Apesar da proximidade com o Sistema Solar, astrônomos descobriram que quatro estrelas permaneceram despercebidas durante décadas. Os pesquisadores descobriram que essas estrelas estavam escondidas pelo brilho de estrelas vizinhas a até 65 anos-luz da Terra.
Este estudo, publicado no Monthly Notices of the Royal Astronomical Society (MNRAS), expande o catálogo de anãs brancas conhecidas e confirma as previsões feitas por modelos de evolução estelar. Inicialmente, esses quatro sistemas pareciam consistir em apenas uma estrela, mas descobriu-se que cada anã vermelha escondia uma anã branca, cujo brilho era ofuscado por um companheiro mais brilhante.
A pista foi obtida através de pequenas flutuações no movimento das anãs vermelhas. Essas mudanças indicavam a presença de um objeto massivo orbitando cada uma delas. Isso levou os cientistas das universidades de Warwick e Colorado Boulder a realizar um estudo detalhado desses casos. Como observou a pesquisadora Mairi O’Brien da Universidade de Warwick, embora as anãs brancas isoladas próximas sejam geralmente fáceis de encontrar, estas quatro não puderam ser vistas diretamente no espectro visível porque seus companheiros vermelhos abafavam sua luz.
A confirmação foi obtida através de observações no espectro ultravioleta, realizadas com o Telescópio Espacial Hubble. Neste espectro, as anãs brancas se manifestam de forma mais clara, permitindo separar seus sinais dos picos de brilho criados pelas anãs vermelhas.
Os principais resultados do estudo incluem a identificação de quatro novas anãs brancas dentro de 65 anos-luz da Terra, todas escondidas pela luz de anãs vermelhas. Entre elas, G 203-47 é a nona anã branca mais próxima do Sol. Esta descoberta confirmou os modelos teóricos.
Entre os pares descobertos, o sistema G 203-47 chamou atenção especial. Embora esteja a apenas 25 anos-luz da Terra, sua anã branca levou 27 anos para ser confirmada após o aparecimento dos primeiros sinais. Os cientistas também ficaram interessados em uma peculiaridade: a anã vermelha gira lentamente, em mais de 100 dias, embora sua órbita ao redor da anã branca dure apenas 14,9 dias. Em sistemas semelhantes, tais movimentos geralmente são sincronizados pela gravidade. David Wilson da Universidade de Colorado Boulder explica que 'é surpreendente que G 203-47 não deva girar tão lentamente se tivesse se formado como sistemas semelhantes. Isso sugere que esses pares passaram por caminhos evolutivos muito diferentes.'
A atualização do catálogo de anãs brancas em um raio de 20 parsecs (65 anos-luz) mostrou que o número de sistemas encontrados corresponde às previsões dos modelos populacionais. Como cerca de 30% das anãs vermelhas nesta região foram estudadas quanto a companheiros ocultos, a equipe acredita que ainda podem existir de nove a dez sistemas semelhantes aguardando confirmação. Esta conclusão demonstra que mesmo a região mais próxima do Sistema Solar continua a oferecer oportunidades para novas descobertas astronômicas.
A Thinking Machines Lab, empresa fundada por Mira Murati, ex-diretora de tecnologia da OpenAI, divulgou o lançamento de seu primeiro modelo de inteligência artificial, denominado Inkling. Este sistema utiliza uma estrutura de pesos abertos, o que possibilita que desenvolvedores e organizações alterem o modelo utilizando seus próprios conjuntos de dados.
A Thinking Machines Lab desenvolveu o Inkling visando um equilíbrio entre desempenho, custo e adaptabilidade, em contraste com a competição direta contra os modelos proprietários mais sofisticados do mercado. Embora o Inkling contenha um total de 975 bilhões de parâmetros, um número menor comparado às estimativas dos principais modelos fechados de empresas como OpenAI e Anthropic, a proposta da empresa é fornecer uma opção mais ajustável aos usuários.
A própria empresa declarou que o Inkling foi treinado para ser um modelo fundamental abrangente e equilibrado, sendo forte em diversas áreas e suficientemente flexível para adaptação. Foi ressaltado que ele não é o modelo mais potente atualmente, seja ele aberto ou fechado. Apesar de quase um trilhão de parâmetros, apenas 41 bilhões são ativados durante cada consulta, uma tática que, segundo a Thinking Machines, diminui os gastos computacionais e agiliza a execução das tarefas.
