2025-12-05 22:30:50

Os resultados do ARC Prize 2025 são bastante interessantes — uma certa equipa conseguiu superar monstros de parâmetros com um modelo simplificado.

Qual é o segredo deles? Alimentação com dados sintéticos + aprendizagem por reforço adaptativa. Parece simples, mas isto prova uma coisa: um modelo maior não é necessariamente mais inteligente, a estratégia de treino é que faz a diferença.

Este caminho de maior leveza é uma boa notícia para os programadores com recursos limitados. Afinal, nem todos têm capacidade para gastar recursos computacionais a acumular parâmetros. A democratização da tecnologia, talvez, comece por estas soluções pequenas mas elegantes.

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SatoshiNotNakamoto

· 3h atrás

Caramba, um modelo pequeno a superar um modelo grande? Agora dá mesmo para calar aqueles que só sabem gastar dinheiro a aumentar parâmetros, haha

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down_only_larry

· 12-05 23:00

A sério, porque é que é tão difícil perceber que qualidade > quantidade? Um monte de grandes modelos não chega aos calcanhares de uma estratégia de treino requintada.

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OnlyUpOnly

· 12-05 23:00

Os pequenos modelos deram a volta por cima, desta vez finalmente vimos algo de verdade, já não é a era em que basta acumular parâmetros para ganhar.

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MidnightTrader

· 12-05 22:57

A abordagem dos dados sintéticos é mesmo incrível, parece que os grandes modelos vão mesmo à vida haha --- A sério? Agora até os pequenos investidores conseguem treinar bons modelos? As grandes empresas que gastavam rios de dinheiro devem estar a entrar em pânico --- Espera lá, como é que se usa isso do reinforcement learning adaptativo? Alguém consegue explicar como se eu tivesse 5 anos? --- Finalmente uma boa notícia, já não é preciso juntar meio ano de salário para comprar poder de computação --- Modelos simplificados a derrotar monstros de parâmetros, se isto for verdade... os projetos de IA on-chain vão passar por outra ronda de triagem --- Só quero saber se este método é replicável ou se é mais uma daquelas ideias que só funcionam bem nos artigos científicos --- Já estou farto de ouvir falar em democratização da tecnologia, mas desta vez parece que é a sério

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HalfIsEmpty

· 12-05 22:40

Porra, finalmente alguém expôs a lógica inflacionada dos grandes modelos. Dados sintéticos + aprendizagem por reforço conseguem facilmente superar o empilhamento de parâmetros, agora aquelas empresas de IA que queimam dinheiro ficaram numa situação embaraçosa. Esta mudança liberta mesmo a produtividade, as pequenas equipas já não ficam reféns da capacidade computacional.

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GateUser-0717ab66

· 12-05 22:38

Uau, finalmente alguém desvendou a magia dos grandes modelos, nem é preciso acumulá-los até se tornarem monstros. Esta abordagem de dados sintéticos + aprendizagem por reforço é realmente incrível, chegou a primavera para as pequenas equipas!

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SchrodingerGas

· 12-05 22:34

Mais uma vez ficou provado que os grandes modelos cheios de parâmetros estão apenas a fazer de conta, como no conto das novas roupas do imperador; o verdadeiro segredo para vencer está no equilíbrio estratégico do treino.

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