Muse ganha voz e avatar na Meta Connect 2026, as sessões na cloud do Claude Code saem da pré-visualização, Perplexity lança Fast Search

Na Meta Connect 2026, a Meta dá a Muse, o seu agente pessoal, uma voz em tempo real e um avatar em vídeo, promete levá-lo aos seus óculos e disponibiliza a Meta Model API para todos. As sessões na cloud do Claude Code saem da pré-visualização com um crédito único para os assinantes, e a Perplexity lança Fast Search, assente no Photon, um motor de pesquisa próprio escrito em Rust. Sinal dos tempos, a Meta e a Google lançam, com poucas horas de diferença, avatares em vídeo que falam em tempo real.

Meta Connect 2026: Muse ganha voz, Meta renova os seus óculos

23 de setembro — A Meta abriu a Meta Connect 2026 com uma apresentação às 16h PT (1h da manhã de dia 24 em Paris), centrada em Muse, o agente pessoal lançado a 8 de setembro. Muse ganha um modo de voz em tempo real: é possível conversar longamente com ele enquanto trabalha em segundo plano, e configurar a sua voz descrevendo-a (mais rápida, mais lenta, com um sotaque específico). Recebe também um rosto animado, Muse Realtime Avatar, descrito mais abaixo. No Mac, está disponível a utilização do computador (computer use): com a autorização do utilizador, Muse controla qualquer aplicação e continua a trabalhar na sua ausência.

Novidade do Muse	Disponibilidade anunciada
Modo de voz em tempo real, voz personalizável	Apresentado na Connect, sem data
Computer use no Muse para Mac	Disponível
Muse nos óculos de IA	«Nos próximos meses»
Muse Charm, dispositivo de bolso	Dezembro, segundo Mark Zuckerberg
Endereço de e-mail próprio do Muse	Anunciado, sem data

Nos óculos, bastará chamar Muse pelo nome para agir sobre aquilo que se está a ver, como um produto numa prateleira ou um cartaz. Segundo Zuckerberg, Muse Charm, equipado com um modelo de voz em tempo real, caberá num porta-chaves; o resumo oficial promete apenas mais informações até ao fim do ano.

Um dia depois do anúncio pela @Muse de Shopify, PayPal, Expedia e Instacart, a Meta apresenta a lista completa de conectores: Walmart, Best Buy, American Eagle Outfitters, DICK’S Sporting Goods, Fanatics, Gap, Michael Kors, Sephora, Ulta e Wayfair para compras, Shop Pay e PayPal para pagamentos, Instacart, Expedia ainda «em breve», e Notion, Granola, GitHub e Box para trabalho. O GitHub detalhou o seu conector nessa mesma noite: rever pull requests, acompanhar issues e notificações e comentar sem sair do agente, sem indicar planos ou países. A Meta não indica preços nem países para estas novidades.

🔗 Resumo da Meta · Publicação de Mark Zuckerberg · Conector GitHub do Muse

Óculos: Ray-Ban Meta Audio, Gen 3, Meta VR Glasses e Ray-Ban Display em França

23 de setembro — A Meta também renova a sua gama de óculos e promete mais de 100 modelos até ao fim do ano. Uma nova categoria, os Ray-Ban Meta Audio, não tem câmara: pesam 43 g e oferecem até 12 horas de autonomia, mais 48 horas com o estojo. Os Ray-Ban Meta de terceira geração ganham uma hora de autonomia (9 horas), um botão de ação e seis microfones. Os Meta Ray-Ban Display, óculos com ecrã, chegam a França: depois do Reino Unido e do Canadá, as pré-encomendas abrem aí progressivamente, tal como em Itália e na Alemanha, para disponibilização a 13 de outubro.

Dispositivo anunciado	Preço inicial	Disponibilidade anunciada
Ray-Ban Meta Audio	349 dólares	Pré-encomenda, envio a 13 de outubro
Ray-Ban Meta (Gen 3)	449 dólares	Disponível a 23 de setembro
Meta Ray-Ban Display	Não especificado	França, Itália, Alemanha: 13 de outubro
Meta VR Glasses (cerca de 100 g)	1 299,99 dólares	Primavera de 2027

🔗 Anúncio da Meta

Meta Model API disponível para todos, Muse Spark 1.3 na Oracle e na Google Cloud, Replit para os dispositivos Meta

24 de setembro — O segundo dia da Meta Connect foi dedicado aos programadores. O anúncio principal: a Meta Model API, que dá acesso aos modelos Muse, passa a estar disponível para todos em todo o mundo, com suporte e garantias de conformidade para empresas. Muse Spark 1.3 está agora disponível na Oracle Cloud AI Platform e entra em pré-visualização privada na Google Cloud, dois novos parceiros cloud privilegiados, segundo a Meta.

A ficha da Google Cloud (Gemini Enterprise Agent Platform) especifica as condições: modelo meta/muse-spark-1.3 em pré-visualização, acessível mediante pedido, contexto de 1 milhão de tokens, apenas texto na entrada e na saída, chamadas de ferramentas compatíveis com MCP, chamada de funções, saída estruturada e raciocínio suportados, mas sem previsões em lote nem débito provisionado, e apenas um ponto de acesso global. O preço ainda não constava da página de preços no momento da nossa verificação.

Anúncio para programadores	Estado anunciado
Meta Model API	Disponibilidade geral em todo o mundo
Muse Spark 1.3 na Oracle Cloud	Disponível
Muse Spark 1.3 na Google Cloud	Pré-visualização privada
Muse Code	Chega ao Windows
Wearables Device Access Toolkit 1.0	Lançado após um ano de pré-visualização
WebMCP e Meta AI Connectors	Pré-visualização para programadores
Meta Global AI Developer Hackathon	1 milhão de dólares, datas não anunciadas

Muse Code, o agente de programação da Meta para o terminal, que saiu da versão beta a 31 de agosto no macOS e no Linux, chega ao Windows. Ash Jhaveri («VP AI & Hardware Ecosystems», segundo a sua biografia no X) repete que os pesos do Muse Spark 1.2 chegam «em breve», uma promessa reiterada desde 10 de agosto, ainda sem data. Quanto aos óculos, o WebMCP permite à Meta AI chamar apenas as funções que uma aplicação web decide disponibilizar.

🔗 Meta Connect 2026, o resumo para programadores · Muse Spark 1.3 na Google Cloud

Replit cria aplicações para os headsets e óculos Meta

24 de setembro — Anunciada na Meta Connect, a Replit abre uma via para os dispositivos da Meta: descreve-se uma aplicação em linguagem corrente, o Replit Agent escreve o código e mostra uma pré-visualização no navegador, e depois a aplicação ou experiência web abre-se num headset Meta Quest, nuns Meta Ray-Ban Display ou nuns Meta VR Glasses, sem instalar ferramentas. São descritas três opções: Expo (criação, empacotamento e implementação) ou o navegador para o Meta Quest e os VR Glasses, e uma simulação na Replit seguida de implementação na web para os Ray-Ban Display. Quanto ao Muse, as formulações divergem: a página da Replit apresenta um conector Replit no agente da Meta como «brevemente», sem data, enquanto uma publicação da Replit no mesmo dia afirma que o Muse já consegue criar aplicações na Replit. Não é mencionado qualquer preço.

