A Apple anunciou o HomeView, uma tela inteligente de 7 polegadas que reúne entretenimento, videochamadas e controle da casa inteligente. O dispositivo estreia uma nova versão da Siri com inteligência artificial e respostas personalizadas para os moradores.
O HomeView custa US$ 299 nos EUA (cerca de R$ 1.490) e chega às vendas em 13 de novembro em mercados como Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Austrália, Índia e Nova Zelândia, sem previsão para o Brasil no lançamento inicial. A interface ajusta brilho e informações conforme a iluminação e a distância do usuário, identifica até seis pessoas por reconhecimento facial e integra funções como chamadas FaceTime, comandos de voz e monitoramento de até nove câmeras.
A Apple anunciou a nova geração da Apple TV 4K com inteligência artificial integrada à Siri, chip A19 e suporte a som surround com quatro alto-falantes. A assistente fica mais “conversacional”, ajudando a encontrar filmes e séries por interface em tela cheia, com cartazes e recomendações ligadas ao que o usuário pede.
A Apple TV 4K também traz três microfones de longo alcance para controlar a reprodução e buscar conteúdos sem segurar o controle remoto, além de descrições de vídeos e resumos de notificações gerados por IA com processamento local via HomeKit Secure Video. No mesmo evento, o HomePod mini 2 ganhou melhorias de áudio, novas cores e suporte futuro à Siri com IA, com reconhecimento de até seis vozes e integração com Mensagens, lembretes e temporizadores.
A Apple apresentou o novo Apple TV 4K, o primeiro modelo em quatro anos, com disponibilidade a partir de sexta-feira, 13 de novembro. O aparelho traz o chip A19 e promete conectividade sem fio melhor do que a geração anterior, além de microfones integrados.
A Siri com recursos de IA será parte do lançamento, mas deve funcionar em beta nos Apple TV 4K de segunda geração e nos modelos mais novos. O novo Find My de rastreamento funciona com o controle Siri de segunda geração e mais recentes, enquanto o preço do lançamento é de US$ 299.
A OpenAI planeja usar no próximo modelo de IA, o Astra, uma nova técnica de raciocínio chamada “recurrent depth” (recorrência opaca). O método permite que o modelo vá além do processo sequencial típico de modelos de raciocínio, o que preocupa especialistas em segurança.
A principal inquietação é que a abordagem pode tornar a cadeia de pensamento (chain of thought) mais difícil de monitorar, reduzindo a capacidade de acompanhar o que o modelo faz internamente e de identificar comportamentos perigosos. Apesar de relatos indicarem que o uso no Astra será limitado, pesquisadores alertam que ampliar a técnica em versões futuras pode prejudicar a monitorabilidade, enquanto a OpenAI afirma que a cadeia de pensamento continuará legível e rejeita a ideia de um processamento “neuralese”.
O modelo Astra da OpenAI deve usar uma técnica de raciocínio chamada “recurrent depth”, também descrita como “opaque recurrence”, que permite operar fora do fluxo sequencial típico de modelos de reasoning. A adoção, ainda que reportada como limitada, preocupa especialistas em segurança de IA por potencialmente dificultar o monitoramento do “chain of thought” do sistema.
Buck Shlegeris, da Redwood Research, e Zvi Mowshowitz apontaram riscos de perda de monitorabilidade caso a técnica seja ampliada, defendendo até a necessidade de leis para evitar uma “race to the bottom” entre laboratórios. A OpenAI, por sua vez, afirmou compromisso com cadeias de pensamento legíveis e com sistemas de monitoramento, enquanto a reportagem também cita discussões de Anthropic e Google DeepMind sobre a abordagem.
Pesquisadores de universidades e institutos na Alemanha e parceiros identificaram um método para extrair o “pensamento” oculto (chain of thought) usado por modelos de IA de ponta ao resolver problemas complexos. O trabalho indica evidências, embora não conclusivas, de que alguns modelos chineses podem ter sido treinados por distilação de raciocínio de modelos dos EUA, além de demonstrar que a técnica pode recuperar dados pessoais como senhas e chaves de API a partir do raciocínio interno do modelo.
A equipe afirma que a vulnerabilidade foi encontrada em modelos de OpenAI, Anthropic e Google acessados via API, e que “todos os principais provedores de modelos de fronteira” testados compartilham o problema. Segundo os autores, as empresas ajustaram as APIs para mitigar a extração de informações privadas, mas ainda pode ser possível descobrir alguns traços de raciocínio; o estudo também levanta preocupações sobre ataques de distilação em larga escala.
