A OpenAI anunciou que o modelo GPT-Image-2 agora suporta a geração de imagens com fundo transparente. Os utilizadores podem criar imagens no formato PNG com um canal alfa, permitindo uma melhor apresentação em contextos como design de páginas de produtos em e-commerce, ilustrações para apresentações, elementos de adesivo e imagens de produtos. A funcionalidade está disponível apenas através de API, e os utilizadores devem ativar-a ao incluir o parâmetro background=transparent. A OpenAI aconselha os utilizadores a não descreverem o fundo nos prompts e a verificar cuidadosamente as imagens geradas para garantir a precisão dos números presentes nelas.
A Qwen introduziu novas capacidades no seu modo de tarefas, incluindo habilidades, conectores e parceiros de trabalho. Estas funcionalidades estão agora disponíveis na versão de desktop da Qwen, acessível através da barra lateral na secção 'Habilidades · Conectores · Parceiros'. Já estão disponíveis mais de 200 habilidades e conectores, com a opção para os utilizadores criarem habilidades personalizadas organizando fluxos de trabalho, padrões e modelos comuns em processos reutilizáveis. Os conectores permitem a recuperação direta de informações e o processamento de tarefas nas ferramentas mais utilizadas, enquanto os parceiros de trabalho permitem aos utilizadores selecionar agentes especializados de acordo com as suas necessidades, formando equipas colaborativas para lidar com tarefas complexas. As novas funcionalidades podem ser utilizadas de forma independente ou combinadas conforme necessário, permitindo aos utilizadores padronizar os seus fluxos de trabalho e aumentar a produtividade.
A DeepReinforce anunciou o lançamento da série de modelos de IA de código aberto Ornith-1.5, enfatizando a integração de um 'loop de auto-melhoria' durante o treino. Este mecanismo permite que os modelos aprimorem o seu desempenho de forma autónoma, gerando continuamente tarefas mais desafiantes durante o processo de aprendizagem. O maior modelo da série, Ornith-1.5-397B, é baseado numa arquitetura de 'mistura de especialistas' (MoE) com 397 mil milhões de parâmetros, e o seu desempenho supera o de Claude Opus 4.8 em certos testes. Outra variante, Ornith-1.5-35B-A3B, também utiliza uma arquitetura MoE com 350 mil milhões de parâmetros, superando modelos densos como Muse-Glimmer-30B e Gemma-4-31B. O modelo Ornith-1.5-9B, uma arquitetura densa com 9 mil milhões de parâmetros, demonstra um desempenho superior na maioria dos testes em comparação com o modelo Gemma-4-31B, que tem um grande número de parâmetros. Adicionalmente, uma versão quantizada, chamada Ornith-1.5-9B-Mobile, está disponível para dispositivos móveis, incluindo telefones Android e o próximo iPhone 17.
A Jiajia Vision, uma empresa de IA focada em física fundada em 2023, revelou seu robô humanoide bípede de uso geral, o L01. O robô possui 31 motores de articulação e é capaz de realizar ações como correr, saltar e girar, com uma velocidade máxima de 4 metros por segundo. Foi demonstrado em um cenário de tênis de mesa. Com um peso de 42 quilogramas, o robô é equipado com uma bateria de 518Wh que pode ser substituída rapidamente e é projetado para ser totalmente de código aberto, suportando tanto a pesquisa quanto o desenvolvimento competitivo de forma imediata. A Jiajia Vision afirma ser a primeira empresa na China focada em 'modelos do mundo', um principal framework de IA usado para simular a dinâmica do ambiente e prever estados futuros. Espera-se que esses modelos desempenhem um papel fundamental na inteligência incorporada e na condução autônoma. A empresa concluiu recentemente uma rodada de financiamento de 1 bilhão de yuans em novembro de 2025, com investimento de um importante player do setor e do Huakong Fund. De acordo com o Qiushiwei, o 'importante player do setor' é o braço de investimento da Huawei, Habor. A linha de produtos da Jiajia Vision inclui a plataforma de modelo do mundo GigaWorld, o modelo fundamental incorporado GigaBrain e hardware incorporado de uso geral, como o Maker. O foco da empresa em modelos do mundo a coloca na vanguarda do desenvolvimento de IA física.