🔗 Replit × Meta Connect 2026 · Muse na Replit, segundo @Replit

Claude Code: as sessões na cloud saem da pré-visualização, Projects passa a funcionar localmente

23 de setembro — As sessões na cloud do Claude Code saem da pré-visualização de investigação (research preview), anuncia @ClaudeDevs numa publicação feita às 21h23 UTC. Uma sessão na cloud funciona na infraestrutura da Anthropic: o trabalho continua mesmo quando o portátil está fechado.

Cloud sessions are officially available and out of research preview! They let you keep Claude Code working, even when your laptop is closed.

🇵🇹 As sessões na cloud estão oficialmente disponíveis e saem da pré-visualização de investigação! Permitem que o Claude Code continue a trabalhar, mesmo quando o seu portátil está fechado. — @ClaudeDevs no X

Para incentivar a experimentação, a Anthropic oferece aos assinantes atuais um crédito único, separado dos limites de utilização:

Condição do crédito	Detalhe publicado
Valor no Pro	100 dólares
Valor no Max	250 dólares
Prazo	Reclamar antes de 7 de outubro
Como reclamar	Ligação no anúncio ou comando `/claim-credit` da CLI
Pré-requisitos	Conta GitHub associada, condições aplicáveis
Âmbito	Um crédito por conta, apenas para sessões na cloud
Pontos de acesso	claude.ai/code, separador Code da aplicação móvel, aplicação de computador, `claude --cloud`

Perante as perguntas, @ClaudeDevs esclareceu no dia 24, à 01h57 UTC, que as sessões na cloud contam para o plano Pro ou Max como o resto do Claude Code: o crédito, opcional, é simplesmente consumido primeiro. A documentação confirma este modelo: limites de débito partilhados com toda a utilização de Claude na conta, tarefas paralelas que consomem proporcionalmente mais, máquina virtual sem cobrança separada. As sessões na cloud estão disponíveis nos planos Pro, Max e Team, e para utilizadores Enterprise com lugares premium ou Chat + Claude Code. A clonagem e as pull requests passam pelo GitHub; um repositório GitLab ou Bitbucket pode ser enviado como bundle local com CCR_FORCE_BUNDLE=1.

🔗 Documentação das sessões na cloud · Esclarecimento de @ClaudeDevs sobre o plano

Projects executa os seus threads localmente

23 de setembro — Uma hora e meia mais tarde (22h49 UTC), @ClaudeDevs anuncia suporte local para Projects no Claude Code, lançado a 17 de setembro em versão beta para Pro e Max: os threads de um projeto podem agora funcionar na máquina do utilizador. Até então, cada um era uma sessão na cloud no seu próprio ramo, e a documentação recomendava uma sessão local, fora do projeto, para trabalhos que precisam de ferramentas acessíveis apenas pela máquina (base de dados local, emulador, API por trás de uma VPN). A Anthropic diz também estar a abrir Projects a mais assinantes Pro e Max inscritos na lista de espera; a migração dos utilizadores dos antigos projetos Claude continua em curso. O anúncio antecipa-se à documentação: na noite de dia 24, a página de Projects ainda indicava que as sessões locais não podem fazer parte de um projeto, e a publicação não especifica a partir de que interface se iniciam esses threads.

🔗 Anúncio de @ClaudeDevs · Documentação de Projects

Perplexity: Fast Search e Photon

24 de setembro — A Perplexity acrescenta à sua Search API um modo rápido, Fast Search, ativado pelo parâmetro search_type: "fast", e apresenta o motor que o torna possível: Photon, um serviço de recuperação e classificação (retrieval and ranking) escrito em Rust, que substitui o motor open source que a empresa tinha adaptado e agora serve todas as pesquisas da Perplexity.

Fast Search runs on Photon, our new Rust-based retrieval and ranking service that we built with a small team of engineers and hundreds of agents.

🇵🇹 Fast Search assenta no Photon, o nosso novo serviço de recuperação e classificação escrito em Rust, que construímos com uma pequena equipa de engenheiros e centenas de agentes. — @perplexity_ai no X

Critério comparado	Pesquisa padrão	Fast Search
Search API, 1 000 pedidos	5 dólares	1 dólar
Ferramenta `web_search` da Agent API, 1 000 chamadas (sem tokens)	2,50 dólares	1 dólar
Pontuação em 3 554 tarefas de seis benchmarks de agentes	64,0 %	64,3 %
Custo estimado, modelo e pesquisa, para estas tarefas	187,60 dólares	59,73 dólares
Latência de uma chamada, mediana e percentil 95 (autodeclarada)	Não publicada	160 ms e 230 ms

A concessão é assumida: nos testes internos com consultas raras, a relevância cai 0,24 pontos e a disponibilidade de uma resposta cerca de 3 pontos. A Perplexity recomenda Fast Search para o trabalho habitual de agentes e a pesquisa padrão para perguntas difíceis ou ambíguas. O artigo esclarece que a sua comparação de latência com outras API se baseia em números declarados por cada fornecedor, sem teste controlado; para a Search API, os SDK Python e TypeScript exigem, por enquanto, contornar a sua validação. Em produção, o Photon reduziu a latência p99 interna do motor de cerca de 800 para 65 ms, com cerca de 20 % menos máquinas.

🔗 Photon: Building a Retrieval and Ranking Engine From Scratch · Documentação do Fast Search

Avatares em vídeo em tempo real: Meta e Google com poucas horas de diferença

A Meta e a Google lançaram, com poucas horas de diferença, o mesmo tipo de produto: um avatar em vídeo que ouve, fala e reage em tempo real, apoiado por um modelo de voz.

Muse Realtime Avatar

23 de setembro — A Meta Superintelligence Labs apresenta em detalhe Muse Realtime Avatar, o rosto de Muse. A partir de uma imagem de referência (retrato, ilustração de corpo inteiro, animal ou objeto do quotidiano), o modelo anima uma personagem em direto, com expressões, gestos das mãos e movimentos do corpo. Um único fluxo de tokens de fala, produzido pelo modelo de voz Muse Realtime Voice, controla o som e a imagem, mantendo a voz e os lábios sincronizados. Uma destilação reduz o cálculo de 120 para 2 avaliações por segmento.

Métrica anunciada pela Meta	Valor anunciado
Vídeo em formato vertical	448x768, 25 imagens/s
Latência da resposta de voz e vídeo	Cerca de 870 ms
Sessões simultâneas por GB200	12
Preferência face a Runway Characters	78 % contra 22 %
Preferência face a HeyGen LiveAvatar	88 % contra 12 %

Estas preferências resultam de uma avaliação humana conduzida pela Meta, que assinala que a diferença nos modos de expressão face à Runway não é estatisticamente significativa. Cada vídeo inclui a marca de água invisível Meta Video Seal.

