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Principais notícias

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   DeepSeek V3 vira #2 em raciocínio de código aberto

   O DeepSeek V3 alcançou a posição de #2 modelo de raciocínio com pesos abertos, conforme medido em benchmarks. O modelo opera com 27% dos FLOPs (capacidade computacional) em comparação com DeepSeek-V3.2 e suporta 1M tokens de contexto, expandido a partir dos 128K em V3.2. A eficiência computacional do DeepSeek V3 pode significar que modelos de raciocínio avançados se tornem mais acessíveis para empresas e desenvolvedores, reduzindo custos de execução—uma mudança particularmente relevante para organizações que precisam fazer inferência em larga escala.

   O modelo foi lançado e está disponível para uso. Sua capacidade de contexto de 1M tokens representa um aumento substancial em relação à geração anterior, permitindo processar documentos e conversas muito mais extensas em uma única consulta.

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   [Hands-on] Como Construir Sua Própria Empresa de IA

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   Together AI levanta $800 milhões com avaliação de $8,3 bilhões

   Together AI, empresa que torna mais barato e acessível executar modelos de IA de código aberto em larga escala, anunciou financiamento Series C de $800 million（約1300億円） com avaliação pós-investimento de $8.3 billion（約1.3兆円）. O investimento foi liderado pela Aramco Ventures, com participação de Vista Equity Partners, General Catalyst, Emergence Capital, NVIDIA, March Capital, Pegatron, S Ventures e outros. O aporte de capital permite à Together AI expandir sua missão de tornar a IA de fronteira mais acessível para todos. A participação de investidores especializados, incluindo fornecedores de infraestrutura como NVIDIA, sinaliza confiança na abordagem da empresa de democratizar modelos de IA abertos.

   A rodada contou com um consórcio diversificado de investidores estratégicos e financeiros, reforçando o posicionamento da Together AI no ecossistema de IA de código aberto.

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   🔬 A Pesquisa de Difusão Mais Interessante Não Está em LLMs — Evan Feinberg & Sergey Edunov, Genesis Molecular AI

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   MOTHRAG、知識グラフ不要の多段検索システムを公開

   開発チームがMOTHRAG（多段検索フレームワーク）をオープンソース化しました。知識グラフを使わずにクエリ時の調整により、HotpotQA、2WikiMultiHopQA、MuSiQueの3つのベンチマークで既存システムを上回る精度を達成しています。 従来のGraphRAG、HippoRAG、RAPTORなどのグラフベースシステムは、データ変更時に重いLLMインデックス処理を繰り返す必要があり、日々更新されるデータ（価格、社内資料、サポートチケット、ニュース）を扱う場合に継続的なコスト負担が課題でした。MOTHRAGはグラフを不要にすることで、この問題を軽減できる可能性があります。

   HotpotQAではMOTHRAG（78.1）がGraphRAG（68.6）とRAPTOR（69.5）を上回り、2WikiMultiHopではMOTHRAG（76.3）がGraphRAG（58.6）やRAPTOR（52.1）より高い精度を実現しています。更新時の処理は単なる埋め込みと追加のみになります。

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   Hugging Face e Cerebras trazem Gemma 4 para IA de voz em tempo real

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