Live e a sua variante Extended Thinking chamam ferramentas em segundo plano enquanto a resposta continua e privilegiam a precisão nos códigos e números ditados, com um custo estimado por minuto de áudio. A Google integra imediatamente a variante Extended Thinking, que comenta o progresso das suas tarefas em segundo plano, nas suas ferramentas de trabalho com Docs Live, Gmail Live e Keep Live, enquanto o Gemini Notebook anuncia, por sua vez, uma conversa por voz ancorada nas fontes de cada notebook. A questão está a deslocar-se da qualidade da voz para aquilo que o modelo realiza enquanto fala.

O segundo fio condutor é o da distribuição: os agentes entram nas ferramentas profissionais através de canais que já existem. Salesforce in Claude chega com skills de vendas, conectores para o CRM e Slack e a aprovação de cada operação de escrita; a HP pré-instala o Perplexity na barra de tarefas dos seus PC e liga-o, em modo só de leitura, aos modelos Revit; o Devin pode ser comprado no AWS Marketplace e implementado num VPC dedicado. Em cada caso, o agente vai até à ferramenta que a empresa já utiliza, com as respetivas salvaguardas: permissões Salesforce do comercial, acesso só de leitura ao Revit e VPC dedicado na AWS.

O terceiro fio condutor diz respeito à fiabilidade e ao controlo. As versões 2.1.271 e 2.1.273 do Claude Code fazem com que o feedback dos subagentes seja examinado pelo classificador, abrem a rede comando a comando e corrigem formas de contornar permissões, através de subshells ou de definições MDM ignoradas. A IBM Research mostra que um agente configurado com temperatura 0 pode concluir com êxito, em média, 77,4% das suas execuções, mas concluir as cinco com êxito em apenas 53,0% das tarefas, e recomenda publicar Pass^k juntamente com a média. A NVIDIA aplica a mesma exigência ao hardware: o NVLink 6 recupera uma ligação em cerca de 1,5 segundo e o Shadow Engine Recovery reduz uma interrupção de inferência de 283 para 7,3 segundos. A questão já não é apenas saber se um agente tem êxito, mas se o tem sempre, dentro de limites verificáveis.

O último fio condutor diz respeito ao ritmo. A OpenAI retirará o GPT-5.5 das suas aplicações um mês depois do anúncio, tal como fez com o GPT-5.4 antes dele, e pede que o identificador seja substituído em todos os locais onde é escolhido explicitamente, incluindo tarefas agendadas e scripts. No que toca às ferramentas, o Claude Code publica três versões em 22 horas, o Kimi Code uma correção menos de 19 horas após a versão anterior e o Gemini CLI promove a stable, uma semana mais tarde, a preview de 8 de setembro. Ao mesmo tempo, o v0, que até agora adicionava modelos um a um ao seu seletor, declara-se agnóstico e apoia-se no Vercel AI Gateway: aí, o modelo torna-se um componente intercambiável.