Este lançamento ocorre em um contexto onde uma parte da indústria de IA advoga por modelos de pesos abertos, em oposição ao método de desenvolvimento fechado adotado por corporações como OpenAI e Anthropic. A Thinking Machines aponta que esta iniciativa reflete uma reação mais ampla do setor ao conceito de 'jardim murado', onde os sistemas ficam sob controle exclusivo das empresas criadoras.
Líderes do setor, incluindo Alex Karp, CEO da Palantir, e Satya Nadella, da Microsoft, já haviam emitido alertas sobre o risco de empresas comprometerem seus próprios modelos de negócio ao alimentar sistemas generalistas centralizados com dados institucionais estratégicos que não controlam.
Adicionalmente, a empresa menciona que este lançamento integra um esforço do Vale do Silício para aumentar a disponibilidade de modelos abertos desenvolvidos nos Estados Unidos, oferecendo uma alternativa às soluções fornecidas pela chinesa Alibaba e por startups como a Z.ai. A companhia observa que muitas empresas americanas têm migrado para modelos chineses de pesos abertos para tarefas de IA menos complexas, buscando reduzir despesas e diversificar estratégias.
O Inkling pode ser customizado através do Tinker, o primeiro produto disponibilizado pela Thinking Machines. Esta plataforma baseada em nuvem permite que pesquisadores e desenvolvedores realizem o ajuste fino de grandes modelos de IA sem a necessidade de gerenciar a infraestrutura de supercomputação usada no treinamento. O objetivo é possibilitar que esse trabalho seja executado mesmo a partir de um computador portátil.
No mês anterior, a Thinking Machines e o fundo de hedge Bridgewater Associates publicaram um relatório detalhando o uso do Tinker para otimizar o modelo chinês de pesos abertos Qwen3-235B com dados próprios da Bridgewater. Conforme o relatório, o modelo resultante superou o GPT-5 e o Claude Opus na classificação de documentos financeiros, ao mesmo tempo em que reduziu os custos de computação em mais de treze vezes.
A Thinking Machines comunicou que o pré-treinamento do Inkling foi realizado do zero, utilizando 45 milhões de tokens compostos por textos, imagens, áudios e vídeos. Na fase de pós-treinamento, destinada a moldar o comportamento do modelo, a empresa combinou técnicas de destilação — que usam outros modelos de IA como referência — com um processo próprio de aprendizado por reforço. Todo o processo de treinamento foi conduzido com hardware de ponta da Nvidia.
Em março, as duas companhias formalizaram uma parceria de longo prazo, na qual a Nvidia investiu na Thinking Machines. Como parte deste acordo, a startup se comprometeu a implementar pelo menos um gigawatt de chips de última geração para treinar e operar seus futuros modelos de IA.
A Thinking Machines assegurou que o Inkling foi submetido a testes rigorosos de segurança antes de seu lançamento. Os cenários analisados incluíram o potencial do modelo para auxiliar na criação de armas biológicas e para dar suporte a hackers em ataques cibernéticos, e o sistema demonstrou bom desempenho nestes testes. Contudo, a empresa reconhece que ainda está investigando como as salvaguardas integradas ao modelo poderiam ser alteradas por terceiros, uma preocupação levantada por desenvolvedores de modelos proprietários devido à natureza aberta do sistema.
Na sexta-feira (10), a Thinking Machines divulgou seu primeiro manifesto, expondo sua perspectiva sobre o futuro da IA. Neste documento, a empresa defende um modelo de desenvolvimento descentralizado, fundamentado no conhecimento local. Ela compara o padrão atual de laboratórios de IA de código fechado ao conceito de 'planejamento central'. Segundo a companhia, embora este último possa ser eficaz em tarefas específicas, como matemática e xadrez, ele não espelha corretamente a dinâmica do trabalho humano cotidiano.
Citando o economista Friedrich Hayek, a empresa argumenta que 'o planejamento central falha não por falta de inteligência, mas por causa da natureza do conhecimento produtivo: tácito, local, efêmero e mantido de forma privada por aqueles que o adquiriram por meio de seu trabalho'. Assim, tentar consolidar conhecimento para uma inteligência centralizada enfrenta desafios semelhantes.
A OpenAI lançou o Codex Micro, seu primeiro produto físico de marca própria, em pré-venda nesta quarta-feira (15). Este teclado compacto foi desenvolvido em colaboração com a Work Louder para auxiliar no monitoramento e gerenciamento de agentes de inteligência artificial do Codex.
Disponível por US$ 230 (equivalente a cerca de R$ 1.171,09, sem impostos), o acessório foi projetado para profissionais que realizam diversas tarefas automatizadas de programação e necessitam acompanhar o progresso dos processos sem depender unicamente da tela do computador.
