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IA chegou no teto? Empresas do ramo buscam novos métodos de inovar

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Especialistas da IA acreditam que devemos entrar na era em que a qualidade do treinamento vai valer mais que a quantidade de dados usada (Imagem: Gorodenkoff/Shutterstock)

A técnica que pode superar os limites da IA

  • Uma das principais técnicas sendo exploradas é a computação em tempo de teste, que aprimora os modelos durante a fase de “inferência”, quando eles são usados na prática;
  • Em vez de selecionar uma única resposta imediatamente, os algoritmos podem gerar múltiplas opções e avaliar qual delas é a mais adequada, permitindo maior complexidade nas tarefas e melhor desempenho;
  • No modelo o1, por exemplo, essa técnica é usada para simular um tipo de raciocínio humano, permitindo que o sistema resolva problemas de maneira mais eficiente, como demonstrado em uma tarefa de pôquer.

Essa abordagem pode ter impacto significativo na demanda por hardware de IA. A competição por chips de IA da Nvidia, que dominam o mercado de treinamento, pode mudar à medida que a ênfase se desloque para a inferência, onde novas soluções de nuvem e servidores distribuídos podem ganhar mais importância.

Essa mudança pode alterar as apostas de investidores, como Sequoia e Andreessen Horowitz, que financiavam o desenvolvimento de modelos caros de IA, mas, agora, observam com cautela as mudanças no mercado.

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Novos métodos para treinar a IA pode mudar a dinâmica da disputa por chips no mercado (Imagem: AntonKhrupinArt/Shutterstock)
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