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O novo protocolo MCP da Anthropic conecta rapidamente assistentes de IA com dados e ferramentas de desenvolvimento
Criamos padrões técnicos para simplificar e facilitar as formas comuns de movimentação de informações pela Internet. Os protocolos de e-mail (SMTP, POP3 e IMAP) permitem que diferentes servidores e clientes de e-mail se comuniquem entre si. O protocolo Bluesky permite que os usuários movam seu conteúdo e conexões entre plataformas sociais. À medida que os modelos de IA emergem como uma parte central do ecossistema de informação, precisaremos também de formas padronizadas de transferir informações de e para eles.
Na segunda-feira, a Antrópica ofereceu esse padrão ao mundo online. Seu Model Context Protocol (MCP) de código aberto permite que os desenvolvedores conectem facilmente assistentes de IA (chatbots e agentes) com bancos de dados de informações (ou seja, bases de conhecimento ou gráficos de inteligência de negócios) ou ferramentas (ou seja, assistentes de codificação e ambientes de desenvolvimento). Atualmente, os desenvolvedores devem criar novos conectores personalizados para cada recurso.
“Mesmo os modelos mais sofisticados são limitados por seu isolamento dos dados – presos atrás de silos de informações e sistemas legados”, escreve a Anthropic em uma postagem de blog na segunda-feira. O MCP pode ser usado para conectar qualquer tipo de aplicativo de IA a qualquer armazenamento de dados ou ferramenta, desde que ambos suportem o padrão. Durante o período de visualização, os desenvolvedores podem usar o MCP para conectar uma instância do chatbot Claude da Anthropic em execução em seu próprio computador a arquivos e dados armazenados na mesma máquina. Eles também podem conectar o chatbot a serviços como Google Drive, Brave Search e Slack, por meio de uma API. Mais tarde, o protocolo permitirá que os desenvolvedores conectem aplicativos de IA a servidores remotos que podem atender uma organização inteira, diz a Anthropic.
Já ultrapassamos os dias em que os chatbots divulgavam textos com base apenas em seus dados de treinamento (principalmente, conteúdo extraído da web pública). A sua utilidade (e precisão) era limitada. O protocolo MCP simplifica o fornecimento de aplicativos de IA com informações muito mais diversas e confiáveis. O protocolo poderia permitir que os desenvolvedores construíssem mais facilmente aplicativos de IA “agentes” – ou seja, aplicativos que podem se mover entre várias ferramentas e fontes de dados, trabalhando nas etapas necessárias para gerar o resultado desejado.
Pesquisadores da Microsoft mostram que o pré-treinamento do modelo “superdimensionado” também funciona em cérebros de robôs
A magia linguística do ChatGPT surgiu quando alguns pesquisadores superdimensionaram radicalmente um grande modelo de linguagem, bem como seus dados de treinamento. Mas os modelos de linguagem não são o único jogo disponível. Outros tipos de modelos de IA também podem se tornar muito mais inteligentes ao ampliar o treinamento. Pesquisadores da Microsoft mostraram recentemente que o dimensionamento pode levar a formas mais inteligentes de IA incorporada – isto é, IA que interage fisicamente com o mundo, como robôs e carros autônomos.
Um dos maiores desafios de treinar um braço robótico, por exemplo, é ensiná-lo a projetar os prováveis resultados do seu próximo movimento. Uma maneira de fazer isso é a “modelagem mundial”, em que o cérebro de IA de um robô analisa fotos, gravações de áudio e vídeo de ações em seu ambiente para construir um modelo interno da dinâmica física do espaço. Outro método, denominado “clonagem comportamental”, envolve treinar a IA fazendo-a observar demonstradores humanos realizando tarefas específicas no ambiente.
Para seu estudo, os pesquisadores da Microsoft se concentraram na jogabilidade de um videogame multijogador complexo chamado Borda sangrentaem que os jogadores traçam estratégias e usam “controle reativo refinado” durante o combate. Eles descobriram que a IA se tornou melhor na modelagem mundial e na clonagem de comportamento, pois recebia mais dados de vídeo de jogo e mais poder de computação para processá-los. Os pesquisadores observaram que a taxa de melhoria causada pela adição de mais dados e computação se assemelhava muito ao progresso observado no treinamento de grandes modelos de linguagem.
As pessoas que constroem e treinam os modelos de IA que alimentam robôs e carros autônomos podem aprender uma lição com o treinamento LLM ao tomar decisões sobre o tamanho do modelo e os recursos de treinamento. A pesquisa sugere que os modelos de transformadores inventados no Google em 2017 têm uma capacidade única de se tornarem mais inteligentes com maior pré-treinamento, independentemente de a arquitetura do modelo ser usada para geração de linguagem ou geração de imagens ou outros tipos de IA.
Trump está supostamente considerando um novo “czar da IA” na Casa Branca
A nova administração Trump está pensando seriamente em adicionar um czar da IA à equipe da Casa Branca, Eixos relatórios. A pessoa aconselharia as agências governamentais sobre a utilização da IA durante os próximos quatro anos e poderia influenciar a política governamental relativa à IA no sector privado.
Elon Musk e Vivek Ramaswamy, que liderarão o chamado Departamento de Eficiência Governamental de Trump, ajudarão a selecionar o czar. Isso ocorre em parte porque a nova administração acredita que a IA poderia ser usada para ajudar a encontrar e eliminar desperdícios e fraudes governamentais, incluindo fraudes de direitos.
Bloomberg relatou na semana passada que a equipe de Trump também quer um czar das criptomoedas na Casa Branca, e que a equipe de transição de Trump tem examinado executivos de criptomoedas para a função.
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