Ir para o conteúdo

News

iPhone 18 Pro ganha recurso para comprovar autenticidade de fotos

A Apple apresentou o Apple Reference Image, um novo recurso do iPhone 18 Pro que permite verificar se uma fotografia corresponde ao que a câmera registrou originalmente. A tecnologia cria uma referência protegida no momento da captura, ajudando a identificar alterações feitas posteriormente na imagem.

A novidade chega em um momento de popularização de ferramentas capazes de gerar e modificar fotografias com inteligência artificial. A proposta é oferecer uma forma de comprovar a origem de imagens registradas pelo celular, algo especialmente relevante para fotógrafos e profissionais do fotojornalismo.

Como funciona o Apple Reference Image

Ao tirar uma foto, o sensor principal também registra dados assinados digitalmente. Essas informações são processadas pelo Private Cloud Compute para criar uma versão não alterada da imagem, que funciona como uma espécie de negativo digital.

A referência pode ser visualizada no aplicativo Fotos e comparada com outras versões da fotografia. Dessa forma, é possível verificar visualmente se mudanças foram realizadas depois da captura original.

O recurso depende de dados registrados diretamente pelo sensor do iPhone 18 Pro, o que permite estabelecer uma referência do que a câmera efetivamente capturou naquele momento.

Verificação também poderá chegar a outros aplicativos

Inicialmente, as imagens de referência poderão ser visualizadas no Fotos. A Apple também disponibilizará APIs para que desenvolvedores incorporem a tecnologia aos próprios aplicativos.

Além do Reference Image, a Apple anunciou suporte ao padrão SynthID, que pode ajudar usuários a identificar conteúdos criados ou modificados com inteligência artificial.

O impacto para a autenticidade das imagens digitais

O Apple Reference Image adiciona uma nova camada de verificação em um cenário no qual fotografias reais, imagens editadas e conteúdos gerados por IA estão cada vez mais difíceis de distinguir apenas pela aparência.

Em vez de tentar analisar uma imagem posteriormente para descobrir se ela é falsa, a tecnologia cria uma referência protegida desde o momento da captura. Para áreas como fotografia e jornalismo, isso pode facilitar a comprovação de que determinada imagem corresponde ao que o sensor da câmera realmente registrou.

Prime Video usa IA para sincronizar lábios de atores em séries dubladas

O Prime Video começou a usar inteligência artificial para ajustar digitalmente os movimentos da boca dos atores às falas de versões dubladas. A tecnologia estreia em Maxton Hall, com as duas primeiras temporadas da série disponíveis globalmente com sincronização labial na dublagem em inglês.

A proposta é reduzir uma das diferenças mais perceptíveis da dublagem tradicional: momentos em que o movimento dos lábios não acompanha o tempo ou as palavras do novo áudio. O recurso combina inteligência artificial e efeitos visuais para sincronizar a imagem com vozes gravadas por dubladores humanos.

Como funciona a sincronização

O sistema modifica visualmente os movimentos da boca dos atores para que acompanhem o áudio dublado. A voz continua sendo produzida por profissionais humanos, enquanto IA e tecnologias de VFX são usadas na etapa visual do processo.

A intenção é criar uma experiência mais natural para quem assiste a produções internacionais em outros idiomas, evitando que a diferença entre áudio e imagem prejudique a imersão.

Tecnologia estreia em Maxton Hall

O primeiro título a receber o recurso é Maxton Hall, descrita pelo Prime Video como sua série original internacional mais assistida até agora. As temporadas 1 e 2 já contam com a nova sincronização na versão dublada em inglês.

A tecnologia também estará presente na terceira e última temporada, prevista para chegar ao Prime Video em 9 de dezembro. A plataforma planeja levar o recurso a outros títulos posteriormente.

O impacto da IA na dublagem de produções internacionais

A sincronização labial mostra uma aplicação de IA que atua diretamente sobre a imagem de filmes e séries sem substituir necessariamente o trabalho dos dubladores. Nesse caso, a tecnologia é usada para aproximar a interpretação visual do áudio produzido em outro idioma.

Para serviços de streaming com catálogos distribuídos globalmente, esse tipo de ferramenta pode tornar produções estrangeiras mais naturais para públicos que preferem versões dubladas. A expansão planejada pelo Prime Video também indica que a sincronização automática de lábios pode passar a fazer parte do processo de localização de mais conteúdos da plataforma.

Suno abandona modelos antigos e lança nova geração com gravadoras

A Suno lançou nesta quarta-feira (9) a geração v6 de seus modelos de inteligência artificial para criação musical, marcando uma mudança importante na estratégia da plataforma. Os novos sistemas foram desenvolvidos em parceria com nomes da indústria fonográfica, como Warner Music Group, BMG e Believe, e usam conteúdo licenciado em vez do conjunto de dados empregado nas versões anteriores.

