Modelos menores de inteligência artificial podem estar a poucos meses de conseguir se replicar em dispositivos conectados à internet sem ajuda humana, segundo alerta da Anthropic. A empresa testou essa capacidade em aparelhos como televisores com Android e eletrodomésticos inteligentes.
O avanço chama atenção para os riscos de disseminação automática de IA em ambientes do dia a dia, fora do controle direto de usuários. Com a replicação em dispositivos domésticos, cresce a necessidade de avaliar segurança e limites para esse tipo de tecnologia em produtos conectados.
A Meta anunciou a série de modelos de inteligência artificial Muse Wonder, com versões Muse Wonder e Muse Wonder Full, voltadas a executar tarefas complexas com mais autonomia. Os agentes contam com memória entre conversas e conseguem manter um objetivo mesmo diante de erros, com aplicações que vão de organização de finanças pessoais à análise de contratos e ao desenvolvimento de softwares.
O Muse Wonder já está disponível para desenvolvedores e criadores via Meta Model API e Muse Code, enquanto o Muse Wonder Full é exclusivo para assinantes do Muse Code. A Meta diz que os modelos usam Active Memory para recuperar informações relevantes de interações anteriores e Active Focus para perseguir objetivos, testar abordagens, corrigir erros e solicitar confirmação do usuário antes de ações importantes, além de reforçar segurança e proteção de dados.
Um engenheiro da OpenAI é acusado de esconder um dispositivo de gravação de áudio em um pedaço de papel higiênico e instalá-lo atrás de um monitor em uma sala de reuniões executivas em um escritório em São Francisco. Segundo uma queixa criminal tornada pública, Abdulrahman Alfozan teria passado semanas consultando um “productivity agent” e um chatbot de IA para planejar a operação, incluindo o uso de uma ferramenta interna para checar reuniões no local.
A acusação também afirma que ele teria usado uma conta de chatbot ligada à esposa para tirar dúvidas técnicas sobre a instalação do equipamento. Após uma varredura de contravigilância em 30 de setembro, a equipe de segurança da OpenAI encontrou o dispositivo e acionou o FBI, além de desativar gradualmente o acesso de Alfozan aos sistemas da empresa durante a investigação.
A Nvidia publicou uma pesquisa defendendo que, em tarefas de longo horizonte, o “harness” — o software que envolve o modelo com ferramentas, gestão de memória e regras — pesa mais do que o modelo em si. Com um harness customizado, ajustado para lidar melhor com memória e com um componente “supervisor”, pesquisadores fizeram o Claude Opus 5 atingir 100% no benchmark interativo ARC-AGI-3, um conjunto de jogos 2D sem instruções em que o agente precisa descobrir como jogar e vencer. Sem esse harness, o desempenho caiu para 30%, o melhor resultado entre os modelos testados.
A pesquisa reforça a ideia de que agentes de IA não são apenas o “cérebro” do LLM, mas um sistema que inclui contexto, feedback e runtime fornecidos pelo harness. A Nvidia também cita que, em testes com o mesmo benchmark, a OpenAI ajustou configurações do harness e triplicou as pontuações, mas sem chegar a 100%, sugerindo que o supervisor ajuda a redirecionar o agente quando ele se perde. O trabalho menciona ainda o uso de um harness próprio chamado Agentic Variation Operators (AVO) e a tese de que harnesses diferentes podem mudar custos e controle do ecossistema.
