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DiffusionGemma gera 1.500 tokens/s em uma única H100, superando os 303 da Gemma 4

O DiffusionGemma substitui o tradicional loop de tokens da esquerda para a direita por um bloco de difusão de 256 tokens, removendo o ruído de todo o bloco em paralelo. A abordagem reduz a latência para agentes de IA em tempo real, embora apresente uma queda de 88,3 para 69,1 no benchmark AIME e tenha dificuldades com prompts curtos.

AI · 3 min de leitura

Escalonamento do Claude reduz gastos de API em 35% e diminui a latência para 27 s

O autor desenvolveu um mapeamento estático que atribui tarefas com base na ambiguidade aos modelos Haiku, Sonnet ou Opus, e adicionou uma regra de escalonamento após duas falhas. Ao longo de quatro semanas, o sistema manteve a qualidade, reduzindo os gastos de API para 65% do original e diminuindo o tempo médio de resposta de 42 s para 27 s.

AI · 3 min de leitura

Primeiro conjunto de satélites de demonstração previsto para o final de 2027 para entregar downlink de até 1 Tbps

A constelação de órbita terrestre baixa da EON, composta por 20 satélites, utilizará lasers de alta potência e estações terrestres com diversidade climática para fornecer links em escala de terabits em rotas de alto valor, como França-Austrália, visando oferecer capacidade dedicada e de baixa latência para clientes com alta demanda de IA.

AI · 4 min de leitura

Rode 5 novos LLMs de programação em um laptop de 2026 com apenas 16 GB de RAM

Todos os cinco modelos rodam com runtimes leves como Ollama, LM Studio ou llama.cpp, e cada um oferece um nicho específico — preenchimento automático, depuração profunda, estruturação de JSON, memória ultra-baixa ou documentação multilíngue — para que você possa combinar ferramentas sem nunca sair do seu laptop.

AI · 3 min de leitura

TensorSharp permite que equipes .NET abandonem o Python e incorporem inferência de LLM nativamente

O TensorSharp é um motor de inferência puramente em C# que executa modelos GGUF no Windows, macOS e Linux, com suporte a CPU, CUDA, MLX, Metal e Vulkan. Benchmarks mostram que ele frequentemente supera o llama.cpp em latência de prefill, mantendo uma velocidade de decodificação competitiva e permitindo que serviços .NET incorporem IA sem a necessidade de um sidecar em Python.

AI · 2 min de leitura