A francesa liberou versões de 27 bilhões e de 35 bilhões de parâmetros (3 bilhões ativos), que controlam interfaces gráficas, código e ferramentas MCP.
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Estudo com 56 pessoas mostra agentes fazendo mais trabalho, mas humanos decidindo
27 de setembro de 2026Nível de hype: PesquisaOrigem: China
Segundo o The Decoder, a equipe estudou como humanos e agentes de IA trabalharam juntos para construir o Atria Dawn Preview, modelo agêntico do tipo mistura de especialistas voltado a pesquisa e engenharia. A IA foi usada em 96,5% das tarefas analisadas, e cerca de um terço das tarefas concluídas com IA não teria sido tentada sem ela.
Ao longo do projeto, os participantes passaram cada vez mais etapas aos agentes, mas as escolhas de direção continuaram humanas. O modelo, treinado com tarefas ligadas a ambientes reais de execução e checagem por testes e métricas, lidera 5 de 16 benchmarks segundo a própria equipe, como AutomationBench e CyberGym, e fica atrás em GDPval e SWE-Bench Pro.
Os resultados são da própria equipe e não passaram por verificação independente citada na matéria.
O que muda pra você
- Dev
- Registrar quantas ações o agente faz por instrução humana ajuda a medir quanto do trabalho está de fato automatizado.
- PM
- Planeje fluxos em que o agente executa e a pessoa decide pontos de direção; o estudo sugere que esse é o arranjo que funciona hoje.
Ver para outros perfis (Executivo, Investidor, Educador)
- Executivo
- Agentes ampliam o que a equipe tenta fazer, não só aceleram o que já fazia; conte isso ao medir retorno.
- Investidor
- Sem efeito direto para investidores.
- Educador
- O estudo serve de base para discutir como dividir decisões e execução entre pessoas e agentes em projetos.
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