A mudança ocorre depois de anos de disputas sobre direitos autorais envolvendo ferramentas de música por IA. A Warner chegou a processar a Suno em 2024, mas encerrou o processo em novembro de 2025 após fechar um acordo que previa justamente a criação de modelos licenciados. Universal Music Group, Sony Music e outros detentores de direitos ainda mantêm ações contra a startup.

Três modelos formam a nova geração

A família v6 chega dividida em três versões. O v6 é o modelo principal, direcionado aos assinantes Pro e Premier e pensado para oferecer maior precisão e controle sobre o resultado final.

O v6-wild, também exclusivo dos planos pagos, adota uma abordagem mais experimental. A ideia é gerar resultados menos previsíveis, misturar estilos e ajudar músicos a explorar novas direções criativas.

Já o v6-mini está disponível gratuitamente e prioriza velocidade e eficiência para transformar ideias rapidamente em músicas. Todas as versões permitem gerar faixas com até oito minutos.

Com o lançamento, as gerações anteriores serão descontinuadas e a plataforma passará a operar inteiramente sobre a família v6.

IA agora consegue editar partes específicas de uma música

Uma das principais mudanças está no nível de controle oferecido ao usuário. Em vez de gerar novamente uma faixa inteira para realizar pequenas alterações, o v6 permite modificar trechos específicos usando comandos em linguagem natural.

É possível, por exemplo, pedir para trocar apenas uma palavra da letra, alterar o estilo de um refrão ou preservar uma música enquanto uma determinada seção é refeita.

O modelo também pode combinar elementos de diferentes faixas em uma mesma solicitação, separar instrumentos, criar batidas a partir de samples e produzir músicas usando texto, áudio, imagens ou vídeos como referências.

Acordos mudam relação da Suno com gravadoras

A participação de grandes empresas do setor musical é uma das diferenças mais relevantes dessa nova fase.

Em novembro de 2025, a Warner Music Group encerrou sua disputa judicial com a Suno e anunciou uma parceria para desenvolver modelos licenciados. O acordo estabelece que artistas e compositores poderão escolher se autorizam determinados usos de nome, imagem, voz e composições em produtos de IA.

A BMG fechou uma parceria semelhante em agosto de 2026. O acordo prevê proteção dos direitos e remuneração para artistas e compositores que optarem por participar das novas experiências criadas pelas duas empresas.

Um dia antes do lançamento do v6, a Suno também anunciou uma parceria com a Believe e a TuneCore. Obras de artistas e selos participantes poderão fazer parte dos novos modelos, desde que exista autorização, com previsão de compensação aos titulares dos direitos.

Processos por direitos autorais ainda continuam

A mudança não encerra os problemas jurídicos da Suno.

A Universal Music Group e a Sony Music ainda mantêm processos relacionados ao uso de músicas protegidas por direitos autorais no treinamento dos modelos anteriores. A editora Round Hill Music também processou a startup em agosto, acusando-a de utilizar centenas de músicas sem autorização.

A controvérsia sobre os primeiros modelos da Suno também inclui acusações de que músicas disponíveis no YouTube teriam sido extraídas e utilizadas no treinamento da tecnologia.

O v6 representa justamente uma tentativa de construir uma nova geração sobre outra base jurídica e comercial, separada dos dados utilizados pelas versões anteriores.

Artistas poderão autorizar remixes e receber por isso

A próxima etapa da estratégia da Suno envolve produtos construídos diretamente ao redor de artistas.

A plataforma prepara experiências em que músicos poderão optar voluntariamente por participar e receber remuneração. A ideia é permitir novas formas de interação entre fãs e artistas, incluindo experiências musicais baseadas em seus catálogos.

Mikey Shulman, cofundador e CEO da Suno, descreveu o v6 como uma base para novos produtos capazes de abrir fontes de receita dentro do ecossistema musical.

A disputa da música por IA entra em uma nova fase

O lançamento do v6 mostra uma mudança importante no mercado de música generativa. Depois de crescerem rapidamente e enfrentarem processos por direitos autorais, plataformas de IA começam a transformar gravadoras, editoras e distribuidoras de adversárias em parceiras comerciais.

Para a Suno, isso pode reduzir parte da incerteza sobre como desenvolver futuros modelos e, ao mesmo tempo, abrir caminhos para remunerar artistas cujas obras participem dessas novas experiências.

A questão agora deixa de ser apenas se a IA pode criar músicas convincentes. O mercado começa a discutir como essas ferramentas podem usar catálogos profissionais, quem precisa autorizar esse uso e como artistas e detentores de direitos serão remunerados.

