A xAI, empresa de inteligência artificial de Elon Musk, lançou na segunda-feira seu mais recente modelo de linguagem, o Grok3, marcando um avanço significativo da empresa no campo da IA. Segundo Musk, o novo modelo requer dez vezes mais capacidade computacional que seu antecessor, utilizando um data center localizado em Memphis, equipado com cerca de 200.000 GPUs. A série de modelos Grok3 apresenta várias variantes, incluindo uma versão simplificada, projetada para aumentar a velocidade, mas sacrificando parte da precisão. Além disso, o novo modelo de "raciocínio" foi projetado especificamente para resolver problemas de matemática e ciências.

O Google anunciou recentemente que lançará seu novo modelo de IA aprimorado, o “Gemini2.0Flash Thinking Exp-0123”, em 23 de janeiro de 2025. Este modelo é uma otimização adicional do “Exp-1219” existente, focando principalmente no aprimoramento da capacidade de raciocínio e da transparência do pensamento. Com o rápido desenvolvimento da tecnologia de IA, o Google se compromete, por meio desta atualização, a permitir que as máquinas não apenas gerem respostas, mas também mostrem claramente seu processo de pensamento, melhorando significativamente a experiência do usuário com a IA.

A empresa O Lado Escuro da Lua orgulhosamente apresenta seu novo modelo SOTA (state-of-the-art) — o modelo de raciocínio multimodal k1.5, marcando um grande avanço no raciocínio multimodal e na inferência geral. O modelo não apenas possui excelente capacidade de processamento multimodal, mas também demonstra uma capacidade de raciocínio geral excepcional, capaz de lidar efetivamente com uma variedade de tarefas complexas. O maior destaque do modelo k1.5 reside em sua capacidade de raciocínio multimodal. Ele pode processar simultaneamente informações de diferentes modalidades, como texto, imagens e som, fornecendo assim informações mais completas e precisas.

A OpenAI, em parceria com o renomado professor de Stanford e líder na área de inteligência artificial, Andrew Ng, lançou um importante curso gratuito intitulado 'Reasoning with o1'. Ministrado por Colin Jarvis, chefe de arquitetura de soluções estratégicas da OpenAI, este curso visa ajudar os desenvolvedores a dominar as capacidades avançadas de raciocínio dos modelos da série o1. Endereço do curso: https://www.deeplearning.ai/short-courses/reasoning-wit

A OpenAI lançou oficialmente seu mais recente modelo da série o-Model de raciocínio, o OpenAI o3. Como sucessor, o o3 demonstra um progresso significativo em raciocínio matemático e científico, gerando amplo debate na indústria sobre suas capacidades e limitações. A OpenAI afirma que o o3 foi projetado para melhorar a capacidade de raciocínio em tarefas que exigem pensamento estruturado, especialmente em matemática e ciências. O modelo obteve excelente desempenho em um benchmark de raciocínio especializado, ARC AGI, com uma pontuação que saltou de 32% dos modelos anteriores.

Recentemente, uma equipe de pesquisa da Universidade de Pequim e outras instituições anunciou o lançamento de um modelo multimodal de código aberto chamado LLaVA-o1. Afirma-se que este é o primeiro modelo de linguagem visual capaz de realizar raciocínio espontâneo e sistemático, comparável ao GPT-o1. O modelo apresentou desempenho excepcional em seis benchmarks multimodais desafiadores, com sua versão de 11B parâmetros superando outros concorrentes, como Gemini-1.5-pro, GPT-4o-mini e Llama-3.2-90B-Vision-Instruct. L

A equipe FAIR do Meta lançou recentemente um novo modelo Transformer chamado Dualformer, que imita o sistema cognitivo duplo humano, integrando perfeitamente os modos de raciocínio rápido e lento, alcançando avanços significativos na capacidade de raciocínio e eficiência computacional. O processo de pensamento humano geralmente é considerado controlado por dois sistemas: o sistema 1 é rápido e intuitivo, enquanto o sistema 2 é mais lento, mas mais lógico. Os modelos Transformer tradicionais geralmente simulam apenas o sistema 1 ou o sistema 2

Uma estrutura de código aberto inovadora chamada OpenR foi recentemente lançada para abordar as deficiências dos modelos de linguagem grandes (LLMs) em tarefas de raciocínio complexas. Desenvolvida por pesquisadores da University College London, Universidade de Liverpool, Universidade Jiao Tong de Xangai, Universidade de Ciência e Tecnologia de Hong Kong (Guangzhou) e Universidade de Westlake, esta estrutura abre novos caminhos para melhorar a capacidade de raciocínio dos LLMs, combinando computação em tempo de teste, aprendizado por reforço e supervisão de processo. Embora os LLMs tenham feito progressos significativos na geração de linguagem, eles ainda enfrentam dificuldades ao lidar com tarefas complexas, como problemas de matemática, programação e ciência.

