Às vezes é difícil entender o significado das atualizações de raciocínio e lógica que estão começando a surgir em modelos poderosos, como o GPT-5. Aqui está um exemplo * muito simples * de como esses modelos estão ficando poderosos. Peguei um documento recente de transcrição da teleconferência de ganhos da NVIDIA que tinha 23 páginas e 7.800 palavras. Peguei parte da frase "e a margem bruta vai melhorar e voltar a meados dos anos 70" e modifiquei "meados dos anos 70" para "meados dos anos 60". Para um analista financeiro remotamente sintonizado, isso pareceria fora de lugar, porque as margens não "melhorariam e retornariam" a um número menor do que o descrito como um número maior em outros lugares. Mas provavelmente 95% das pessoas que lêem este comunicado de imprensa não teriam percebido a modificação porque ela se encaixa facilmente nas outras 7.800 palavras mencionadas. Com o Box AI, testando uma variedade de modelos de IA, perguntei a uma série de modelos "Há algum erro lógico neste documento? Por favor, forneça uma resposta de uma frase." GPT-4.1, GPT4.1 mini e um punhado de outros modelos que eram de última geração há apenas ~ 6 meses geralmente voltaram e retornaram que não havia erros lógicos no documento. Para esses modelos, o documento provavelmente parece coerente e segue o que seria de esperar que fosse uma transcrição de ganhos, então nada realmente se destaca para eles sobre o que prestar atenção - uma espécie de alucinação reversa. O GPT-5, por outro lado, descobriu rapidamente o problema e respondeu com: "Sim - o documento contém uma inconsistência interna sobre a orientação da margem bruta, em um ponto dizendo que as margens "retornarão a meados dos anos 60" e depois dizendo que estarão "em meados dos anos 70" ainda este ano." Surpreendentemente, isso aconteceu com GPT-5, GPT-5 mini e, notavelmente, *até* GPT-5 nano. Lembre-se de que os tokens de saída do GPT-5 nano custam 1/20 dos tokens do GPT-4.1. Portanto, mais inteligente (neste caso de uso) por 5% do custo. Agora, embora fazer revisões de erros em documentos comerciais não seja uma ocorrência diária para todos os trabalhadores do conhecimento, esses tipos de problemas aparecem de várias maneiras ao lidar com grandes conjuntos de dados não estruturados, como documentos financeiros, contratos, transcrições, relatórios e muito mais. Pode ser encontrar um fato, descobrir uma falácia lógica, executar uma hipótese ou exigir um raciocínio dedutivo sofisticado. E a capacidade de aplicar mais lógica e raciocínio aos dados corporativos torna-se especialmente crítica ao implantar agentes de IA na empresa. Portanto, é incrível ver os avanços neste espaço agora, e isso abrirá muito mais casos de uso para as empresas.

Alguém perguntou como expandir as ideias das startups. A melhor maneira é reduzir a ideia à sua essência e, em seguida, perguntar até que ponto essa ideia essencial pode ser expandida. Você tem que encolhê-lo primeiro, ou haverá coisas aleatórias deixadas nele que impedem sua expansão.

Eu tenho feito horário de expediente com startups há 20 anos. Devo ter conversado com mais de mil deles. Como não fiquei entediado com isso? Acho que o motivo é a curiosidade. A ideia de cada startup é diferente e é um quebra-cabeça descobrir como fazê-la funcionar.

Essas são as pessoas com maior probabilidade de vir para a América, construir novas empresas que empregam milhares de pessoas, criar empregos e receita tributária, etc. E estamos assustando-os.

Os fundadores em lotes recentes de YC parecem mais sérios. Há menos posers e scenesters. Perguntei aos parceiros o que está acontecendo. Eles acham que é porque ficaram melhores na escolha.

Estamos organizando um evento de Engenharia de Contexto em SF! Saiba como as principais equipes de IA aplicada estão projetando suas janelas de contexto. Ouça de: Jake Heller, CEO @Casetext Beyang Liu, diretor de tecnologia @Sourcegraph Sam Bhagwat, CEO @Mastra_ai Jeff Huber, CEO @trychroma RSVP:

Reduzir os padrões dos cursos de humanidades para manter as matrículas provou ser autodestrutivo, desvalorizando os programas e drenando-os de prestígio e respeito.

A menos que seu patrimônio líquido denominado em dólares tenha aumentado pelo menos 11% este ano, você ficou mais pobre. O dólar diminuiu cerca de 10% em valor desde que Trump assumiu o cargo, então seu patrimônio líquido teria que aumentar em 11% para você empatar.

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Conheci um fundador hoje que disse que escreve 10.000 linhas de código por dia agora graças à IA. Este é provavelmente o caso limite. Ele é um programador famoso, conhece muito bem as ferramentas de IA e está falando de um dia de 12 horas. Mas ele não é ingênuo. Não são 10.000 linhas de porcaria cheia de bugs.