Em 20 de agosto, durante a Conferência Mundial de Robôs de 2026 (WRC 2026), o Centro de Inovação de Robôs Humanoides da Beijing lançou oficialmente o robô humanóide leve Tian Gong Omni. O robô integra hardware e inteligência de borda, marcando a primeira plataforma de código aberto humanóide disponível globalmente que combina percepção, mobilidade e controle do corpo inteiro. O Tian Gong Omni tem 1,35 metros de altura e pesa 39 quilos, com a capacidade de lidar com cargas moderadas. É projetado para uso em espaços estreitos, resgate de emergência e serviços domésticos. A plataforma também abre seu sistema de desenvolvimento secundário, permitindo que os desenvolvedores acessem articulações, sensores, sistemas e APIs de controle, reduzindo assim os custos de desenvolvimento e acelerando a inovação. O CEO Xiong Youjun do Centro de Inovação de Robôs Humanoides da Beijing afirmou que o desenvolvimento da inteligência incorporada ainda está em seus estágios iniciais e que entrar no mercado não é tarde demais. Ele enfatizou que o Tian Gong Omni é principalmente direcionado para aplicações industriais e não competirá diretamente com empresas como Songyan Dynamics e Jiasu Jihua. Em vez disso, o foco é fornecer uma plataforma padrão para o desenvolvimento secundário em toda a indústria, promovendo tecnologias comuns e essenciais. Xiong também destacou a importância de criar uma plataforma de baixo custo e escalável para produção em massa. Ele mencionou que os esforços futuros se concentrarão nas plataformas 'cérebro grande' e 'cérebro pequeno', com o objetivo de oferecer um ecossistema plano para a indústria. Em relação ao retorno sobre o investimento (ROI) de robôs humanóides em ambientes de fábrica, Xiong reconheceu que o ROI atual é menor do que o de robôs industriais ou trabalhadores humanos, mas a lacuna está se estreitando rapidamente.
A Alibaba lançou oficialmente o Qwen-UI-Agent, um modelo fundamental de agente inteligente com interface gráfica, projetado para operar de forma eficaz em ambientes do mundo real, incluindo dispositivos móveis, computadores, navegadores da web e DeepSearch. O modelo demonstra um desempenho forte em vários benchmarks, superando modelos líderes em várias categorias. Em tarefas móveis, o Qwen-UI-Agent obteve 82,1% em MobileWorld, superando GPT-5.6 Sol, Claude Opus 4.8 e Seed 2.1 Pro em 12,0, 14,6 e 8,9 pontos percentuais, respetivamente. Também obteve 92,2% em MobileWorld-Real, superando Gemini 3.1 Pro, Claude Opus 4.8 e GPT-5.6 Sol. Em Android Daily, atingiu 97,5%, quase perfeito. Em tarefas de desktop, obteve 79,5% em OSWorld-Verified, superando GPT-5.5, Gemini 3.1 Pro e Seed 2.1 Pro. Também alcançou 40,0% em OSWorld-v2 Partial, com uma redução de 58% nos passos de execução em comparação com a linha de base. Em tarefas de web e DeepSearch, obteve 73,6% em WebArena, o mais alto entre todos os modelos comparados, e 75,0% em BrowseComp-ZH. Em tarefas de ancoragem na interface gráfica, obteve 81,5% em ScreenSpot-Pro, estabelecendo novos recordes de pontuação em quatro outros benchmarks. O modelo também se destaca em capacidades gerais e de agente, superando tanto os modelos base de treinamento quanto os modelos específicos da interface gráfica. Opera num ambiente do mundo real com mais de 100 telefones reais e 150 aplicações, utilizando o seu próprio benchmark MobileWorld-Real com mais de 400 tarefas e mais de 100 aplicações. O modelo é concebido para lidar com tarefas complexas e de longa duração em cenários do mundo real. Integra verificações de segurança ao longo da execução da tarefa, recusando realizar quaisquer ações de interface para solicitações ilegais ou de alto risco e pausando para confirmação do utilizador em operações sensíveis, como pagamentos, exclusão de dados e autorização de privacidade. Além disso, suporta operações de linha de comando e ações em lote, com quase metade das ações em tarefas de desktop sendo em lote, melhorando significativamente a eficiência. O modelo também pode realizar aprendizagem por reforço online ao longo de mais de 100 passos, com aproximadamente 10.000 ambientes simultâneos em execução. O projeto está disponível em https://tongyi-mai.github.io/Qwen-UI-Agent e no GitHub em https://github.com/Tongyi-MAI/MAI-UI.