Recentemente, a Apple conduziu um estudo sobre a capacidade de raciocínio de modelos de linguagem grandes (LLMs), levantando preocupações sobre o desempenho desses modelos em matemática. O benchmark GSM8K é amplamente utilizado para avaliar a capacidade de raciocínio dos modelos em problemas de matemática do ensino fundamental. Embora o desempenho dos LLMs no GSM8K tenha melhorado nos últimos anos, os pesquisadores questionaram a confiabilidade desses resultados. Assim, eles conduziram uma pesquisa em larga escala para explorar o desempenho dos modelos de ponta, tanto open source quanto proprietários. Para melhor avaliar os modelos

Recentemente, a OpenAI lançou sua mais recente série de modelos de inteligência artificial, o o1, que demonstrou capacidades bastante avançadas em algumas tarefas lógicas, levando a empresa a uma avaliação cautelosa de seus riscos potenciais. Com base em avaliações internas e externas, a OpenAI classificou o modelo o1 como de 'risco moderado'. Por que essa classificação de risco? Primeiro, o modelo o1 demonstra uma capacidade de raciocínio semelhante à humana, podendo gerar textos tão convincentes quanto os escritos por humanos sobre o mesmo tema. Essa capacidade de persuasão não é...

O time do Google DeepMind, em colaboração com universidades, desenvolveu um método inovador chamado Modelo de Recompensa Gerativo (GenRM), com o objetivo de melhorar a precisão e confiabilidade da IA generativa em tarefas de raciocínio. O GenRM integra o processo de verificação à tarefa de geração de texto, permitindo que o modelo gere e avalie simultaneamente soluções potenciais, ao mesmo tempo em que suporta o raciocínio em cadeia (CoT), aumentando a abrangência do processo de verificação. Em comparação com métodos tradicionais, o GenRM apresentou vantagens significativas em diversos testes, com aumento de precisão de 16% a 64%, especialmente...

O ranking mais recente do LMSYS Chatbot Arena, uma arena de competição de modelos de linguagem grandes organizada pela LMSYS, mostra que o DeepSeek-V2-0628, ultrapassando vários modelos de código aberto como Llama3-70B, Qwen2-72B, Nemotron-4-340B e Gemma2-27B, ocupa o primeiro lugar no ranking global de modelos de código aberto. Em comparação com a versão 0507, o DeepSeek-V2-0628 apresenta melhorias significativas em raciocínio matemático e de código, seguimento de instruções, interpretação de papéis e JS.

O novo projeto da OpenAI, "Morango", anteriormente conhecido como Q*, apresenta uma inovação que permite à IA planejar tarefas antecipadamente, coletar informações online de forma autônoma e até mesmo conduzir pesquisas aprofundadas. Musk expressou seu otimismo sobre o futuro do projeto, descrevendo-o como um "campo infinito de morangos". Os detalhes operacionais do projeto Morango são mantidos em sigilo, com desenvolvimento interno altamente confidencial, e a data de lançamento ainda não foi divulgada. Uma versão demonstrada recentemente mostrou que o Morango possui uma capacidade de raciocínio quase comparável à de um humano. Experimentalmente, a OpenAI adotou uma tecnologia semelhante ao "Raciocinador Autodidata" (STaR) da Universidade de Stanford, iterando para melhorar o desempenho do A.

Uma equipe de pesquisa do MIT explorou recentemente o desempenho de modelos de linguagem grandes (LLMs) em diferentes tarefas. A pesquisa descobriu que os LLMs se saem bem em tarefas familiares, mas exibem limitações significativas na capacidade de raciocínio quando confrontados com cenários atípicos ou desconhecidos. Comparando 'tarefas padrão' com 'cenários contrafactuais' e ajustando o design da tarefa para testar as respostas do modelo, os resultados mostraram que, embora o modelo tenha se destacado em operações aritméticas decimais, ele exibiu um desempenho totalmente diferente em ambientes não decimais e em outras tarefas, como música, raciocínio espacial e xadrez. Modelo

Recentemente, a equipe de Yan Shuicheng da Kunlun Wanwei na China e a equipe de pesquisa da Universidade Tecnológica de Nanyang em Singapura lançaram um projeto chamado Q*, com o objetivo de melhorar a capacidade de raciocínio de modelos menores. Este projeto difere da OpenAI, mas permite que modelos menores alcancem a capacidade de raciocínio de modelos com dezenas ou até centenas de vezes mais parâmetros.

LeCun e um co-fundador da xAI travaram um intenso debate sobre a capacidade de raciocínio do GPT-4. LeCun argumenta que o GPT-4 carece de capacidade de raciocínio, gerando uma ampla discussão. Christian Szegedy, co-fundador da xAI, mencionou as limitações e avanços na capacidade de raciocínio. Alguns usuários compararam o GPT-4 ao pensamento humano, afirmando que os humanos também são 'papagaios aleatórios'. Um artigo de Subbarao Kambhampati, da ASU, indica que o GPT-4 apresenta desempenho deficiente em raciocínio de planejamento.

'Capacidade de raciocínio do GPT-4 questionada''Konstantine Arkoudas argumenta que o GPT-4 não consegue raciocinar''Discussão sobre a correção e a normatividade da inteligência artificial generativa'