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Aposte na ideia, não no laboratório.
Se a Anthropic estagnar, isso é culpa do paradigma, não da equipe.
Os LLMs fazem previsões. O raciocínio precisa de feedback fundamentado, memória de longo prazo, ferramentas e incentivos.
Apenas redes sem permissão podem testar isso em escala.
8/08, 02:21
Parece que o cenário entre código fechado e pesos abertos foi nivelado. O GPT-5 é apenas 10% melhor em programação do que um modelo de pesos abertos que você pode executar em um desktop de consumo e em breve em um laptop. Se a Anthropic não conseguir desenvolver um bom modelo, então provavelmente não veremos AGI por um tempo.
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