APRESENTANDO OS AI FIELD NOTES DA SENTIENT FOUNDATION Um resumo dos desenvolvimentos notáveis em IA de código aberto ↓ • @Alibaba_Qwen: Lançou o Qwen Image 2512, competindo contra o @GeminiApp Nano Banana Pro, antes do lançamento posterior do Qwen3-VL-Embedding e Qwen3-VL-Reranker, expandindo ainda mais a linha de modelos OS Qwen. • @ylecun: O pesquisador de IA afirmou que os LLMs atingiram limites e está focando em modelos de mundo na AMI • @nvidia: Lançou o Alphamayo1 no @huggingface para apoiar o raciocínio em cenários complexos de condução autônoma • @deepseek_ai: Publicou uma pesquisa sobre métodos de treinamento de IA mais eficientes, destacando a dependência da China em abordagens de código aberto em meio a restrições de GPU • TIINY: Anunciou um sistema de IA de bolso capaz de executar modelos de código aberto de 120B parâmetros localmente, reduzindo a dependência da infraestrutura em nuvem • @Lightricks: Tornou o @ltx_model LTX-2 de código aberto, um modelo de geração de áudio-vídeo com pesos abertos e código de treinamento completo, otimizado para inferência local em GPUs NVIDIA RTX de consumo • @NousResearch: Lançou o NousCoder-14B, um modelo de codificação de código aberto treinado em quatro dias em 48 GPUs NVIDIA B200, posicionado contra o @claudeai Code