🔗 Dar vida ao seu Muse

Gemini 3.8 Live com Live Avatar

24 de setembro — Nove dias após o lançamento do Gemini 3.8 Live, a Google dá um rosto ao seu modelo de diálogo por voz: o avatar ouve, vê o que o utilizador lhe mostra (pela câmara ou pela partilha de ecrã) e responde com voz e vídeo sincronizados. Está disponível para todos os clientes do Gemini Enterprise e acessível aos programadores através da Live API da sua plataforma de agentes, com pontos de acesso nos Estados Unidos e na União Europeia; o Gemini 3.8 Live Extended Thinking continua em pré-visualização privada. O avatar fala 97 línguas e aciona ferramentas sem interromper a conversa. Um avatar personalizado exige inscrição numa lista de autorização. Segundo a ficha do modelo, a saída está limitada a 24K tokens e uma interação contínua dura alguns minutos. O vídeo do avatar custa 1 dólar por milhão de tokens, à razão de 6 192 tokens por segundo de fala; a escuta não é contabilizada. Todo o conteúdo leva a marca de água SynthID.

🔗 Anúncio da Google

Quanto custa o Claude: a cache do Opus 5.5 e as recusas novamente cobradas

Duas publicações de 24 de setembro abordam o que paga o utilizador do Claude: onde surgem as poupanças com o Opus 5.5 e o regresso da cobrança de determinadas recusas.

Sessões mais longas e por que motivo o Opus 5.5 custa menos nessas sessões

24 de setembro — Um artigo de claude.com assinado por Michael Segner reúne dados de utilização do Claude Code de março a setembro de 2026. O número de prompts por sessão manteve-se, mas o Claude trabalha 3,3 vezes mais tempo em cada um, com mais de 40 % de chamadas adicionais ao modelo e menos 68 % de interrupções. O contexto por pedido aumentou 2,6 vezes, e a proporção entre tokens de entrada e de saída passou de 189:1 para 324:1. A leitura da cache representa, por isso, a maior parcela, tornando ainda mais vantajosa a redução de 60 % do seu preço com o Opus 5.5; segundo a Anthropic, um token em cache no Opus 5.5 custa um quinto do preço cobrado pelos modelos concorrentes. No Opus 5.5 e no Fable 5.1, alterar o nível de esforço durante a sessão já não reinicia a cache, ao contrário do que indicava o guia publicado em 22 de setembro.

🔗 Artigo de claude.com

Os pedidos bloqueados voltam a ser cobrados em três categorias

24 de setembro — A Anthropic volta a cobrar pelos pedidos que os seus mecanismos de proteção bloqueiam antes de o Claude responder, anuncia @ClaudeDevs. Segundo a publicação, só estão abrangidas categorias com uma baixa taxa de falsos positivos: biologia, ataques por destilação e desenvolvimento de LLM de fronteira. O motivo apontado são «ataques coordenados» contra os seus sistemas nas últimas semanas. A Anthropic afirma que 99,7 % das contas do Claude Code, Claude.ai ou Cowork não acionaram nenhum destes bloqueios sujeitos a cobrança em testes recentes e pretende manter os falsos positivos abaixo de 0,1 %; um bloqueio injustificado pode ser comunicado com /feedback. Segundo a documentação, uma recusa cobrada segue o preço do modelo, tanto na Claude API como na Bedrock, no Google Cloud e no Microsoft Foundry; todos os pedidos recusados contam para os limites de débito.

Categoria de recusa (documentação)	Cobrada antes de qualquer saída
`bio`	Sim
`frontier_llm`	Sim
`reasoning_extraction`	Sim
`cyber`	Não
`general_harms`	Não

🔗 Anúncio de @ClaudeDevs · Como são cobradas as recusas

IA e saúde: Ebola na RDC, OpenEvidence, AlphaFold Database e NV-Reason-CT

Duas notícias de 22 de setembro, que recuperamos aqui, mostram o Claude ao serviço da saúde pública, e a NVIDIA publica dois trabalhos abertos: um sobre virologia, com a Google DeepMind e o EMBL-EBI, e outro sobre radiologia.

Ebola na RDC

22 de setembro — Em «The Situation Report», artigo datado de 22 de setembro e divulgado na noite de 23 por @AnthropicAI, a Anthropic relata a utilização do Claude no combate ao surto de Ebola Bundibugyo no leste da República Democrática do Congo. Segundo o boletim de 19 de setembro, há 7 672 casos confirmados e 3 699 mortes (taxa de letalidade de 48,2 %), e nenhuma vacina está aprovada contra esta estirpe. A parceria reunida pela CEPI, com o escritório regional da OMS para África e o Instituto Nacional de Investigação Biomédica (INRB), trabalha com duas equipas da Anthropic. A OMS África criou um skill que extrai os números de cada zona de saúde, os compara com os do dia anterior e assinala alterações nas tendências: a elaboração do relatório diário de situação passa de um dia para menos de uma hora. A CEPI utiliza o Claude para comparar as vacinas candidatas, mantendo as decisões científicas nas mãos dos especialistas, e o INRB pode recorrer ao Claude Science para montar os genomas do vírus e a sua árvore filogenética.

🔗 The Situation Report (Anthropic)

OpenEvidence gratuito para cerca de 100 países

22 de setembro — Durante a Assembleia Geral das Nações Unidas, a OpenEvidence anunciou uma parceria com a Anthropic para disponibilizar gratuitamente uma versão especializada da sua plataforma a profissionais de saúde de cerca de 100 países de rendimento baixo e médio, entre os quais o Uganda, Angola, o Sudão, o Haiti e a Mongólia (lista fornecida pela OpenEvidence, segundo a Reuters). A OpenEvidence responde a questões clínicas com base em investigação médica revista por pares e recomendações de tratamento; o serviço já é gratuito nos Estados Unidos e no Canadá. Segundo a notícia exclusiva da Reuters, a tecnologia da Anthropic sustenta o funcionamento em segundo plano e a OpenEvidence adapta o sistema a cada região; os termos financeiros não foram divulgados. A notícia tem como fontes a OpenEvidence e a Reuters: a Anthropic não a divulgou nos seus canais oficiais.

🔗 Anúncio da OpenEvidence · Notícia exclusiva da Reuters

Os complexos proteicos de mais de 2 800 vírus na AlphaFold Database

24 de setembro — A NVIDIA junta-se a uma coligação de oito organizações, entre as quais a Google DeepMind, o EMBL-EBI e a CEPI, que publica na AlphaFold Database as estruturas 3D previstas dos complexos proteicos de mais de 2 800 vírus, desde vírus da constipação a ameaças emergentes como o mpox. Estas previsões, identificadas por nível de confiança, foram inferidas com o AlphaFold2, otimizado pelo NVIDIA BioNeMo Inference Runtime; cerca de 30 % das interações acrescentadas não constam da Protein Data Bank, a principal base de dados de estruturas determinadas experimentalmente. A NVIDIA disponibiliza também o BioNeMo Structure Prediction Pipeline que produziu os dados, para que os investigadores o apliquem aos seus próprios alvos. A publicação coincide com uma reunião sobre prevenção de pandemias realizada em Nova Iorque durante a Assembleia Geral da ONU; a base de dados conta agora com mais de 260 milhões de previsões.

