De acordo com pt.wedoany.com-A Google está reorganizando sua equipe de codificação de inteligência artificial, montada há apenas alguns meses, para reduzir a diferença em relação à Anthropic na aplicação comercial mais valiosa atualmente: a escrita de código. De acordo com o The Information, essa "força-tarefa" temporária está sendo expandida para um departamento de longo prazo, focado na fase de "treinamento intermediário", que ocorre entre o pré-treinamento e o pós-treinamento dos modelos.
O ajuste visa mudar a forma como o modelo Gemini é treinado. O objetivo da nova equipe não se limita a otimizar as respostas prontas do modelo, mas sim incorporar capacidades essenciais mais cedo: fortalecer as habilidades de codificação e expandi-las para tarefas comerciais relacionadas, incluindo a criação de apresentações. Isso está alinhado com o caminho já adotado pela Anthropic e OpenAI, onde as ferramentas de codificação vão além da programação em si.
A Google reconhece, essencialmente, que apenas um modelo base poderoso não é suficiente para vencer neste segmento específico; são necessários treinamento especializado, recursos computacionais dedicados e ciclos de iteração de produto mais estreitos. Essa reorganização ocorre em um contexto preocupante: a empresa perdeu recentemente dois pesquisadores renomados. Noam Shazir juntou-se à OpenAI, supostamente porque o poder computacional necessário para seu projeto foi realocado para outras equipes; John Jumper, ganhador do Prêmio Nobel e líder do AlphaFold, está prestes a ingressar na Anthropic, tendo sido transferido para a equipe de codificação pouco antes de sua saída.
O treinamento do modelo Gemini não tem sido tranquilo, e sinais indiretos disso aparecem no progresso do produto principal. O Gemini 3.5 Pro, lançado na conferência I/O em maio, ainda não foi disponibilizado publicamente. De acordo com o Business Insider, seu lançamento foi adiado para julho. A Google está coletando feedback nas plataformas Antigravity e LMArena, realizando treinamento adicional no modelo para lidar com tarefas de agente mais longas e resolvendo separadamente o problema de consumo de tokens. Atualmente, apenas o Gemini 3.5 Flash está disponível publicamente, enquanto a versão Pro permanece limitada a uma prévia empresarial restrita.
A margem de segurança da Google ainda é enorme, com seus próprios chips TPU, o modelo Gemini, serviços em nuvem, busca, YouTube e uma vasta rede de distribuição. A questão é se essa reorganização do treinamento resultará em uma melhoria substancial de qualidade, ou apenas em uma mudança de placa na porta. O primeiro teste será o lançamento do Gemini 3.5 Pro em julho.
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