Uma semana dedicada a como a IA está mudando a engenharia: raciocínio para problemas técnicos difíceis, programação em tempo real e uma nova plataforma para times que trabalham com agentes.
Gemini 3 Deep Think é atualizado para problemas de ciência e engenharia
O Google lançou uma grande atualização do Gemini 3 Deep Think, seu modo de raciocínio especializado, desenvolvida com cientistas para problemas sem resposta única e com dados incompletos. Entre os exemplos, uma matemática da Rutgers usou o modelo para revisar um artigo técnico e ele encontrou uma falha lógica que tinha passado pela revisão por pares. O Deep Think está no app Gemini para assinantes do Google AI Ultra e, pela primeira vez, em acesso antecipado pela API para pesquisadores, engenheiros e empresas selecionados.
Áreas de engenharia, P&D e análise técnica ganham uma ferramenta para revisar trabalhos complexos e explorar alternativas. Empresas com esses desafios podem pedir acesso pela API e testar em casos reais.
Como a Dexpert ajuda: Inteligência Artificial
GPT-5.3-Codex-Spark gera código a mais de 1.000 tokens por segundo
A OpenAI lançou em prévia o GPT-5.3-Codex-Spark, versão menor do GPT-5.3-Codex e primeiro modelo da empresa feito para programar em tempo real. Ele roda em hardware da Cerebras e passa de 1.000 tokens por segundo, com janela de 128 mil tokens e só texto. A ideia é complementar os modelos que trabalham sozinhos por horas com um modelo para edições rápidas, em que o desenvolvedor interrompe e redireciona o trabalho na hora.
Respostas quase instantâneas mudam a forma de trabalhar com IA em ajustes de interface e lógica, aproximando o agente de um par de programação. Equipes podem combinar um modelo rápido para o dia a dia com um mais robusto para tarefas longas.
Como a Dexpert ajuda: Inteligência ArtificialFontes
- OpenAI: Introducing GPT-5.3-Codex-Spark
Ex-CEO do GitHub funda a Entire, plataforma de desenvolvimento para times com agentes
A Entire, nova empresa de um ex-CEO do GitHub, anunciou uma rodada seed de US$ 60 milhões para criar uma plataforma de desenvolvimento em que pessoas e agentes de IA trabalhem juntos. A empresa argumenta que issues, repositórios e pull requests foram pensados para colaboração entre humanos e não escalam para o volume de código gerado por agentes. O primeiro produto é uma CLI open source que grava o contexto dos agentes no Git a cada push.
Times que adotam agentes de código precisam rever o próprio processo, não só as ferramentas: como registrar o que o agente fez, por que fez e como revisar. Guardar esse contexto junto do código facilita auditoria e manutenção.
Como a Dexpert ajuda: Squad Dedicada e AlocaçãoFontes
- Entire: Hello Entire World
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