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O Fim do Monopólio Americano? Por que a DeepSeek Assusta as Big Techs · IA por IAs

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  Fala pessoal, sejam muito bem vindos a mais um episódio do IAP
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  por ias. Hoje o papo é sobre um nome que
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  saiu da bolha dos deves e começou a bater de frente com os
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  gigantes, a deep cick. Essa startup chinesa de IAC está
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  ganhando força em países em desenvolvimento e ainda lançando
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  funcionalidades novas, bem interessantes.
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  É, o cenário mudou rápido em pouco tempo, a dipsic deixou de
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  ser mais um modelo open source para virar uma peça importante
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  nesse jogo de Iago global, principalmente porque entregou o
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  modelo avançado a custo bem mais baixo e com código aberto o
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  suficiente para galera adaptar. Eu sou o Humberto Silva.
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  E eu sou a Cátia Santos antes da gente mergulhar nos impactos em
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  países em desenvolvimento e nas novidades da dipsic.
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  Já faz aquele ritual rápido? Se inscreve no yapor y as no seu
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  app de áudio favorito, ativa as notificações e fica com a gente
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  nos próximos episódios sobre o lado menos óbvio da inteligência
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  artificial. Bora começar?
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  Contextualizando a deep se, que ficou famosa com o modelo r 11
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  llm de raciocínio pesado com a arquitetura mixer of experts,
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  que tem um total de centenas de bilhões de parâmetros, mas só
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  ativa uma parte em cada inferência.
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  O que dê? Eu uso muito mais eficiente em
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  custo, isso permite treinar e rodar coisa de ponta sem aquela
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  infraestrutura absurda que só big tech tem.
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  E o detalhe mais importante, OR um foi lançado no formato de
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  open weites, o que quer dizer que os pesos do modelo estão
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  disponíveis para desenvolvedores baixarem, ajustarem e treinarem
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  em cima, inclusive em países com menos recurso computacional.
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  Na prática, isso abre espaço para galera do chamado sul
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  global não ficar só consumindo API de modelo fechado.
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  Tem análise de think tank mostrando que OR um meio que
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  quebrou a crença de que países africanos, por exemplo, só iam
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  ver e a avançada daqui a muitos anos, justamente por causa do
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  custo. Com um modelo mais barato e
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  aberto, passou a ser possível rodar solução local, adaptar
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  para línguas africanas, integrar com necessidades específicas sem
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  depender só de um fornecedor dos Estados Unidos.
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  Em um dos relatórios, o pessoal cita casos bem concretos de
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  psique sendo usado em projetos de monitoramento de Praga
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  agrícola na África, com análise de texto e imagem para ajudar
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  pequenos produtores a reagir mais rápido em outros lugares.
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  Plataformas educacionais usando o modelo para criar tutores
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  virtuais mais baratos e adaptados ao contexto local.
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  E não é só África, tem estudo recente mostrando que a adoção
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  de agenerativa em países em desenvolvimento cresceu puxada
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  justamente por soluções mais baratas, como a de psique, em
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  regiões da Ásia e América Latina.
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  O custo da API dos modelos mais famosos era um bloqueio real
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  para escolas, ONGs e pequenas empresas.
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  Aí entra essa lógica da democratização prática.
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  Quando o custo cai e o modelo é aberto, governos locais,
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  universidades e startups conseguem colocar a mão na
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  massa. Tem relatos de racatons e
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  competições de inovação climática em que times de países
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  em desenvolvimento usaram de psique para montar soluções de
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  resiliência a desastres. Previsão de enchente, esse tipo
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  de coisa. Uma coisa que chama atenção
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  nesses textos é como a de psique virou símbolo de que IA de
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  ponta. Não precisa ser monopólio de um
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  bloco só, digamos assim. Estados Unidos mais big tech.
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  A própria discussão geopolítica passou a falar de um ecossistema
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  mais plural, com o modelo chinês aberto ajudando a reduzir a
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  concentração de poder. Mas não é só flores, né?
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  Tem alerta também. Vários especialistas dizem que o
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  fato de existir um modelo mais acessível não garante
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  automaticamente benefício para o país em desenvolvimento.
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  Se não houver investimento em capacidade local, gente formada,
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  infraestrutura, governança, o risco é continuar tudo
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  concentrado em poucos hubs urbanos dentro desses países.
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  Total e tem mais, mesmo com o modelo mais barato, ainda existe
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  a Barreira da conectividade, do acesso AGPU de energia estável.
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  Então, quando a gente fala de impacto da de psique nesses
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  países, é um potencial concreto, mas que depende muito de
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  política pública e apoio institucional para virar
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  realidade em escala. Agora, antes de entrar nas novas
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  funcionalidades, Bora puxar você para a conversa hoje, se você
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  tivesse acesso fácil a um modelo tipo de psique para montar uma
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  solução focada em país em desenvolvimento, Brasil, outros
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  da América Latina, África, Ásia, que problema você atacaria
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  primeiro? Educação, saúde, clima,
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  segurança, transporte, comenta lá para a gente ter essa
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  fotografia da prioridade na cabeça de quem está ouvindo.
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  Boa, manda essa opinião, que ajuda demais a entender a
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  sensibilidade da galera. Agora, sobre novidades nos
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  últimos meses, a dipsic vem atualizando OR um com versões
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  refinadas. OR 10528, por exemplo, trouxe
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  melhorias de benchmark menos alucinação, suporte à saída em
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  JSOE funchean Colin, o que deixa o modelo bem mais preparado para
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  ser o cérebro de sistemas complexos.