A Galaxy Universal, uma empresa especializada em inteligência artificial, apresentou o seu primeiro robô bípede, o Galbot ET1, na Conferência Mundial de Robôs de 2026. O robô, chamado 'Xingzai', está equipado com o Galaxy Star Brain, permitindo-lhe interagir em tempo real sem depender de scripts pré-definidos. De acordo com Wang He, o fundador e CTO da Galaxy Universal, o Xingzai é o primeiro agente de inteligência física capaz de aprendizagem autónoma. Durante a sua estreia, o Xingzai realizou uma dança de rua de alto nível, incluindo saltos e sincronização com um dançarino humano. Wang destacou que os movimentos do robô são suportados pelos melhores modelos de controlo de movimento e pela infraestrutura de dados do mundo, permitindo-lhe reconhecer, extrair e replicar ações humanas em tempo real. A demonstração evidenciou a capacidade do Xingzai de improvisar e interagir de forma espontânea, marcando um avanço significativo na robótica humanoide.
A Ant Group, de Bai Ling, lançou oficialmente os modelos base Ling-3.0-tiny e Ling-3.0-flash, juntamente com os checkpoints de pré-treino e de treino intermediário. O lançamento inclui seis checkpoints, abrangendo as fases de pré-treino, treino intermediário e WSM (Warmup-Stable and Merge). Estes checkpoints são concebidos para o pré-treino contínuo, ajuste fino específico para o domínio, otimização de preferências, aprendizagem por reforço, destilação e investigação de sistemas de contexto longo e MoE (Mixture of Experts). Os modelos base ainda não estão alinhados com tarefas de seguimento de instruções e não são recomendados para implantação direta como serviços de chat ou em aplicações críticas de segurança sem treino e avaliação adicionais. O modelo Ling-3.0-tiny-base tem um total de 7,9 mil milhões de parâmetros e 1,3 mil milhões de parâmetros de ativação, obtendo melhores resultados do que o seu antecessor, apesar de uma redução de 50% no total de parâmetros. O modelo Ling-3.0-flash-base, com 124 mil milhões de parâmetros totais e 5,1 mil milhões de parâmetros de ativação, oferece maior capacidade e um design de ativação esparso, tornando-o adequado para aplicações do mundo real. Ambos os modelos demonstram um desempenho forte em codificação, raciocínio complexo e tarefas de contexto longo, mesmo quando comparados com modelos com o dobro ou triplo do seu número de parâmetros. Os modelos estão disponíveis no Hugging Face e no ModelScope, com links fornecidos para cada versão do checkpoint.
A Adobe expandiu seus serviços de estúdio criativo Firefly AI, adicionando três novas capacidades de áudio, agora disponíveis para todos os usuários. A atualização permite que os criadores gerem música, locuções e efeitos sonoros em um único espaço de trabalho, eliminando a necessidade de alternar entre várias aplicações ou abas do navegador. Os novos recursos são projetados para apoiar a criação de conteúdo para mídias sociais, vídeos ao vivo, curtas-metragens, tutoriais de produtos e segmentos de podcasts. A ferramenta Generate Music é alimentada pelo Firefly Music Model e pode criar composições originais com base na duração e no humor de um vídeo. A Adobe enfatizou que a música gerada é segura para uso comercial e vem com uma licença geral. Para Generate Speech, a Adobe oferece duas opções: o Firefly Speech Model e o modelo ElevenLabs. Esta funcionalidade converte scripts de texto em locuções, com a capacidade de ajustar a voz, a velocidade da fala e o tom. A ferramenta Generate Sound Effects é impulsionada pelo Firefly Audio Model e pode produzir efeitos sonoros personalizados com base nas ações, no ritmo e na atmosfera dentro do conteúdo. Essas ferramentas visam simplificar o processo criativo para os usuários que trabalham com produção de áudio orientada por IA.