Mapa neural de mosca começa a alimentar jogos e experimentos de IA

Pesquisadores concluíram um mapa detalhado do cérebro e do sistema nervoso central de uma mosca-da-fruta macho, reunindo cerca de 166 mil neurônios e 125 milhões de conexões sinápticas. O projeto contou com participação do Google Research, HHMI Janelia Research Campus, Universidade de Cambridge e outros grupos de pesquisa.

O conjunto de dados, chamado MaleCNS v1.0, começou rapidamente a ser reaproveitado fora dos laboratórios. Desenvolvedores já transformaram partes dessa estrutura neural em software capaz de participar de experimentos com reconhecimento de emoções na voz, simulações de estímulos associados à dor e até personagens de jogos executados no navegador.

Como o cérebro da mosca foi mapeado

O trabalho reconstrói o cérebro central, os lobos ópticos e o cordão nervoso ventral da mosca. Com isso, pesquisadores conseguem acompanhar conexões que vão desde regiões responsáveis pelo processamento de estímulos visuais, auditivos e olfativos até circuitos relacionados ao movimento.

A reconstrução foi feita a partir de imagens de microscopia eletrônica. Sistemas de inteligência artificial ajudaram a identificar e conectar estruturas presentes nessas imagens, enquanto especialistas revisaram e corrigiram os resultados.

O produto final funciona como um conectoma, uma espécie de mapa que mostra quais neurônios estão ligados entre si. Esses dados podem ser visualizados, analisados e usados como base para modelos computacionais.

Rede neural da mosca foi usada para classificar emoções

Um dos primeiros experimentos surgiu poucos dias após a divulgação do conectoma. Nathan Roll, da Oruk, selecionou 499 neurônios fortemente conectados e reproduziu em software 15.865 conexões entre eles, correspondentes a mais de 867 mil contatos sinápticos presentes nos dados originais.

A rede recebeu características extraídas de gravações de voz humana. Um pequeno componente treinável foi então usado para relacionar os padrões produzidos pelo circuito a diferentes categorias de emoção e estilos de fala.

O sistema foi treinado com 16.995 gravações e testado com outras 2.022. A maior parte da estrutura baseada no cérebro da mosca permaneceu fixa, enquanto apenas a camada responsável por interpretar os sinais foi treinada.

Os resultados também mostram as limitações do experimento. A rede baseada nas conexões reais atingiu 16,84% de mAP, enquanto uma versão com as conexões embaralhadas chegou a 16,88%. Na prática, o teste não encontrou uma vantagem específica da arquitetura biológica para reconhecer emoções humanas.

Isso também não significa que uma mosca seja capaz de compreender emoções humanas. O experimento usa apenas a organização de parte das conexões neurais como estrutura computacional.

Simulação usa circuitos neurais para reagir a estímulos

Outro projeto, chamado ConnectomeFly, transforma circuitos neurais de moscas em uma simulação interativa executada no navegador.

Nesse caso, o sistema utiliza um conjunto de 668 neurônios derivado de dados do FlyWire, e não todos os 166 mil neurônios presentes no MaleCNS.

Uma das funções da demonstração permite aplicar um forte estímulo nociceptivo à rede. A nocicepção é o mecanismo usado por organismos para detectar estímulos potencialmente nocivos.

A simulação aumenta a atividade da rede após o estímulo, mas isso não significa que o software esteja sentindo dor. O projeto reproduz matematicamente partes da atividade neural a partir de dados biológicos, sem demonstrar consciência ou experiência subjetiva.

Conectoma também chegou aos jogos

Os dados também começaram a aparecer em projetos experimentais de games.

O Fly Escape Room coloca moscas virtuais dentro de um ambiente tridimensional e usa circuitos derivados do MaleCNS como parte do sistema responsável pelo comportamento desses personagens.

O jogador distribui elementos pelo cenário enquanto as moscas recebem diferentes estímulos do ambiente e tentam encontrar uma saída. O projeto roda diretamente no navegador e utiliza Rust compilado para WebAssembly.

Apesar de algumas descrições nas redes sociais sugerirem que os NPCs usam os 166 mil neurônios completos da mosca, a implementação atual trabalha com um subconjunto do conectoma.

O impacto dos conectomas para a computação

Os projetos mostram como mapas neurais estão começando a ser utilizados não apenas para estudar organismos biológicos, mas também como matéria-prima para novos tipos de software.

Um conectoma, porém, não representa sozinho um cérebro funcionando. Ele revela quais neurônios estão conectados, mas não reproduz automaticamente fatores como atividade elétrica, química, plasticidade e mudanças de estado que acontecem em um organismo vivo.

Mesmo com essas limitações, a possibilidade de transformar circuitos biológicos reais em modelos executáveis abre espaço para experimentos em inteligência artificial, neurociência computacional, robótica e games.

