Novidades nas plataformas da Apple, uma nova versão do Java e um experimento que mostra como modelos pequenos podem otimizar bancos de dados.
iOS 27, iPadOS 27 e macOS 27 chegam com mais Siri e inteligência visual
A Apple liberou as novas versões dos seus sistemas, incluindo iOS 27, iPadOS 27 e macOS 27. Entre as novidades estão um modo Siri na câmera, a nova experiência de inteligência visual em iPhone, iPad, Mac e Vision Pro, o recurso de escrever com a Siri, um app próprio da Siri, organização automática de abas por tema no Safari e a criação de atalhos a partir de uma descrição em texto.
Com mais recursos de IA no sistema, os usuários passam a esperar que os apps conversem com a Siri e com os atalhos. Empresas com apps iOS podem testar a compatibilidade com as novas versões e planejar integrações.
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- Apple Newsroom: Major updates for Apple's software platforms are now available
JDK 27 fica disponível com G1 como coletor padrão e cabeçalhos de objeto compactos
O JDK 27, implementação de referência do Java 27, ficou disponível para produção com nove JEPs. Entre eles estão o G1 como coletor de lixo padrão em todos os ambientes, cabeçalhos de objeto compactos por padrão, que reduzem o uso de memória, troca de chaves híbrida pós-quântica no TLS 1.3 e ocultação de dados sensíveis nos registros do JFR. A versão traz ainda centenas de melhorias menores e milhares de correções.
Aplicações Java podem gastar menos memória e ganhar comportamento mais previsível só com a atualização. Vale testar sistemas corporativos no JDK 27 e planejar a migração de versões antigas.
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Modelo de 4B treinado com reforço gera planos de consulta mais rápidos que os do Postgres
Rohan Bansal mostrou que um modelo aberto pequeno, o Qwen de 4 bilhões de parâmetros, pode ser treinado com ajuste fino e aprendizado por reforço para gerar planos de consulta melhores que os padrão do Postgres. Como é fácil medir se um plano é bom, basta executá-lo e ver o tempo, o problema se encaixa bem nesse tipo de treino. Em 113 consultas com muitos joins, o modelo, que no início não conseguia gerar plano para 99 delas, chegou a uma redução de 44,7% na latência.
Modelos pequenos e especializados podem resolver problemas técnicos bem definidos melhor do que regras genéricas, e com custo baixo. Tarefas com resultado fácil de medir, como desempenho de consultas, são boas candidatas a esse tipo de solução.
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