A Google anunciou, em 20 de agosto, que sua família de modelos Gemma de código aberto ultrapassou 1 bilhão de downloads. Nos últimos dois anos, os desenvolvedores criaram mais de 100.000 variantes dos modelos Gemma, formando o que a Google chama de 'Gemmaverse', um ecossistema inovador. A empresa destacou diversas aplicações da família Gemma, incluindo análise de imagens espaciais, padronização digital de relatórios médicos, opções inovadoras de tratamento do cancro e reconhecimento da linguagem animal. Estes modelos dizem-se que estão a melhorar a qualidade do desenvolvimento humano. A Google planeia lançar um repositório 'Awesome Gemma' no GitHub, que servirá como um diretório oficial e curado dos melhores projetos da comunidade, exemplos de ajuste fino, tutoriais e ferramentas para desenvolvedores dentro do Gemmaverse.
A Waymo, uma empresa de táxis autônomos sob a Alphabet, revelou seu chip ASIC personalizado de 5nm, projetado especificamente para o processamento em tempo real de dados de sensores e tarefas avançadas de aprendizado de máquina. O chip faz parte de um sistema de computação mais amplo que oferece desempenho de nível de data center, operando dentro das restrições de um ambiente automotivo. O sistema registrou um aumento de 20 vezes no poder computacional nos últimos oito anos, com software de ultra-baixa latência minimizando o atraso entre a captura de dados e a saída acionável. O sistema também é construído para resiliência, apresentando dois motores de computação que fornecem redundância e maior confiabilidade em condições extremas. A arquitetura de computação integra componentes heterogêneos, incluindo CPUs, GPUs, aceleradores e tecnologias avançadas de aprendizado de máquina. Além de obter componentes prontos, a Waymo desenvolveu seu próprio chip personalizado para melhorar ainda mais o desempenho do sistema. O chip ASIC de 5nm é projetado para processar fluxos de dados brutos de LiDAR, radar e câmeras, extraindo informações críticas e alimentando-as no motor de inferência para modelos de aprendizado de máquina de fusão de sensores. O chip em si fornece mais de 1000 TOPS de poder de computação de aprendizado de máquina, dedicado ao processamento de ponta e tarefas de aprendizado de máquina.
A ShangTech anunciou a disponibilização em código aberto do seu modelo multimodal grande e leve, SenseNova U1.5 Lite. O modelo suporta um comprimento de contexto de 3-4K e pode lidar com múltiplas restrições, como sujeito, quantidade, relações espaciais, texto, layout e estilo, melhorando a estabilidade de tarefas visuais complexas. Possui geração visual aprimorada com melhor composição, cor, textura, iluminação, realismo e detalhes finos, reduzindo as ocorrências em que a precisão local não corresponde à conclusão geral. O modelo também oferece capacidades de edição de imagem nativa mais confiáveis, incluindo identidade de sujeito aprimorada, estrutura espacial, relações de layout e preservação de áreas não editadas, juntamente com modificações locais, substituição de elementos, refinamento de texto e edição de imagem com múltiplas referências. O SenseNova U1.5 Lite fortalece sua capacidade de lidar com layouts complexos, incluindo texto em chinês e inglês, cartazes, infográficos, elementos visuais de marca e formatação de texto múltipla, movendo-se da geração de conteúdo para a organização de expressões visuais completas. Suporta controle visual preciso através de caixas delimitadoras, marcadores visuais e imagens de referência únicas ou múltiplas. O modelo também fornece saída nativa em 4K de alta resolução, equilibrando a composição geral com texturas finas, texto pequeno e refração de luz. Como um modelo de 8B parâmetros, o SenseNova U1.5 Lite supera outros modelos de escala semelhante em acompanhamento de instruções e consistência de edição de imagem, alcançando um desempenho comparável a modelos comerciais grandes em renderização de texto e layouts complexos. O modelo está disponível no GitHub, Hugging Face e ModelScope.