🔗 Como a ciência aberta pode ajudar os investigadores a preparar-se para a próxima pandemia

NV-Reason-CT

23 de setembro — A NVIDIA publica o NV-Reason-CT, um modelo vision-language aberto para exames CT (tomografia computorizada) do tórax e do abdómen. Em vez de tratar o volume como uma pilha de cortes 2D, um codificador ViT 3D divide-o em 13 824 tokens visuais transmitidos ao modelo de linguagem Qwen3.5-4B; o modelo redige relatórios estruturados, apresenta um raciocínio inspirado no de um radiologista e responde a perguntas de seguimento. No CT-RATE, principal benchmark público de compreensão de CT em 3D, a NVIDIA anuncia um macro-F1 de 0,614 e uma macro-AUROC de 0,871, à frente dos modelos publicados com que se compara (VoxelFM: 0,581 e 0,870). Os pesos estão no Hugging Face. A NVIDIA sublinha que se trata de uma base de investigação a aperfeiçoar para uma utilização específica, não de uma ferramenta de diagnóstico autónoma nem de um produto clínico aprovado.

🔗 Apresentação do NV-Reason-CT

OpenAI defende normas internacionais para a IA de ponta

23 de setembro — Sam Altman, diretor executivo da OpenAI, discursou perante o Conselho de Segurança das Nações Unidas, e a OpenAI publicou o texto do discurso tal como foi proferido. Nele, descreve dois desvios a evitar: perder o controlo do futuro para a IA e uma concentração de poder que permitiria a uma pessoa, empresa ou país impor a sua visão do mundo com os modelos mais poderosos. À medida que nos aproximamos de sistemas capazes de melhorar os seus próprios sucessores, este momento «exige extrema prudência», afirma; segundo Altman, a OpenAI já abrandou unilateralmente e voltará a fazê-lo.

It doesn’t matter whether people put the risk of catastrophe at 10%, or 1%, or 12%, or .1%. None of these levels are remotely acceptable.

🇵🇹 Pouco importa que se estime o risco de catástrofe em 10 %, 1 %, 12 % ou 0,1 %. Nenhum destes níveis é sequer remotamente aceitável. — Sam Altman, discurso no Conselho de Segurança das Nações Unidas

Altman apresenta quatro pedidos aos Estados: um mecanismo que articule normas nacionais e internacionais para a IA de ponta, normas comuns para comparar provas e verificar a conformidade, protocolos de comunicação de incidentes e canais seguros entre governos, operadores de infraestruturas críticas e especialistas. Retoma assim um artigo publicado pela OpenAI em 21 de setembro, que recuperamos aqui. Nesse artigo, a OpenAI afirma que a melhoria recursiva totalmente autónoma ainda não existe e que não deve ser procurada enquanto não puder ser realizada em segurança. A empresa pede aos Estados Unidos que liderem a definição de normas técnicas mundiais com a rede de institutos de segurança da IA (dez países, incluindo a França), coordenada pelo CAISI norte-americano (Center for AI Standards and Innovation). Para a OpenAI, estas normas não seriam licenças nem implicariam uma avaliação obrigatória antes da publicação, cabendo a cada Estado decidir o seu lugar no respetivo direito; um diálogo entre os Estados Unidos e a China sobre estas questões seria «um avanço positivo».

🔗 Criar normas para a próxima fase da IA

A IA na ciberdefesa: Daybreak para a Ucrânia e Fuzzing Taskflow

Duas notícias põem os modelos ao serviço dos defensores: uma abre um programa a um Estado, a outra confia o fuzzing a um agente.

Daybreak aberto à Ucrânia

23 de setembro — A OpenAI abre o seu programa de ciberdefesa Daybreak ao governo ucraniano, em colaboração com o Ministério da Transformação Digital: ferramentas para detetar vulnerabilidades de software e, depois, desenvolver e testar correções mais rapidamente, a fim de proteger as infraestruturas civis. O anúncio foi feito à margem da Assembleia Geral da ONU por Dmytro Kushneruk, cônsul-geral da Ucrânia em São Francisco, e Sasha Baker, responsável pela política de segurança nacional da OpenAI. A OpenAI recorda que a CERT-UA, a equipa nacional de resposta a incidentes, tratou quase 6 000 ciberincidentes em 2025, que visaram, entre outros, hospitais, o setor energético e as telecomunicações. O artigo cita dois resultados europeus: a ENISA encontrou vulnerabilidades em software das instituições da União, entretanto todas corrigidas, e a CERT Polska ajudou a descobrir seis vulnerabilidades num software de router de terceiros. Não são indicados nem a duração nem o montante.

🔗 OpenAI alarga o acesso a ferramentas de ciberdefesa à Ucrânia para a defesa civil

Fuzzing Taskflow do GitHub Security Lab

24 de setembro — O GitHub Security Lab publica o Fuzzing Taskflow, um pipeline de fuzzing autónomo para projetos C/C++, sob licença MIT e construído sobre o seu framework Taskflow Agent. Basta indicar-lhe um repositório GitHub: o agente identifica os pontos de entrada, escreve os harnesses, executa o AFL++, analisa a cobertura, classifica cada falha segundo sete veredictos e redige um relatório por bug distinto, com uma correção sugerida assinalada como «a rever». O agente decide, as ferramentas MCP executam; cada iteração duplica o seu orçamento de tempo, de 30 a 960 segundos (cerca de 32 minutos por alvo), e o ciclo termina quando duas iterações aumentam a cobertura em menos de 1 %. O modelo predefinido é o Claude Sonnet 5, que passou todos os testes internos da equipa. Aviso do Security Lab: o pipeline executa sem contentor comandos escolhidos pelo LLM, pelo que deve ser usado apenas num ambiente descartável. O artigo não apresenta números sobre os bugs encontrados.

🔗 Artigo do GitHub Security Lab

Project Suncatcher: TPU em órbita

24 de setembro — Anunciado no ano passado, o Project Suncatcher, projeto da Google que estuda a instalação de recursos de computação para IA no espaço, avança para o seu primeiro teste em órbita. Um satélite protótipo construído com a Planet deverá partir na missão Transporter-18 da SpaceX, e o artigo de 24 de setembro anuncia as primeiras TPU da Google em órbita «na próxima semana». O objetivo é verificar se os chips resistem ao lançamento, à radiação e às variações de temperatura. Em terra, TPU Trillium expostas a um feixe de protões na UC Davis, sob plena carga de trabalho de IA, resistiram a uma dose de radiação superior à de uma missão de cinco anos; o arrefecimento por tubos de calor e radiadores foi testado numa câmara de vácuo térmico. A próxima etapa, em 2027, prevê dois satélites para testar ligações laser de débito muito elevado. Em órbita baixa, um satélite capta até oito vezes mais energia solar do que em terra, segundo a Google.

🔗 Os bastidores do Project Suncatcher

Imagens e vídeos generativos: Midjourney, Runway, Google Research e Nunchux

Na área da criação, a Midjourney melhora as suas ferramentas de edição, a Runway quantifica o desempenho do seu router de modelos, a Google Research encadeia vídeos de vários minutos e a Nunchux acelera o MiniMax-H3 em GPU AMD.