O Codex Micro integra um teclado personalizável com funcionalidades específicas para interação com IAs. Ele conta com seis teclas translúcidas iluminadas, que servem como um painel de acompanhamento rápido, indicando visualmente o status dos processos executados pelo Codex.
A sinalização luminosa informa se uma tarefa está em processamento, parada, concluída ou se requer intervenção humana. Se um agente precisar de uma decisão ou encontrar um erro, o usuário recebe um aviso visual diretamente no teclado. Isso permite que os profissionais acompanhem múltiplos fluxos de trabalho simultaneamente.
Ao acionar uma das teclas iluminadas, o usuário pode acessar a respectiva janela do Codex no computador. Além das funções de monitoramento, o equipamento oferece botões configuráveis para executar ações comuns, como aprovar ou rejeitar modificações de código, criar ramificações de projetos e ativar comandos de voz. O conjunto também inclui capas extras para customização física.
A estrutura do dispositivo não se restringe ao uso com o Codex; o usuário pode configurar diferentes atalhos e alternar entre camadas de comandos para aplicá-lo em outras atividades do computador. A parceria com a Work Louder garante uma edição limitada, enquanto durarem os estoques.
Este lançamento marca uma tentativa da OpenAI de expandir sua atuação para além dos serviços baseados em modelos de linguagem. Anteriormente, a empresa explorava iniciativas de hardware, incluindo um projeto com o grupo de design liderado por Jony Ive, visando um dispositivo portátil sem tela, controlado por áudio e imagem. Contudo, esse projeto enfrentou desafios técnicos e de design, além de incertezas geradas por uma disputa judicial entre a Apple e ex-funcionários da companhia.
O Codex Micro surge, assim, como a primeira peça física oficialmente ligada à marca OpenAI, fornecendo uma ferramenta especializada para quem utiliza agentes de programação diariamente.
O Google anunciou uma grande reestruturação do Google Imagens, visando transformar seu motor de busca em uma plataforma focada na inspiração e descoberta visual, espelhando a experiência oferecida pelo Pinterest.
A empresa planeja mudar o serviço de uma ferramenta de busca tradicional para uma galeria dinâmica e navegável de conteúdos visuais disponíveis na internet. Segundo o Google, essa mudança visa expandir as opções de navegação dos usuários. Adicionalmente, a inclusão da geração de imagens por Inteligência Artificial (IA) serve como alternativa para quem não encontra exatamente o que procura ou deseja visualizar conceitos novos sem depender de serviços externos.
A gigante da tecnologia está adotando uma abordagem similar à do Pinterest, que se estabeleceu como um local para organizar e descobrir inspirações visuais em nichos como moda, decoração e viagens. Espera-se que essa transformação aumente o tempo que os usuários passam no ecossistema Google e fortaleça a receita publicitária. Outro objetivo é manter os usuários na própria plataforma ao permitirem a criação de imagens inexistentes na web, em vez de direcioná-los a ferramentas de terceiros, como o ChatGPT.
Na nova versão do Google Imagens, será introduzida uma galeria denominada “Para você”, que apresentará imagens customizadas conforme os interesses e o histórico de navegação do usuário. Assim como no Pinterest, esta galeria foi concebida para uma navegação contínua e terá seu conteúdo atualizado em tempo real. Os usuários terão a capacidade de salvar materiais em “coleções”, que podem ser organizadas em abas acima da galeria principal, permitindo criar categorias específicas para guardar inspirações, como ideias de looks de viagem ou sugestões de decoração de um canto de leitura.
O novo Google Imagens será lançado nas próximas semanas para usuários da versão desktop nos Estados Unidos, exigindo que o acesso seja feito com uma Conta Google.
Além da remodelação do Google Imagens, a empresa também implementou a função de gerar imagens diretamente na Pesquisa. Este recurso foi desenvolvido para atender a situações onde o usuário tem uma ideia muito específica de uma imagem que ainda não existe online. Essa funcionalidade será incorporada aos Resumos com IA da Pesquisa e utilizará o novo modelo Nano Banana para converter comandos textuais em imagens personalizadas.
O Google também mencionou que a novidade pode ser utilizada para simular alterações em ambientes ou explorar possibilidades de design, como visualizar um cômodo pintado de vermelho ou imaginar um quarto com tema litorâneo. A liberação da geração de imagens nos Resumos com IA começará nas próximas semanas, em inglês, para todas as regiões que já suportam a criação de imagens no Modo IA.