Na conferência de criadores da Iqiyi, o CEO Gongs Yu enfatizou o compromisso da empresa com uma estratégia completa de IA, com foco em filmagens em tempo real alimentadas por IA e produção de filmes de longa duração com IA (AIGC). Simultaneamente, a Iqiyi está avançando com sua transformação para redes sociais descentralizadas. Essas duas estratégias visam reduzir as barreiras à criação de conteúdo, expandir a base de criadores e impulsionar a vitalidade do conteúdo na plataforma, criando um ciclo de desenvolvimento. Gongs Yu afirmou que não há necessidade de debater se a IA substituirá os humanos, observando que 'a IA só substituirá aqueles que não usam a IA' é agora um clichê. Ele comparou a IA a invenções históricas, destacando seu impacto social, ao mesmo tempo em que reconheceu seu papel em libertar os cineastas das restrições tradicionais. No início deste ano, Gongs Yu mencionou que a resposta da Iqiyi às mudanças impulsionadas pela IA seria a descentralização, mudando de um modelo onde um pequeno grupo decidia as preferências do público para um modelo onde os criadores e as comunidades de usuários desempenham um papel central. Ele argumentou que a IA reduziria significativamente os custos e o tempo de produção de conteúdo, potencialmente aumentando o número de criadores e obras por centenas de vezes, tornando a tomada de decisões centralizadas obsoletas. Como resultado, a Iqiyi deve passar para um modelo descentralizado, promovendo uma comunidade de criadores e usuários. A plataforma recuará, permitindo que os criadores carreguem conteúdo de forma independente e monetizem por meio de assinaturas e anúncios, enquanto a Iqiyi manterá alguns conteúdos de produção de alto nível. A Iqiyi relatou uma perda líquida de 288 milhões de yuan no segundo trimestre de seu ano fiscal de 2026, um aumento de 115,02% em relação ao ano anterior. Além disso, a empresa anunciou que 10 filmes de AIGC estão entrando na fase de pós-produção, com o cineasta vencedor do Oscar James Wong fornecendo orientação.
A Superwhisper, uma empresa especializada em tecnologias de transcrição de voz para texto e normalização de texto, lançou o S1-mini, um normalizador de texto de pesos abertos, projetado para transformar transcrições brutas de reconhecimento automático de voz (ASR) em texto escrito polido. O modelo, disponível no Hugging Face sob uma licença Apache 2.0 com uma cláusula de nomeação, funciona como um normalizador de texto, em vez de um modelo de transcrição ou de chat. Está destinado a ser usado após sistemas de ASR, como Whisper ou Parakeet, para refinar transcrições brutas, removendo palavras de preenchimento, resolvendo auto-correções, aplicando pontuação e capitalização, e convertendo números, datas e endereços de e-mail falados em formato escrito. O S1-mini é ajustado a partir de Qwen/Qwen3-0.6B e possui 596 milhões de parâmetros únicos, com 28 camadas e suporte para GQA. O modelo está limitado ao inglês na sua primeira versão e requer um prompt de sistema fixo, uma linha de controlo e uma transcrição bruta para entrada. Ele suporta quatro opções de estilo, dois formatos estruturais e dois conjuntos de configurações contextuais, com todas as combinações treinadas. A Superwhisper relata uma precisão de tokens de 94,8% em um conjunto de teste de 7.519 casos, com uma taxa de erro de edição de texto de 11,6%. O modelo também funciona bem na formatação de e-mails, identificando linhas de saudação 99,3% das vezes e despedidas 97,9% das vezes. Ele corresponde à estrutura de saída correta 97,6% das vezes e gera endereços de e-mail exatos em 92% dos casos. O modelo está limitado na sua funcionalidade, pois não adiciona conteúdo, corrige fatos ou reescreve dialetos. Também retorna uma string vazia para entradas apenas com preenchimento. O S1-mini requer configurações específicas, incluindo a desativação do modo de pensamento e a decodificação gananciosa, para garantir um desempenho ideal. O modelo faz parte da família S1, que inclui o S1-Voice, um modelo de transcrição de voz baseado na nuvem, e o S1-Language, um modelo de acompanhamento de instruções para limpeza e formatação. O S1-Voice atinge velocidades de transcrição até 46 vezes mais rápidas do que o tempo de fala, com uma taxa de erro de palavras de 6,8% em oito conjuntos de dados, incluindo o LibriSpeech, onde cai para 2,2%. O S1-Language está disponível junto com modelos da Anthropic, OpenAI e Groq no seletor de modelos. A Superwhisper também destaca a importância de usar o formato e a configuração de entrada corretos para evitar a degradação ou a confusão da saída. A empresa incentiva os utilizadores a explorar os pesos do modelo e os detalhes técnicos para obter mais informações.