Midjourney: inpainting, —tile e modelos rápidos em alpha

24 de setembro — A Midjourney publica uma nova versão do parâmetro --tile, que produz padrões repetíveis, para o V8.1 e o V8.2: segundo a Midjourney, as junções visíveis entre mosaicos desaparecem. O inpainting e o outpainting do modelo de edição passam a alterar apenas os píxeis selecionados, permitindo retoques sucessivos sem degradar o resto da imagem. Em alpha.midjourney.com, a Midjourney experimenta modelos rápidos (fast models), apresentados no X como uma primeira antevisão de modelos em tempo real: com a opção «Live previews», a barra Styles mostra uma pré-visualização do último prompt em cada estilo, e um clique inicia a geração. Não foram divulgados nomes nem datas. O changelog alpha de 23 de setembro acrescenta ainda os parâmetros predefinidos (Settings → Advanced → Your defaults) e disponibiliza o coreano a todos em midjourney.com.

🔗 Anúncio de @midjourney · Atualizações da Midjourney

Runway quantifica o desempenho do seu Model Router

24 de setembro — A Runway publica uma primeira avaliação quantitativa do Model Router, o router do Runway Dev que escolhe o modelo de geração para cada pedido segundo uma preferência de custo, qualidade ou latência. O protocolo compara o Seedance 2.5, usado como referência, com três configurações do router em 250 prompts de imagem para vídeo avaliados em duplo anonimato.

Configuração testada	Vídeos utilizáveis	Custo por clip	Diferença de despesa
Referência (Seedance 2.5)	78 %	1,80 dólares	—
Router de qualidade	77 %	1,28 dólares	-29 %
Qualidade limitada a 1 dólar	74 %	0,61 dólares	-66 %
Router de custo	38 %	0,30 dólares	-83 %

Segundo a Runway, a configuração com limite de custo mantém 95 % da qualidade de referência; obtém melhores resultados no diálogo e na sincronização labial (96 % contra 92 %), mas piores na física (52 % contra 60 %). A Runway recomenda-a para produção e reserva o modo de custo para exploração; 64 % dos programadores que já utilizam o router configuraram-no para privilegiar o custo.

🔗 Avaliação do custo e da qualidade com o Runway Model Router

AI video co-director da Google Research

24 de setembro — A Google Research apresenta o AI video co-director, uma camada de orquestração multiagente sobre Gemini e Veo para produzir vídeos narrativos coerentes com vários minutos de duração, uma tarefa em que os modelos de difusão têm dificuldade em encadear planos sem que os figurinos e os cenários mudem. O sistema reúne quatro abordagens de investigação: um algoritmo de bandit que escolhe a estratégia criativa, o modo narrativo e a estética, antes de um avaliador multimodal pontuar o resultado; CANVAS, que mantém uma memória visual das personagens, dos locais e dos objetos; A²RD, que gera segmento a segmento e produziu um filme contínuo de dez minutos; e VQQA, que reescreve o prompt com base nas críticas de um modelo de visão e linguagem. No GenAD-Bench, um dos três benchmarks criados pela equipa (400 cenários publicitários), o sistema alcança uma pontuação máxima de qualidade de 81,4. Trata-se de investigação: não há produto nem data de disponibilidade.

🔗 Automatizar a geração de vídeos longos e coerentes

MiniMax-H3 em AMD MI355X pela Nunchux

24 de setembro — Divulgados pela MiniMax, os resultados publicados no dia 23 pela Nunchux AI mostram o MiniMax-H3, o modelo de vídeo de pesos abertos da MiniMax, num servidor com oito GPU AMD MI355X: um vídeo de 5 segundos gerado em 1,33 segundo e um de 15 segundos em 5,39 segundos, a 1344×768. Em comparação com o SGLang no mesmo hardware, executado em BF16 com 50 passos de Euler, o ganho varia entre 21,8 e 26,7 vezes; os tempos incluem a codificação do texto, a remoção de ruído e a descodificação de vídeo e áudio, mas excluem a codificação MP4 final. A Nunchux atribui o ganho ao seu otimizador de modelo e ao seu motor de inferência, com um núcleo MXFP6 próprio. A velocidade permite alterar o prompt durante a reprodução. Foi anunciado acesso gratuito «muito em breve», mediante lista de espera; as medições são da Nunchux.

🔗 Geração de vídeo em AMD MI355X · Publicação de @MiniMax_AI

Agentes de código: Claude Code, Delta, Devin, Qwen Code e Kimi Code

Cinco agentes de código lançam novas versões: Claude Code da Anthropic, Delta da Zed, Devin da Cognition, Qwen Code da Alibaba e Kimi Code da Moonshot AI.

Claude Code 2.1.282

24 de setembro — O Claude Code 2.1.282, lançado às 18 h 38 UTC, tem 86 entradas, incluindo 59 correções. A definição maxProseWidth limita a largura do texto do Claude em terminais largos, mantendo as tabelas e os blocos de código com a largura total. Várias alterações limitam o que um projeto pode impor: as definições de projeto e locais ignoram as variáveis OpenTelemetry que ativam a exportação ou capturam conteúdo (CLAUDE_CODE_ENABLE_TELEMETRY, OTEL_LOG_*), situação assinalada por um aviso no arranque, por /status e por claude doctor. Os espaços de nomes anthropic-skills e claude-ai ficam reservados às skills sincronizadas a partir de claude.ai, e a definição gerida allowClaudeInChromeWithManagedMcp permite executar claude --chrome em paralelo com um managed-mcp.json exclusivo. O modo automático usa por predefinição o classificador do lado do servidor numa ligação direta à API, mesmo com a telemetria desativada, e há correções que evitam a perda do raciocínio aprofundado (extended thinking) ao retomar sessões.

🔗 Notas de lançamento do Claude Code 2.1.282

Delta 0.17 da Zed

23 de setembro — A Zed lança a versão 0.17.0 do Delta, o seu ambiente multijogador para programar com agentes, em beta pública desde 16 de setembro: 20 novidades, 26 melhorias e 59 correções. A partir de uma conversa, é agora possível pedir ao agente que inicie várias tarefas, cada uma na sua própria conversa de primeiro nível com um espaço de trabalho isolado, para as executar em paralelo; os agentes também podem comunicar entre conversas. Os comandos /approve e /request-changes produzem um veredito de revisão em qualquer conversa. A versão inclui ainda as duas funcionalidades anunciadas em 22 de setembro: cores para as conversas, herdadas pelas sub-conversas e pelos subagentes, e um indicador do progresso até à compactação automática no painel de contexto, que discrimina a parte ocupada pelas instruções, mensagens, raciocínio e ferramentas.

🔗 Notas de lançamento do Delta · Anúncio de @zeddotdev

Devin Review: acionadores combináveis e Perforce

23 de setembro — As notas de lançamento do Devin de 23 de setembro, divididas em 26 secções, dão destaque ao Devin Review, a ferramenta de revisão de pull requests. A revisão automática passa a usar acionadores combináveis: seleciona-se uma conta, organização, repositório, prefixo de repositórios ou membro e, depois, filtram-se o autor, a etiqueta, os ramos, os ficheiros alterados, o tipo de autor (humano, bot ou Devin) ou o tamanho do diff, combinando as condições; cada acionador define o momento da revisão, e as exclusões prevalecem sempre. O Devin Review passa a integrar-se com o Perforce: uma revisão Helix Swarm pode acioná-lo através de uma definição de teste ou, a partir do Swarm 2026.3, de um webhook de saída. O seletor de capacidades passa a identificar os seus modelos pelo nome (Ultra: Fable 5.1 e GPT-6 Astra), e a aplicação GitHub do Devin pede seis novas permissões, que os administradores terão de aprovar.

