Zenity Labs está trazendo sua pesquisa de segurança de IA vencedora para Nova York em outubro.
Recém-ganhado o Prêmio Pwnie de 2026 para a equipe, acabamos de descobrir uma campanha de habilidades maliciosas que já atingiu 1,7 milhão de instalações em toda a cadeia de fornecimento de agentes de IA. Agora eles estão trazendo tudo para Nova York.
apenas 15% das equipes de segurança se sentem confiantes ao detectar um incidente de agente de IA. O guia definitivo para proteger agentes de codificação cobre o que uma habilidade, servidor MCP ou dependência desonesta pode realmente fazer dentro do Claude Code, Cursor e muito mais. Baixe o guia →.
Testando Fable vs Sol em termos de sabor (ambos são ruins) (leitura de 40 minutos).
Os pesquisadores construíram um pequeno arnês e deram ao Fable 5 e ao Sol 5.6 as mesmas tarefas para avaliar seu gosto e criatividade. As modelos tiveram que seguir o mesmo processo criativo para construir quatro vídeos diferentes de 15 segundos de duração – três anúncios e um minidocumentário. O experimento mostrou que ainda estamos longe de ter modelos de fronteira construindo conceitos e vídeos prontos para produção de forma autônoma. Eles podem ser criativos e úteis para explorar e refinar ideias, mas não podem substituir o julgamento humano, por enquanto.
O treinamento em tempo de teste permite que os modelos de IA se adaptem, atualizando seus pesos durante o uso, semelhante a um GPS que aprende um atalho de tráfego persistente. Essa abordagem reduz as necessidades de memória usando um conjunto de pesos de tamanho fixo em vez de um cache KV de crescimento linear, mas requer modelos separados para cada usuário, aumentando as demandas computacionais. A compensação reside entre o tratamento eficiente de contextos longos para serviços personalizados e a acessibilidade mais ampla dos modelos padrão.
Qwen3.8 vs Qwen3.6 vs Gemma 4 em uma GPU de 24 GB (leitura de 10 minutos).
As informações são do site TLDR AI
