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Machine learning & AI

LLM atinge limite: IA pode ter estagnado

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GPT-5: O Patamar de AI?

O avanço em machine learning continua a desafiar as fronteiras do que consideramos inteligência artificial (AI). Recentemente, a OpenAI lançou o modelo GPT-5, que promete ser um passo significativo em direção a um novo paradigma de AI, embora suas inovações suscitem discussões sobre suas reais contribuições.

Contexto da pesquisa

A OpenAI introduziu o GPT-5, afirmando que “é um passo significativo ao longo do caminho para a AGI” (“a significant step along the path to AGI”)—um conceito que se refere à inteligência geral artificial, que superaria humanos em trabalho econômico valioso.

Método proposto

O modelo incorpora um novo componente chamado “router” para determinar qual modelo do GPT deve ser utilizado em resposta a uma pergunta, otimizando o esforço computacional e aprendendo com o feedback das interações.

Resultados e impacto

Embora o GPT-5 tenha mostrado melhoras em acurácia e segurança, com menor tendência a “alucinações” e um melhor acompanhamento de instruções, ele apresenta limitações. Por exemplo, não consegue aprender com experiências passadas e alcança apenas 42% de precisão em benchmarks desafiadores como “Humanity’s Last Exam”. Essa taxa ainda está abaixo do Grok 4, um modelo desenvolvido pela xAI, que obteve 44%.

“GPT-5 é a primeira vez que realmente parece conversar com um especialista em qualquer tópico, como um especialista de nível Ph.D.” (“is the first time that it really feels like talking to an expert in any topic, like a Ph.D.-level expert.”)

— Sam Altman, CEO, OpenAI

Os técnicos da OpenAI deixam claro que a nova abordagem do router pode representar uma mudança no modo como os modelos de AI são desenvolvidos. Se bem-sucedido, isso poderá reduzir a necessidade de ajustes extensivos por engenheiros de software em empresas menores.

Concluindo, o avanço do GPT-5 abre caminho para novas aplicações em diferentes setores, embora permaneçam dúvidas sobre a capacidade dos LLMs em superar as limitações atuais sem uma evolução significativa em termos de arquitetura.

Fonte: (TechXplore – Machine Learning & AI)

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Tiago F Santiago

Tiago F. Santiago é Analista de Marketing na C2HSolutions, onde, em sua atuação fixa, combina estratégia e tecnologia para impulsionar soluções digitais. Paralelamente, dedica-se como hobby à InkDesign News, contribuindo com a criação de notícias e conteúdos jornalísticos. Apaixonado por programação, ele projeta aplicações web e desenvolve sites sob medida, apoiando-se em sua sólida expertise em infraestrutura de nuvem — dominando Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud — para garantir que cada projeto seja escalável, seguro e de alta performance. Sua versatilidade e experiência técnica permitem-lhe transformar ideias em produtos digitais inovadores.

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