🔗 Notas de lançamento do Devin de 23 de setembro

Qwen Code v0.24.5

24 de setembro — O Qwen Code v0.24.5, uma versão estável sem alterações incompatíveis anunciadas, tem 87 entradas, incluindo 28 funcionalidades e 38 correções. O Qwen Live, a conversa por voz em tempo real do agente, passa a funcionar através do Web Shell no navegador em todas as plataformas; no macOS, o anfitrião nativo torna-se opcional (QWEN_SERVE_LIVE_NATIVE_HOST=1). Durante uma chamada, o utilizador pode partilhar o ecrã, transmitido no máximo à taxa de uma imagem por segundo, sem que a partilha, por si só, desencadeie uma resposta. O Web Shell recebe uma linha temporal do percurso de uma execução em três faixas (sessão principal, chamadas de ferramentas e subagentes), e os canais de mensagens encaminham as mensagens para sessões distintas de acordo com o seu prefixo (messageRoutes). Quanto à privacidade, o modo --bare passa finalmente a respeitar a recusa de envio de estatísticas de utilização. O Qwen Code Desktop v0.24.5 e o SDK TypeScript v0.1.15 foram lançados no mesmo dia.

🔗 Notas de lançamento do Qwen Code v0.24.5

Kimi Code 2.1.1 reverte o reforço de segurança da 2.1.0

24 de setembro — Menos de 19 horas após a 2.1.0, apresentada no dia 23 como um reforço de segurança, o Kimi Code 2.1.1 reverte essas alterações. As notas de lançamento referem a remoção de «algumas alterações demasiado defensivas»; a pull request #4013 é mais explícita: reverte o reforço da fronteira de confiança do espaço de trabalho, com o argumento de que, depois de o utilizador aprovar um repositório, a responsabilidade pelo seu conteúdo lhe cabe. As quatro proteções afetadas desaparecem: as ferramentas de ficheiros voltam a seguir ligações simbólicas para fora da pasta de trabalho, a configuração local (local.toml) aplica-se sem aguardar aprovação, a configuração git do repositório deixa de ser restringida durante operações em segundo plano, e a pasta pessoal ou a raiz deixam de ser recusadas como pastas adicionais. Uma falha na leitura das informações de confiança continua a resultar em «não aprovado». Os observadores de ficheiros, desativados na 2.1.0, voltam a estar ativos por predefinição.

🔗 Notas de lançamento

Agentes de desktop: Portable Computer da Perplexity e Kimi Work 3.2.14

Dois agentes de desktop, que trabalham no computador do utilizador, evoluem a 24 de setembro: a Perplexity disponibiliza o Portable Computer em PCs com processadores AMD, e a Moonshot AI lança o Kimi Work 3.2.14.

Portable Computer em AMD Ryzen AI Max

24 de setembro — O Portable Computer, a versão inteiramente local do agente Computer da Perplexity, passa a funcionar em PCs Windows com processadores AMD Ryzen AI Max Series, incluindo a plataforma de desenvolvimento Ryzen AI Halo. Até agora, os requisitos publicados mencionavam apenas hardware NVIDIA, do DGX Spark aos PCs com GPU RTX. São necessários pelo menos 24 GB de memória acessível à GPU, Windows 10 ou 11 e cerca de 20 GB de espaço em disco. Nestas máquinas, estão disponíveis dois modelos locais, PPLX 27B, pós-treinado pela Perplexity, e Qwen 27B, enquanto a página do produto apresenta apenas o PPLX 27B para os PCs RTX. Um classificador local identifica nomes, números de conta e identificadores antes de qualquer dado sair do PC, e a inferência local não consome créditos Computer. A oferta está disponível para assinantes Pro e Max, tanto individuais como empresariais.

🔗 Portable Computer chega aos PCs com agentes equipados com AMD

Kimi Work 3.2.14: conversas paralelas e histórico de versões

24 de setembro — Dois dias após a 3.2.12, a Moonshot AI lança o Kimi Work 3.2.14, a versão seguinte do seu agente de desktop, sem publicação de acompanhamento no X. A principal novidade é a conversa paralela (Side Chat): a partir do painel «+», abre-se uma conversa independente dentro de uma sessão, que herda o contexto da conversa original. Também é possível citar um excerto selecionado da conversa. Os ficheiros Office passam a ter um histórico de versões, e o navegador permite anotar páginas web e citar essas anotações na área de introdução de texto. O controlo remoto (Remote Control) passa a permitir pré-visualizar ficheiros e enviar anexos a partir do telemóvel, e a função de manter o computador ativo (Keep Awake) só é ativada quando solicitada.

🔗 Notas de lançamento do Kimi Work

Modelos e laboratórios abertos: Tev1, LFM2.5-VL-DSpark, LeRobot e Sakana AI

No ecossistema aberto: um pequeno modelo de decisão, um modelo de rascunho que acelera um modelo de visão e linguagem, um novo formato de dados para robótica e a chegada de Jürgen Schmidhuber à Sakana AI.

Tev1-4B-experimental da Together AI

23 de setembro — A Together AI lança o Tev1-4B-experimental, um pequeno modelo de decisão: recebe uma situação, uma pergunta e uma lista de 2 a 24 opções, e responde com a letra da opção escolhida. É uma versão afinada do Qwen3.5-4B inspirada no Jev, o modelo de decisão frequentemente citado nas publicações da comunidade Hugging Face; a ficha esclarece que não se trata de um motor Jev, pois o modelo mantém a cabeça de linguagem padrão do Qwen. A Together destaca o custo: 17 dólares de treino, com a receita de dados e um tutorial. O modelo é disponibilizado por 0,042 dólar por milhão de tokens de entrada e 0 dólar pelos de saída. No seu principal conjunto de desenvolvimento, toma 880 decisões corretas em 1 000, um resultado que a ficha distingue de um benchmark independente. A licença dos pesos afinados está «em fase de finalização».

🔗 Anúncio da Together AI · Ficha do modelo

LFM2.5-VL-DSpark da Liquid AI

24 de setembro — A Liquid AI aplica ao modelo de visão e linguagem LFM2.5-VL-3B a sua técnica de descodificação especulativa DSpark, cujos modelos de rascunho para texto tinham sido apresentados em 20 de agosto. Um modelo de rascunho com 279,5 milhões de parâmetros (+8,9 %) propõe antecipadamente vários tokens, que o modelo alvo verifica, sem alterar a resposta final na descodificação gulosa. Num Mac M5 Max com MLX, a descodificação é entre 2,30 e 3,13 vezes mais rápida, e a latência de ponta a ponta melhora por um fator de 1,56 a 2,62; numa H100, a descodificação é até 2,66 vezes mais rápida. O ganho efetivo continua limitado pela codificação da imagem, que a técnica não acelera. O modelo de rascunho é suportado desde o primeiro dia por llama.cpp, MLX-VLM e SGLang.

