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Jessy Lin
PhD @Berkeley_AI, pesquisador visitante @AIatMeta. Agentes 🤖 💬 interativos de linguagem
Gosto muito dessa ideia de ter agentes que controlam um computador com seu contexto e dados, já que todos estamos tentando descobrir o formato certo para agentes de uso de computador/navegador
A resposta da Zo é ~o equivalente a "computadores pessoais" na era da IA, e é muito legal pensar em como isso permite que a pessoa comum escreva e automatize coisas em suas vidas que de outra forma seriam inacessíveis
Parabéns @0thernet @perceptnet!! 💻

ben guo 🪽19 de nov. de 2025
Hoje vamos anunciar @zocomputer.
quando tivemos a ideia – dar a cada um um servidor pessoal, movido por IA – pareceu loucura.
Mas agora, até minha mãe tem um servidor próprio.
E isso está tornando a vida dela melhor.
ela pensa em Zo como sua assistente pessoal. Ela manda mensagem para gerenciar sua agenda cheia, usando todo o contexto das anotações e arquivos. Ela não precisa mais de mim para suporte técnico.
ela também usa Zo como seu espaço de trabalho inteligente – pede que organize seus arquivos, edite documentos e faça pesquisas profundas.
com a ajuda de Zo, ela pode rodar códigos de seus alunos de pós-graduação e explorar os dados por conta própria. (Minha mãe é bióloga e dirige um laboratório de pesquisa. Oi, mãe)
Zo deu à minha mãe uma verdadeira sensação de autonomia – ela pode fazer muito mais com o computador.
Queremos que todos tenham essa mesma sensação. Queremos que as pessoas se apaixonem por fazer coisas para si mesmas.
no futuro, construirmos, vamos ser donos dos nossos dados, criar nossas próprias ferramentas e criar APIs pessoais. Ter um computador inteligente em nuvem será como ter um smartphone. E a internet vai parecer muito mais viva.
ESSE É PRA VOCÊ, MÃE ❤️
agradecimentos especiais à @modal, @pydantic AI e @steeldotdev por serem ótimos parceiros antes deste lançamento. E obrigado @cursor_ai por ser minha espada 🗡️
E obrigado a todos que acreditaram em nós. Um pequeno punhado: @southpkcommons, @adityaag, @chrisbest, @rauchg, @immad, @shreyas, @MattHartman, @lessin, @gokulr, @sabrinahahn, @iqramband, @whoisnnamdi, @guruchahal, @mikemarg_, @gaybrick, @SJCizmar, @magdovitz, @anneleeskates, @henloitsjoyce, @sugarjammi, @thevibethinker, @aaronmakhoffman, @Sunfield__
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🧠 Como podemos equipar os LLMs com memória que lhes permita aprender continuamente coisas novas?
Em nosso novo artigo com @AIatMeta, mostramos como o ajuste fino das camadas de memória permite atualizações direcionadas para aprendizado contínuo, com interferência mínima no conhecimento existente.
Enquanto o ajuste fino completo e o LoRA apresentam quedas drásticas no desempenho de tarefas retidas (📉-89% FT, -71% LoRA em tarefas de aprendizado de fatos), as camadas de memória aprendem a mesma quantidade com muito menos esquecimento (-11%).
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