A Binance, a maior exchange de criptomoedas do mundo, com mais de 300 milhões de usuários registrados, lançou uma nova plataforma chamada Agent OS que permite que agentes de IA analisem os mercados financeiros e executem negociações em nome dos usuários. A plataforma integra as ferramentas existentes da Binance, incluindo APIs, serviços de carteira e o Protocolo de Contexto do Modelo (MCP), e suporta aplicações de IA, como ChatGPT e Codex da OpenAI, Claude Code da Anthropic e Cursor. Os usuários mantêm o controle sobre o que os agentes de IA podem acessar e fazer, com permissões granulares e subcontas que atuam como uma proteção para os fundos. Jeff Li, vice-presidente de produto da Binance, enfatizou que os usuários têm o poder de definir limites e gerenciar o acesso, com subcontas que, por padrão, bloqueiam as retiradas para criar um ambiente de teste para a atividade dos agentes. A Binance não impõe um limite de negociação separado para os agentes de IA, o que significa que o valor transferido para uma subconta serve como limite. A plataforma também permite que os agentes de IA interajam com pagamentos e atividades na cadeia, através da integração x402 e da carteira Agentic, com limites de transação diários definidos pela empresa. A Binance não está sozinha nesta iniciativa, pois outras exchanges, como Kraken, Coinbase e OKX, também lançaram plataformas semelhantes para agentes de IA. Esta iniciativa marca o primeiro passo da Binance para criar um ecossistema mais amplo para aplicações de IA em mercados de criptomoedas e tradicionais.
A Slack anunciou o lançamento do Slack Code, uma nova funcionalidade que permite que as equipas colaborem em tarefas de codificação utilizando agentes de IA. A plataforma introduz canais dedicados onde os utilizadores podem trabalhar em conjunto com assistentes de IA, como o Claude da Anthropic ou o Devin da Cognition. Estes canais são concebidos para simplificar o processo de codificação, eliminando a necessidade de alternar entre várias ferramentas e conversas. A funcionalidade inclui canais de código abertos, específicos para projetos, com separações de utilizadores, bem como ferramentas que comparam alterações de código e visualizam a saída HTML antes de um projeto ser finalizado. A Slack descreveu a funcionalidade como permitindo que os utilizadores marquem um agente de codificação quando têm uma ideia ou precisam de criar uma nova funcionalidade, atualizar uma página web ou corrigir um erro. O agente então cria um canal de código para lidar com a tarefa. O lançamento do Slack Code marca um passo significativo na integração da IA nos fluxos de trabalho colaborativos, oferecendo aos desenvolvedores um ambiente mais unificado para codificação e gestão de projetos.
A Google anunciou uma gama de novas ferramentas de estudo baseadas em IA integradas nas suas plataformas de Pesquisa e Gemini, com o objetivo de posicionar o Gemini como um assistente de IA num todo para estudantes. As ferramentas incluem visualizações interativas, simulações 3D, um centro de estudo dedicado e questionários de prática personalizados. Estas funcionalidades fazem parte da estratégia mais ampla da Google para competir com empresas como a OpenAI e startups de educação como Knowt e Gauth, que também oferecem ferramentas de aprendizagem. Na Pesquisa, os estudantes agora podem gerar visualizações interativas para compreender tópicos complexos, como a escala de pH, e fazer perguntas de acompanhamento para obter respostas de IA personalizadas. A plataforma também permite aos utilizadores criar questionários personalizados sobre vários assuntos, incluindo ciência, matemática e humanidades. Nas próximas semanas, o Lens irá introduzir uma experiência de aprendizagem interativa onde os estudantes podem enviar fotografias do seu trabalho para obter explicações e orientação de IA. Adicionalmente, os estudantes podem usar a Pesquisa para gerar documentos de estudo a partir de ficheiros carregados, como PDFs e notas manuscritas. O Gemini também irá oferecer relatórios de pesquisa multi-etapas e simulações 3D para ajudar os utilizadores a visualizar tópicos como a estrutura do ADN. Um centro dedicado dentro do aplicativo Gemini irá centralizar todas as ferramentas de estudo, permitindo aos utilizadores criar cadernos de estudo, flashcards e fazer questionários de prática.
