Futuro dos filmes: entrar em cena e explorar cada quadro gerado por IA

ENTRETENIMENTO

Futuro dos filmes: entrar em cena e explorar cada quadro
gerado por IA

Já pensou em assistir a um filme de aventura de forma menos passiva, como se tivesse dentro dele? Não, não estamos falando de jogos eletrônicos em primeira pessoa, mas de interagir com streaming de vídeo em tempo real, usando teclado, telefone ou mesmo áudio.

Como funciona? Para tornar isso realidade, o novo modelo de IA da startup Odyssey gera quadros a cada 40 milissegundos para que você explore áreas dentro do vídeo usando controles básicos, de modo semelhante ao que acontece nos videogames. Qual é a sensação? Mover-se por mundos gerados por IA que misturam efeitos de filmes com aventura em primeira pessoa.

Todos os quadros são gerados em tempo real, com novos visuais apresentados rápido o suficiente para se equipararem a jogos, que mostram 30 quadros por segundo. Nenhum mecanismo tradicional de jogo alimenta essa engrenagem da Odyssey, mas sim modelos de IA e dados.

No centro dessa tecnologia está um “modelo de mundo” que usa IA para prever o próximo quadro com base em ações, na cena atual e em eventos passados. Em essência, é um modelo de dinâmica condicionado à ação. Além disso, a IA ajuda a manter a consistência espacial e gera pixels de aparência realista para dar vida às cenas. É capaz de produzir fluxos de vídeo coerentes por 5 minutos ou mais.

Modelos atuais X Modelos de mundo Em comparação com modelos de linguagem, imagens ou vídeos, os modelos de mundo ainda são incipientes, especialmente aqueles executados em tempo real.

Um dos maiores desafios é lidar com a modelagem autorregressiva, que prevê um estado futuro com base no anterior. Isso significa que as saídas geradas são devolvidas no contexto do modelo, podendo gerar instabilidade por se deslocar para fora do que foi proposto na fase de treinamento. Aprimorar isso é uma área de pesquisa da Odyssey.

Por que isso importa? Em um horizonte de tempo suficientemente longo, modelos de mundo se tornarão simuladores nos quais pixels e ações serão indistinguíveis da realidade, possibilitando experiências que até hoje não eram viáveis.

Quer ver um pouco disso em ação? A Odyssey faz uma demonstração preliminar na Web aqui.

• Perplexity Labs organiza conteúdo gerado pela IA em um espaço de trabalho unificado que permite conduzir projetos dentro do ambiente da plataforma. Disponível apenas para assinantes Pro.

• Navegador Opera Neon é totalmente baseado em agentes de IA, que podem executar tarefas de forma autônoma a partir dos botões Chat, Do e Make. Por enquanto, está disponível para convidados.

• Gemini agora pode gerar resumos de vídeos armazenados no Google Drive. Recurso parecido já era oferecido para documentos e PDFs.

• Além disso, em comemoração ao seu 10º aniversário, Google Photos foi atualizado com ferramentas de IA para edição de imagens.

• EVI 3 é a terceira geração do modelo de IA da Hume para processar texto e fala que, ao contrário das versões anteriores, pode usar qualquer voz ou personalidade descritas no prompt.

• Codestral Embed da Mistral AI é especializado em tarefas de programação, como geração e edição de código, busca semântica e detecção de duplicidade.

• Modelo de IA chinês FLARE pode prever erupções estelares ao integrar propriedades físicas das estrelas com registros históricos desses eventos.

• DeepSeek liberou uma versão atualizada (DeepSeek-R1-0528) do modelo de raciocínio R1 no Hugging Face, cujo desempenho está se aproximando dos resultados alcançados por o3 e Gemini 2.5 Pro, segundo a startup chinesa.

ESTUDO

Direto ao ponto: modelos de IA podem pensar menos e melhor

Será que impedir que modelos de IA divaguem muito e vá direto ao ponto usando cadeias de pensamento mais curtas poderia fazê-los trabalhar melhor – e mais rápido? Um recente da Meta FAIR e da Universidade de Jerusalém sugere que sim, desafiando uma antiga crença de que processos de IA longos sempre levam a melhores respostas.

Como foi feito o estudo? Pesquisadores mergulharam no mundo do raciocínio dos grandes modelos de linguagem (LLMs), testando-os em benchmarking de matemática e encontraram algo surpreendente: cadeias de pensamento mais curtas eram até 34,5% mais precisas do que as mais longas para a mesma pergunta. Isso mesmo, “pensar” menos muitas vezes levava a mais respostas corretas.

Então, como explorar esse raciocínio rápido? Usando o short-m@k, novo método de inferência proposto pelos pesquisadores que faz várias tentativas de resposta em paralelo e as interrompe assim que algumas (uma, dois ou três, digamos) terminam seu raciocínio. Em seguida, a melhor resposta é escolhida usando uma “votação” entre esses pensadores ágeis.

Os resultados? short-1k, que usa a cadeia mais curta, é equiparável ou supera os métodos tradicionais e, além disso, reduz o uso de pode computacional em até 40%. Já o short-3k produz ganhos de desempenho ainda maiores, com um aumento modesto no consumo de recursos computacionais em comparação com short-1@k. É como se eles encontrassem a pista expressa em um engarrafamento de cálculos.

Como não poderia deixar de ser, há um senão. Essa nova proposta se baseia em processamento paralelo, que exige alguma musculatura a mais em termos de memória de inferência, não disponível em cenários de poucos recursos computacionais. De qualquer forma, se pudermos priorizar cadeias de raciocínio mais curtas, poderemos tornar os modelos não apenas mais inteligentes, mas também mais sustentáveis e acessíveis.

⚖️Justiça alucinada

Um banco de dados criado pelo advogado e cientista de dados francês Damien Charlotin reuniu mais de 120 processos judiciais desde junho de 2023 nos quais alucinações geradas por IA (falsas citações ou argumentos) foram usadas em documentos oficiais. Em 2024, foram listados 36 casos; até meados de 2025 já somavam 48. Embora a maioria dos erros tenha sido cometida por pessoas que representam a si próprias nos tribunais, advogados e assessores estão cada vez mais fazendo uso equivocado da IA. A listagem inclui principalmente casos dos Estados Unidos, mas também Brasil, Canadá, Israel, Reino Unido, entre outros países.

“Milhões e milhões de dólares” estão sendo gastos pela Getty Images, conhecida empresa de licenciamento do fotos, em sua batalha legal contra a startup Stability AI. Em entrevista a CNBC, Craig Peters, CEO da Getty Images, relembrou que o processo judicial teve início em janeiro de 2023 e envolve imagens protegidas por direitos autorais que foram usadas sem permissão ou compensação para treinar o modelo Stable Diffusion da Stability AI. Peters argumenta que isso constitui "competição injusta" e "roubo", já que Stability AI está comercializando conteúdo que compete diretamente com os principais negócios da Getty Images. O executivo destaca que a indústria de IA defende que, se as empresas que desenvolvem modelos de IA forem forçadas a pagar pelo acesso a materiais protegidos, isso mataria a inovação. “Nós estamos justamente lutando contra um mundo de retórica”, rebate Peters.