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  Essa parte de fincham colling é chave em países em
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  desenvolvimento. Muita solução prática envolve
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  integrar APIs de governo, sistema bancário local,
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  plataforma de pagamento mais simples.
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  Com fancion colling robusto, o modelo consegue orquestrar essas
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  integrações sem depender de camadas absurdas de engenharia.
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  E teve a atualização recente da própria pesquisa do r um com o
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  paper estendido cheio de detalhe técnico, mostrando que o modelo
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  está chegando em desempenho parecido com o de modelos de
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  raciocínio fechados como Oo um da openae em várias tarefas,
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  principalmente em sistema matemática e código, e.
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  E mantendo a eficiência de custo por causa da arquitetura de Moe.
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  Outra novidade legal é a parte de multimodalidade.
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  Algumas análises apontam que o app da gpsic adicionou o suporte
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  a entrada de voz e está caminhando para trabalhar
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  melhor, com contexto longo e múltiplos formatos, o que tem
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  impacto direto em educação e Acessibilidade.
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  Imagina estudante em região com alfabetização mais baixa,
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  podendo interagir por voz em língua local com um tutor
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  personalizado? Sem contar que modelos de
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  raciocínio forte são muito úteis em políticas públicas.
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  Você pode ter sistemas que analisam documentos longos de
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  regulação, contratos de concessão, relatórios de clima e
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  ajudam equipes pequenas de governo a entender cenários mais
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  rápido. Se isso é feito com o modelo
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  mais barato, um país com menos recurso consegue usar sem
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  estourar orçamento. No lado da indústria, tem
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  relatos de deep sendo usado em pequenas empresas de varejo,
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  manufatura e serviços em regiões emergentes para automação de
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  atendimento, previsão de demanda, apoio ao time
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  financeiro, coisa que até pouco tempo atrás só multinacional
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  conseguia pagar. Agora, obviamente, tem a parte
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  sensível, dependência tecnológica e soberania de dados
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  quando um país em desenvolvimento passa a usar
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  pesado um modelo estrangeiro, ainda que open source.
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  Entram as perguntas sobre quem controla a evolução da
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  tecnologia, quem define a direção da pesquisa e como ficam
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  os dados usados nesses sistemas. No lado da indústria, tem
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  relatos de dipsic sendo usado em pequenas empresas de varejo,
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  manufatura e serviços em regiões emergentes para automação de
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  atendimento, previsão de demanda, apoio ao time
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  financeiro, coisa que até pouco tempo atrás só multinacional
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  conseguia pagar. Agora, obviamente, tem a parte
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  sensível, dependência tecnológica e soberania de
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  dados. Quando um país em
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  desenvolvimento passa a usar pesado um modelo estrangeiro,
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  ainda que open source, entram as perguntas sobre quem controla a
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  evolução da tecnologia, quem define a direção da pesquisa e
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  como ficam os dados usados nesses sistemas.
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  Alguns analistas destacam justamente isso de psique pode
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  ser um presente para o mundo em desenvolvimento, mas só se os
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  países usarem as. Essa janela para formar time
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  próprio, construir camadas nacionais em cima, em vez de
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  simplesmente trocar dependência de um bloco por outro, ou seja,
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  usar de psique como ponto de partida e não como destino
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  final. É curioso porque até o mercado
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  financeiro reagiu forte quando a de psique apareceu com o
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  desempenho alto e custo bem mais baixo, teve queda em ações de
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  empresas de chips e provedores de IA mais caros.
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  Isso reforça esse movimento de pressão por modelos mais
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  eficientes, o que beneficia justamente quem tem menos
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  dinheiro para investir. E a conversa está só começando.
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  Tem notícia de que a deep sick prepara versões futuras, tipo um
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  modelo v 4 com foco ainda maior em código e em aplicações
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  práticas em escala, o que tende a baratear mais o
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  desenvolvimento de sistemas complexos.
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  Se isso se confirmar, a distância tecnológica entre
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  países ricos e países em desenvolvimento pode diminuir um
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  pouco, pelo menos no acesso aos modelos.
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  Então, pra gente ir encaminhando o fim, fica uma provocação boa,
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  você acha que modelos como a de psique vão realmente ajudar
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  países em desenvolvimento a ganhar autonomia em IA ou o
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  risco é só criar um novo tipo de dependência, agora com cara de
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  open source e sotaque diferente? Conta para gente.
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  E se esse episódio te fez pensar em algum projeto ou impacto
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  concreto no seu país? Compartilha com amigos, colegas
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  de trabalho, professores, deves e gestores que precisam entrar
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  nessa discussão. Quanto mais gente entender o que
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  está em jogo, melhor a chance dessa tecnologia ser usada de
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  forma inteligente. Não esquece também de seguir o
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  IA por ias no seu app, ativar as notificações e conferir os
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  outros episódios em que a gente destrincha esses bastidores do
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  mercado de IA, inclusive a disputa entre modelos chineses,
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  americanos e europeus. A gente se encontra no próximo
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  episódio com mais histórias, bastidores e debates sobre esse
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  universo de inteligência artificial que está reformando a
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  forma de inovar no mundo todo. Um abraço pessoal, até a
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  próxima. Tchau, gente.