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

Paglalarawan

Nesta semana, recebemos Bruno Evangelista, principal no Google Cloud AI, e ex-pesquisador da OpenAI, para conversar sobre os bastidores do Codex e, a seguir, sobre a evolução dos agentes de longa duração, sobre aprendizado por reforço, e sobre como a melhoria recursiva está mudando o desenvolvimento dos próximos modelos de IA.⁠⁠Marcus Mendes⁠⁠, host sob controle⁠⁠Fabrício Carraro⁠⁠, co-host sob controle, Program Manager da Alura, ⁠⁠autor de IA⁠⁠ e host do podcast Carreira Sem FronteirasBruno Evangelista, principal no Google Cloud AI e ex-pesquisador da OpenAILinks:METR: Measuring AI Ability to Complete Long TasksAnthropic comenta Recursive self-improvementOpenAI comenta o GDPvalDiscovery LoopChatGPT HealthGPT-RosalindIneffable IntelligenceRichard Sutton no podcast do Dwarkesh PatelThe Bitter Lesson, de Richard Suttonnanochat: projeto de Andrej Karpathy para treinar modelos de baixo custoPlano Brasileiro de Inteligência ArtificialX do Bruno EvangelistaGaranta seu ingresso para o IA Conference Brasil 2026, que acontece em 24 de setembro em São PauloInscreva-se na ⁠⁠Newsletter IA Sob Controle⁠⁠, e receba notícias semanais sobre Inteligência Artificial, assinada por Fabrício Carraro. ⁠⁠Preencha o formulário⁠⁠ com as suas sugestões para deixar o conteúdo do IA Sob Controle ainda mais interessante.Alura Cursos de Tecnologia – ⁠⁠https://www.alura.com.br⁠⁠Edição e sonorização: ⁠⁠Rede Gigahertz de Podcasts