🔗 Acelerar modelos de visão e linguagem com LFM2.5-VL-DSpark

LeRobot e LanceDB

24 de setembro — O LeRobot, a biblioteca da Hugging Face para aprendizagem robótica, passa a ler nativamente conjuntos de dados no formato Lance, com as mesmas API de treino. Assim, é possível treinar diretamente a partir do Hub ou de um armazenamento de objetos, sem descarregar centenas de gigabytes, com mistura de dados em todo o conjunto. No DROID (27,6 milhões de fotogramas, 369 GB de vídeo), 10 000 passos do SmolVLA em 8 H100 demoraram 1 h 27 a partir de armazenamento remoto, contra 2 h 00 com o leitor padrão sobre uma cópia NVMe local, cuja transferência prévia envolveu 384 GB. A perda final é idêntica: a diferença resulta do tempo de espera pelos dados, 1,7 % contra 37,4 %. Num conjunto pequeno, as duas abordagens têm o mesmo desempenho.

🔗 Como treinar o seu robô: a edição LanceDB

Jürgen Schmidhuber na Sakana AI

24 de setembro — A Sakana AI anuncia a chegada de Jürgen Schmidhuber como conselheiro científico principal (Chief Scientific Advisor), função que acumulará com as suas atividades atuais. Conhecido pelos seus trabalhos sobre modelos do mundo, meta-aprendizagem e máquina de Gödel, participará no RSI Lab da start-up sediada em Tóquio, dedicado à melhoria recursiva de si próprio, e deslocar-se-á regularmente à cidade. Segundo a Sakana, os seus trabalhos, incluindo a tese de 1987 sobre melhoria recursiva de si próprio, inspiraram diretamente a Darwin Gödel Machine e o The AI Scientist. O anúncio revela também uma direção de investigação: a Sakana está a desenvolver os seus primeiros modelos do mundo «nativos para agentes», capazes de simular as consequências físicas de uma ação antes de a executar, com foco na indústria transformadora japonesa.

🔗 Jürgen Schmidhuber junta-se à Sakana AI

Notas breves

Claude Tag e conectores pessoais — Num canal Slack, Claude Tag pode agora utilizar os conectores pessoais apenas da pessoa que o solicita (calendário, drive, CRM), com revisão de cada resposta ou em modo automático; esses conectores nunca são usados em rotinas agendadas. A disponibilização está em curso no Team; o Enterprise virá depois. 🔗 fonte
Sora 2 sai da API — Conforme anunciado em 24 de março, os modelos Sora 2 e a Videos API foram descontinuados em 24 de setembro, sem uma API substituta equivalente; cinco identificadores foram retirados, incluindo sora-2 e sora-2-pro e os respetivos instantâneos datados. A descontinuação consta apenas da documentação. 🔗 fonte
ChatGPT Ads no Sudeste Asiático — A plataforma publicitária do ChatGPT chega à Indonésia, Malásia, Filipinas, Singapura, Tailândia, Vietname e Taiwan e abrange agora mais de 60 países, face a mais de 40 no final de agosto; apenas os planos Free e Go apresentam anúncios. 🔗 fonte
Grab e OpenAI — O programa GO Forward with AI deverá formar, em dois anos, 30 000 motoristas, estafetas e comerciantes parceiros da Grab, começando por Singapura, com sessões práticas baseadas na OpenAI Academy e no ChatGPT Work. 🔗 fonte
Três estudos de caso da OpenAI — A Ringg processa mais de 7 milhões de chamadas concluídas por mês e reduziu em cerca de 90 % o custo dos modelos nas cargas transferidas de GPT-4.1 para GPT-5.6 Luna; a invideo afirma ter triplicado aproximadamente a sua taxa de sucesso na calibração com GPT-6 Astra; a Harvey apresenta o seu testemunho, sem números. 🔗 fonte
ChatGPT para iOS 1.2026.258 — A entrada de 23 de setembro no registo de alterações do ChatGPT & Codex reformula o ecrã inicial, acrescenta no iPad uma vista dividida que mantém a lista de tarefas ao lado da tarefa aberta e corrige falhas de emparelhamento SSH em Mac e Linux. 🔗 fonte
Gemini CLI v0.61.0 — Gemini 3.8 Flash e Gemini 3.5 Flash Lite, já incluídos na versão nightly, chegam à versão estável através de um cherry-pick que as notas oficiais não mencionam; a v0.62.0-preview.0 inaugura o canal preview seguinte. 🔗 fonte
Gemini no Chrome — Nos computadores, o Gemini in Chrome gera questionários interativos a partir do separador aberto (inicialmente em inglês, nos Estados Unidos e na Índia) e passa a analisar praticamente qualquer podcast ou ficheiro de vídeo reproduzido na íntegra, para além do YouTube. 🔗 fonte
Google Photos — O guarda-roupa virtual, que cataloga as peças de roupa das fotografias para experimentar conjuntos, fica disponível para utilizadores elegíveis nos Estados Unidos, na Índia e no Brasil, juntamente com os estilos retro Moods e 15 novos modelos Remix. 🔗 fonte
API Gateway como servidor MCP — Em pré-visualização pública, o Google Cloud API Gateway transforma as operações de uma API REST em ferramentas MCP a partir da respetiva especificação OpenAPI 3.x anotada, reutilizando autenticação, quotas e registos, com até 1 000 ferramentas por gateway. 🔗 fonte
PostgreSQL for agents no AlloyDB — Em pré-visualização, o AlloyDB cria em segundos instâncias isoladas, só de leitura e atualizadas com uma defasagem de cerca de um segundo, para absorver picos de pedidos dos agentes; a Google anuncia mais de 3 milhões de pedidos por segundo. 🔗 fonte
OLMo 3 7B reproduzido em TPU — A equipa de TPU do Google Cloud reproduziu no MaxText o pré-treino do OLMo 3 7B da Ai2 (cerca de 5,9 biliões de tokens), obtendo um modelo indistinguível do original em oito benchmarks e 44,5 % de utilização dos FLOPs em Ironwood, depois de encontrar um erro no carregador de dados. 🔗 fonte
The Talking Museum — O Google Arts & Culture Lab abre uma sala de estudo virtual com mais de 190 objetos culturais em 3D, que podem ser rodados enquanto o Gemini comenta a sua história e responde a perguntas. 🔗 fonte
DeepSeek Harness 0.1.7-rc.2 — Segunda release candidate em dois dias e 22.ª pré-visualização sem versão estável: as tarefas continuam em segundo plano depois de fechada a janela do Desktop, e as tarefas agendadas sobrevivem a um reinício, podendo repetir-se até uma vez por minuto. 🔗 fonte
Um encaminhador de pedidos no Jetson — No blogue da Hugging Face, Eric Mey substitui um modelo de 9B por um ModernBERT-large ajustado para escolher o tipo de resposta: 180 encaminhamentos corretos em 180, contra 175, em 42 ms contra 771 ms, em hardware diferente; modelo, dados e código estão sob Apache-2.0. 🔗 fonte
Corpus genómico Carbon enriquecido — Parag Ekbote publica um pipeline para processador, sem o modelo Carbon, que acrescenta comprimento, teor de GC, estado codificante e taxonomia a 32,4 milhões de registos do corpus de pré-treino da HuggingFaceBio. 🔗 fonte
ZCode v3.14.3 — Única release no GitHub do ZCode, o sistema de suporte a agentes da Z.ai, desde a abertura do seu código em 21 de setembro: a concorrência de um fluxo de trabalho em curso pode ser alterada sem o interromper, e os scripts de fluxo consomem menos tokens. 🔗 fonte
SDK Python da xAI 1.20.0 — Para grok-imagine-video-1.5, last_frame_url fixa a última imagem do clip e keyframes coloca até quatro imagens-chave no seu interior; estas opções já constavam da documentação da API. 🔗 fonte
Copilot code review — A página de definições pessoais da revisão de código fica disponível para todos os planos Copilot, incluindo Business e Enterprise, com revisão automática alargada a novos pushes e rascunhos; as empresas podem definir um nível de esforço de revisão predefinido. Conforme anunciado no final de agosto, a predefinição do GitHub passará de Lite para Balanced em 28 de setembro. 🔗 fonte
Comprovação de presença no GitHub Enterprise Cloud — Em pré-visualização pública, as ações de elevado impacto (criação de tokens, webhooks, definições de segurança) podem exigir nova autenticação ou MFA junto do fornecedor de identidade, válida por duas horas; a funcionalidade está reservada a empresas EMU e GHEC-DR com Microsoft Entra ID. 🔗 fonte
Fim do Node 20 no GitHub Actions — Os runners executam agora as ações JavaScript com Node 24, a opção de recorrer à versão anterior desaparece e os runners alojados pelo próprio utilizador com macOS 13.4 ou anterior, bem como os de ARM32, deixam de ser suportados. 🔗 fonte
Os canvas da aplicação Copilot — Burke Holland defende estas pequenas aplicações full-stack que interagem com o agente, em vez de uma experiência limitada ao chat, invocando a poupança de tokens; não há nenhuma funcionalidade nova, pois os canvas existem desde junho. 🔗 fonte
Amp partilha os seus runners — Criado com --share, um runner pode passar a ser utilizado por todo o espaço de trabalho a partir de ampcode.com; a Amp avisa que os outros membros executam então código com a identidade do anfitrião, e os administradores podem desativar a partilha. 🔗 fonte
Seletor de modelos do v0 — Atualização relativa a 22 de setembro: o novo seletor permite percorrer os modelos do AI Gateway com o respetivo preço por token e chega às equipas Enterprise, nas quais o proprietário tem de ativar Allow custom models. 🔗 fonte
Receita MoE do BioNeMo — A NVIDIA detalha o treino de modelos biológicos de mistura de especialistas com BioNeMo e Transformer Engine: até 2,21 vezes o débito da referência Hugging Face com Mixtral-8x7B e oito B200, sendo o kernel fundido exclusivo de Blackwell. 🔗 fonte
Modo Draft do Seedance 2.5 no Runway — Rascunhos mais rápidos e com menor custo em créditos para experimentar, antes de produzir os melhores em qualidade total; a Runway não quantifica os créditos, e o mesmo modo chegou ao Pika no dia 22. 🔗 fonte
Runway MCP no Marketplace do Cursor — O servidor MCP da Runway pode ser instalado a partir do Marketplace do Cursor desde 23 de setembro, e os agentes podem consultar os Brand Kits em modo só de leitura desde o dia 22. 🔗 fonte
Pika API Club — A Pika quantifica a poupança dos seus membros face à Fal.ai: menos 12 185,80 dólares por 3 822 gerações Seedance 2.5 em 30 dias na Vuvie; na AI-Bridge, uma fatura mensal que passou de cerca de 2 000 para 990 dólares. 🔗 fonte
Estudo da HeyGen sobre avatares — Entre 1 000 pequenas empresas, 71,6 % já gravaram um vídeo que nunca publicaram; entre os utilizadores de avatares, 71,1 % afirmam poupar tempo e 55,3 % publicam com mais frequência. 🔗 fonte
Inquérito da Luma — Atualização relativa a 22 de setembro: entre 760 profissionais da área criativa, 81 % já divulgaram conteúdo feito com IA, mas nenhuma tarefa ultrapassa 42 % de utilização, e 62 % receiam depender da IA em prejuízo da criatividade humana. 🔗 fonte
Guia da Perplexity para estudos de mercado — Um guia em oito etapas, com exemplos de prompts, passos de verificação e uma lista de controlo de cinco pontos; não apresenta funcionalidades novas e remete para Deep Research e Spaces. 🔗 fonte

