278: Como agentes de IA estão ajudando a treinar novos modelos, com Bruno Evangelista (ex-OpenAl, Google Cloud Al)

Nesta semana, recebemos Bruno Evangelista, principal no Google Cloud AI/Gemini Entreprise, e ex-pesquisador da OpenAI, para conversar sobre os bastidores da criação do Codex, a evolução dos agentes de longa duração, aprendizado por reforço e sobre como a melhoria recursiva está mudando o desenvolvimento dos próximos modelos de IA.
• ⁠⁠Marcus Mendes⁠⁠ (threads.net/@mvcmendes), host sob controle
• ⁠⁠Fabrício Carraro⁠⁠ (twitter.com/fabriciocarraro), co-host sob controle, Program Manager da Alura, ⁠⁠autor de IA⁠⁠ (casadocodigo.com.br/products/livro-inteligenci…) e host do podcast Carreira Sem Fronteiras (carreirasemfronteiras.com.br)
• Bruno Evangelista (linkedin.com/in/brunoevangelista), principal no Google Cloud AI e ex-pesquisador da OpenAI
Links:
• METR: Measuring AI Ability to Complete Long Tasks (metr.org/time-horizons)
• Anthropic comenta Recursive self-improvement (anthropic.com/institute/recursive-self-improve…)
• OpenAI comenta o GDPval (openai.com/index/gdpval)
• Discovery Loop (discoveryloop.com)
• ChatGPT Health (openai.com/index/health-in-chatgpt)
• GPT-Rosalind (openai.com/index/introducing-gpt-rosalind)
• Ineffable Intelligence (ineffable.ai)
• Richard Sutton no podcast do Dwarkesh Patel (dwarkesh.com/p/richard-sutton)
• The Bitter Lesson, de Richard Sutton (incompleteideas.net/IncIdeas/BitterLesson.html)
• nanochat: projeto de Andrej Karpathy para treinar modelos de baixo custo (github.com/karpathy/nanochat)
• Plano Brasileiro de Inteligência Artificial (gov.br/mcti/pt-br/acompanhe-o-mcti/transformac…)
• X do Bruno Evangelista (x.com/bpevangelista)
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