Rede de IA descentralizada do Telegram remunera em criptomoedas

IA PRIVADA

Rede de IA descentralizada do Telegram remunera em criptomoedas

Em um movimento para desafiar o controle das Big Techs no campo da infraestrutura de IA, a Telegram revelou Cocoon, rede descentralizada de recursos computacionais para IA construída sobre a blockchain The Open Network (TON). Anunciado pelo CEO Pavel Durov durante o evento Blockchain Life 2025, Cocoon manterá um mercado mundial de GPUs que remunera indivíduos por suas contribuições usando a criptomoeda Toncoin, criptomoeda nativa do blockchain TON.

Como funciona? Abreviação de Confidential Compute Open Network, Cocoon cria um ecossistema do tipo peer-to-peer que conecta donos de GPUs com desenvolvedores que precisam de poder computacional para inferência de IA.

A principal lei que rege Cocoon é a da confidencialidade. Isso significa que prompts e dados que atravessam a rede do Cocoon são criptografados durante todo o processo de inferência de IA. Isso é algo valorizado em uma era em que a coleta de dados por gigantes da IA e da nuvem provoca desconfiança generalizada.

Para seus idealizadores, Cocoon marca um salto significativo em direção à IA verdadeiramente privada, alinhando-se com o compromisso de longa data do Telegram com a liberdade digital e a soberania do usuário.

Como nesse caso santo de casa faz milagre, o próprio Telegram é o primeiro usuário em larga escala do Cocoon. A gigante do app de mensagens planeja usar recursos orientados por IA no Telegram Mini Apps e em outras ferramentas de IA usando a infraestrutura de computação distribuída privada do Cocoon.

O projeto já tem apoio financeiro da AlphaTON Capital, que anunciou planos de fazer um “investimento substancial” em hardware para a rede. Com abertura para provedores de GPUs e desenvolvedores, Cocoon deve ser lançado durante novembro de 2025.

• Adobe anunciou várias novidades baseadas em IA em sua conferência Max, desde assistentes de IA para seus aplicativos até a opção de usar no Photoshop modelos do Google e da Black Forest Labs, além do próprio Firefly da Adobe.

• Cursor 2.0 traz duas novidades: Composer, seu primeiro modelo de programação, e uma nova interface para trabalhar com agentes em paralelo.

• Agent HQ reúne agentes de programação da Anthropic, OpenAI, Google, Cognition e xAI diretamente no fluxo de trabalho do GitHub.

• KaniTTS é um modelo de alta velocidade e alta fidelidade para aplicações de IA baseadas em conversas em tempo real usando hardware de consumo.

• Nemotron Nano 2 VL, da NVIDIA, é um modelo de linguagem visual com inteligência para interpretar documentos e compreender vídeos longos.

• MiniMax M2 é um modelo de código aberto para fluxo de trabalho de agentes e programação que desafia Claude Sonnet em preço e velocidade.

• Odyssey-2 é um modelo para geração interativa de vídeos que produz um novo quadro a cada 50 ms (ou seja, vídeo com 20 quadros por segundo).

• Hailuo 2.3 é uma plataforma de IA que transforma texto e imagens em vídeos cinematográficos hiper-realistas com qualidade profissional.

• IGX Thor é um processador da NVIDIA construído sobre a arquitetura Blackwell, de alto desempenho, para sistemas de IA Física que trabalham em tempo real, como aplicações industriais, robóticas e médicas. 🤖🏭👨🏻‍⚕️

TESTADO EM CASA

Modelos de classificação de segurança da OpenAI “pensam antes de julgar”

A OpenAI liberou para desenvolvedores e equipes de segurança um par de modelos de IA de peso aberto para ajudá-los a aplicar suas próprias regras de segurança de forma mais flexível e transparente.

Disponível nas versões de 20 bilhões e 120 bilhões de parâmetros, o gpt-oss-safeguard usa raciocínio, e não milhares de exemplos rotulados, para aprender o que é “seguro” no momento da inferência. Basta dar a esses modelos políticas personalizadas e as mensagens a avaliar para que não apenas tomem uma decisão, mas a expliquem passo a passo.

Quais são desvantagens? O gpt-oss-safeguard é mais lento e exige mais poder computacional do que sistemas classificadores leves, por isso é recomendável usá-lo com critério - por exemplo, depois que filtros rápidos sinalizarem conteúdo potencialmente nocivo.

Internamente, a OpenAI usa um sistema semelhante chamado Safety Reasoner para proteger os produtos ChatGPT e Sora 2, às vezes dedicando até 16% do poder computação total ao raciocínio aplicado à segurança.

Quer testar? Baixe o gpt-oss-safeguard do Hugging Face.

A agência de Imigração e Alfândega dos Estados Unidos contratou por US$ 5,7 milhões a plataforma Zignal Labs para monitoramento de mídias sociais baseado em IA. De acordo com registros federais obtidos por The Lever, o sistema lê mais de 8 bilhões de publicações diariamente em mais de 100 idiomas, usando aprendizado de máquina, visão computacional e OCR para analisar o conteúdo de plataformas como TikTok, Facebook, X e YouTube. A ferramenta pode até extrair dados de geolocalização de imagens e vídeos para que o ICE rastreie a localização física de indivíduos com base em suas atividades on-line. Defensores dos direitos civis já soaram o alarme em proteção da liberdade de expressão e direitos à privacidade.

Dois senadores dos Estados Unidos apresentaram um projeto de lei bipartidário para proibir menores de 18 anos de usar chatbots de IA. Também prevê a verificação rigorosa da idade (por exemplo, com envio de documentos oficiais de identidade ou reconhecimento facial) e exige que chatbots divulguem que são uma ferramentas de IA a cada 30 minutos. Além disso, a proposta tornaria ilegal para chatbots de IA gerar conteúdo sexual para menores ou promover ações de automutilação ou suicídio; violações das regras estariam sujeitas a penalidades civis e criminais. O projeto de lei surge em meio à crescente preocupação de pais e defensores da segurança infantil com os impactos psicológicos das interações com IA em usuários jovens.