A OpenAI introduziu um novo plug-in do Apple Messages para o ChatGPT, permitindo que os utilizadores conectem a sua caixa de entrada de mensagens com o chatbot. Esta integração permite que os utilizadores classifiquem, analisem e editem as suas mensagens diretamente através do ChatGPT, com suporte adicional para o Codex e o ChatGPT Work para uso profissional. O plug-in também permite que os utilizadores solicitem mensagens de acompanhamento, eliminem mensagens, redijam e enviem mensagens em nome deles ou pesquisem no seu histórico de mensagens. A OpenAI enfatizou que o plug-in opera localmente no dispositivo do utilizador e não cria um índice de todas as mensagens, embora os detalhes desta afirmação permaneçam incertos. A empresa também aconselha os utilizadores a monitorizar as ações do ChatGPT e a evitar habilitar a aprovação persistente, o que removeria o passo final de revisão antes de enviar mensagens. Em um desenvolvimento separado, uma promoção relâmpago está atualmente oferecendo um desconto de $100 nos bilhetes do Disrupt 2026, com um desconto de $300 disponível por um tempo limitado. A TechCrunch contactou a OpenAI para obter mais esclarecimentos sobre as implicações de privacidade da nova funcionalidade.
A Google está prestes a lançar uma nova funcionalidade para o seu feed de descoberta, permitindo que os utilizadores personalizem as suas recomendações de conteúdo através de uma interface de chatbot com IA. A atualização, que se espera que seja lançada nos próximos dias através do aplicativo Google, permitirá que os utilizadores descrevam as suas preferências, que a IA usará para ajustar o feed de acordo. A funcionalidade também irá guardar estas preferências para visitas futuras. Os utilizadores podem aceder à opção através do menu de três pontos dentro do feed de descoberta. Como demonstrado num vídeo partilhado pela Google, a interface de estilo de chatbot irá pedir aos utilizadores que descrevam os seus interesses, confirmem as suas escolhas e definam os tipos de conteúdo que irão priorizar. Os utilizadores também têm a capacidade de fornecer informações adicionais se a entrada inicial não for totalmente compreendida. A atualização marca um passo significativo nos esforços da Google para melhorar a experiência do utilizador através da personalização impulsionada pela IA. Leia a história completa no The Verge.
A Google apresentou uma nova funcionalidade destinada a ajudar os publicadores que têm sofrido com uma queda no tráfego do site devido a alterações na pesquisa impulsionadas pela IA. A ferramenta permite que os utilizadores marquem o site de um publicador como uma 'fonte preferida', que será então destacado com mais frequência nos resultados de pesquisa do Google, no Discover e no Google News. Este botão interativo 'Fontes Preferidas' está agora disponível para que os publicadores o incorporem nos seus próprios sites. A iniciativa decorre da implementação das Fontes Preferidas em maio, inicialmente integradas nas experiências de IA da Google, como o Modo IA e as Visões de IA. A funcionalidade permite que os utilizadores selecionem mais de 345 000 fontes únicas desde o seu lançamento. Os publicadores podem adicionar os seus sites como fontes preferidas visitando a página de preferências de fontes do Google e pesquisando por nome ou site. A Google afirma que tornar-se uma fonte preferida pode aumentar as taxas de cliques em até duas vezes. Além do novo botão, a Google está a introduzir uma funcionalidade que permite que os utilizadores personalizem o seu feed Discover especificando os tópicos que desejam ver mais ou menos, utilizando comandos de linguagem natural. Os utilizadores de Android também poderão personalizar as suas atualizações de áudio diárias na aplicação Google News. A Google não está sozinha nesta abordagem, uma vez que várias plataformas de redes sociais lançaram recentemente algoritmos controlados pelo utilizador para a personalização de conteúdo. A medida faz parte do esforço da Google para mitigar o impacto das funcionalidades de pesquisa impulsionadas pela IA nos negócios dependentes do tráfego.