O que isto significa

O agente sai da janela de chat. O Muse fala com uma voz definida por descrição, apresenta-se como um avatar, controla um Mac e deverá chegar aos óculos e depois, segundo Mark Zuckerberg, a um dispositivo de bolso em dezembro. A Google também dá uma face animada ao Gemini 3.8 Live, para atendimento e apoio ao cliente; a Perplexity instala o seu agente local em computadores com processador AMD; e o Claude Code continua a trabalhar na cloud depois de se fechar o portátil. Os prazos variam: a utilização do computador no Mac e o Live Avatar já estão disponíveis, enquanto o Muse nos óculos está prometido para «os próximos meses» e o seu endereço de e-mail ainda não tem data.

O custo dos sistemas de agentes passa a ser um argumento quantificado. A Anthropic oferece 100 ou 250 dólares de crédito para as sessões na cloud e mostra, com base em dados de utilização, que a leitura da cache é agora a maior parcela do consumo no Claude Code, onde a relação entre entrada e saída passou de 189:1 para 324:1. A Perplexity cobra 1 dólar por 1 000 pedidos do Fast Search, contra 5 dólares, e estima uma poupança de cerca de 68 % em tarefas de agentes, com uma pontuação comparável; a Runway mantém 74 % de vídeos utilizáveis com menos 66 % de despesa; a Together AI treina um modelo de decisão por 17 dólares. Cada empresa mede as poupanças com o seu próprio método: os números são úteis, mas raramente comparáveis entre si.

A confiança é ajustada caso a caso, por vezes em sentidos opostos. A Anthropic volta a cobrar por algumas recusas para travar «ataques coordenados», apontando para menos de 0,1 % de falsos positivos. O Claude Code 2.1.282 impede que um projeto imponha a sua telemetria, enquanto o Kimi Code 2.1.1 retira, menos de 19 horas depois de terem sido introduzidas, as proteções da versão 2.1.0, com o argumento de que a responsabilidade por um repositório aprovado cabe ao utilizador. O GitHub testa uma comprovação de presença antes de ações sensíveis. Na área da defesa, a OpenAI disponibiliza o Daybreak à Ucrânia, e o GitHub Security Lab entrega o fuzzing a um agente, alertando que ele comete erros e deve funcionar num ambiente descartável.

Por fim, as regras e a infraestrutura são debatidas em grande escala. Na ONU, Sam Altman pede normas internacionais para a IA de ponta, que a OpenAI quer lideradas pelos Estados Unidos com a rede dos institutos de segurança da IA, sem licenciamento nem avaliação obrigatória antes da publicação. A Google prepara-se para enviar as suas primeiras TPU para órbita para testar a computação espacial, e a Perplexity reescreveu em Rust o motor que serve todas as suas pesquisas, reduzindo a latência p99 de cerca de 800 para 65 ms. Normas negociadas entre Estados, chips em órbita, um motor reescrito: a infraestrutura que sustenta estes agentes constrói-se ao mesmo tempo que eles.