IBM.

SyGra automatiza a criação de conjuntos de dados sintéticos e permite ajustar modelos de linguagem sem depender de equipes grandes ou orçamentos milionários.

Acordo prevê certificação em larga escala para ampliar oferta de inteligência artificial no mercado corporativo

Método chamado ALTK usa menos tokens para obter resultados semelhantes aos de sistemas que 'pensam' em voz alta, como o o1 da OpenAI

Granite 4.0 Nano tem apenas 419 milhões de parâmetros e consegue executar tarefas de linguagem em dispositivos com menos de 1 GB de memória.

CUGA permite que qualquer pessoa monte assistentes virtuais especializados usando modelos prontos e uma interface simples — tudo roda no seu computador.

AssetOpsBench é um novo benchmark que avalia se agentes de IA conseguem diagnosticar falhas em equipamentos industriais, não apenas responder perguntas genéricas.

O Granite 4.0 3B Vision processa textos, tabelas e gráficos sem precisar de servidor — e tem código aberto.

Novo benchmark revela que mesmo os modelos mais avançados acertam menos de 40% das tarefas em ambientes empresariais reais.

Benchmark criado pela IBM mostra que mesmo os melhores modelos de linguagem falham em tarefas simples quando precisam usar ferramentas ou raciocinar em várias etapas.

A série Granite 4.1 traz modelos de linguagem com pesos abertos otimizados para empresas, e a IBM detalhou pela primeira vez todo o processo de construção.

O Granite Embedding Multilingual R2 é um modelo pequeno e gratuito que transforma textos em vetores para buscas inteligentes — e funciona até em português.

Pesquisadores da IBM defendem que a verdadeira escala da inteligência artificial corporativa virá de sistemas de agentes capazes de raciocinar, não apenas de modelos de linguagem isolados.

O ScarfBench avalia se modelos de linguagem são capazes de migrar aplicações Java legadas para frameworks modernos — uma tarefa que consome meses de trabalho humano.

Plataforma OlmoEarth combina imagens de satélite e modelos de linguagem visual para detectar desmatamento, queimadas e uso do solo em escala planetária.

Pesquisadores da IBM mostram por que decidir qual LLM usar em cada situação é mais difícil do que parece, e propõem uma solução prática.