O caso da mosca-da-fruta também mostra como grandes mapas cerebrais podem deixar de ser apenas bancos de dados científicos e passar a funcionar como estruturas que desenvolvedores conseguem explorar diretamente em software.

ChatGPT ganha geração de imagens até 50% mais rápida

A OpenAI lançou o ChatGPT Images 2.5, nova geração de seu modelo de criação e edição de imagens. A atualização reduz em até 50% o tempo de geração em comparação com o Images 2.0 e tenta resolver uma das limitações mais comuns das versões anteriores: alterar partes da imagem que o usuário não pediu para modificar.

Além das melhorias no modelo, o ChatGPT ganha novos recursos voltados à criação visual, incluindo transformação de desenhos em imagens, templates, comentários para edições mais específicas e opções de compartilhamento.

Edições mais precisas

Um dos principais avanços do Images 2.5 está na capacidade de preservar partes da imagem que não fazem parte da solicitação.

A nova versão foi desenvolvida para modificar apenas os elementos indicados pelo usuário, reduzindo alterações inesperadas no restante da composição. Esse comportamento busca tornar o processo de edição mais previsível, especialmente em ajustes feitos sobre imagens já existentes.

O ganho de velocidade também é relevante. A OpenAI indica que o Images 2.5 pode concluir gerações até 50% mais rápido que o Images 2.0.

Sketch transforma desenhos em imagens

Entre as novidades está o recurso Sketch. Ao digitar “@Sketch”, o usuário pode fazer um desenho simples e utilizá-lo como ponto de partida para a criação de uma imagem.

A plataforma também recebeu comentários voltados a ajustes mais granulares, permitindo indicar com maior precisão o que deve ser alterado. Templates ajudam a iniciar criações a partir de estruturas prontas, enquanto prompts e imagens podem ser compartilhados com outras pessoas.

Sunburst e Flare chegam à API

A OpenAI também disponibilizou dois modelos chamados Sunburst e Flare por meio da API.

Os dois ocupam, respectivamente, a primeira e a segunda posições nos rankings de geração de imagens do Arena AI, reforçando o desempenho da nova geração dos modelos visuais da companhia.

O resultado chama atenção porque o Images 2.0 já permanecia entre os primeiros colocados nesses rankings antes da chegada dos novos modelos.

Impacto no mercado de geração de imagens

A atualização aumenta a pressão competitiva no mercado de inteligência artificial generativa, principalmente em uma área na qual velocidade e precisão de edição têm impacto direto na experiência de uso.

Com geração mais rápida, alterações mais controladas e ferramentas como Sketch e templates, o ChatGPT Images 2.5 tenta tornar a criaçãao visual menos dependente de sucessivas tentativas para chegar ao resultado desejado.

O desempenho de Sunburst e Flare nos rankings também mostra que a disputa por modelos de imagem está avançando rapidamente. Neste caso, a OpenAI não precisou apenas alcançar concorrentes: os novos modelos chegam para superar uma geração anterior que já estava entre as mais bem avaliadas.

Droga criada com ajuda de IA faz pacientes parecerem biologicamente mais jovens em estudo inicial

A rentosertib, medicamento desenvolvido pela Insilico Medicine com auxílio de inteligência artificial para tratar a fibrose pulmonar idiopática, apresentou um resultado inesperado em uma análise de dados clínicos: pacientes tratados com a substância apresentaram sinais de menor idade biológica em seis diferentes modelos de “relógios de envelhecimento”.

O resultado ainda é preliminar e foi obtido a partir de uma amostra pequena, mas levanta a possibilidade de que a droga tenha efeitos que vão além do combate à doença pulmonar.

O que o estudo encontrou

A análise utilizou dados de 42 pacientes que participaram de um ensaio clínico da rentosertib realizado no ano passado. Amostras de sangue coletadas durante o estudo foram analisadas e comparadas com dados mais amplos do UK Biobank.

Os pesquisadores utilizaram seis modelos independentes de relógios biológicos baseados em inteligência artificial. Essas ferramentas analisam marcadores presentes no sangue para estimar a idade biológica de uma pessoa.

Em todos os seis modelos, os pacientes tratados apresentaram sinais compatíveis com uma idade biológica menor. Em uma das análises, as estimativas indicaram uma redução de aproximadamente 2,7 a 3,5 anos.

A dose que apresentou o sinal mais claro relacionado ao envelhecimento, porém, não foi a mesma que produziu os maiores ganhos na função pulmonar. A diferença pode indicar que parte do efeito observado não está diretamente ligada à melhora da doença.

Uma droga projetada por inteligência artificial

A rentosertib foi criada para tratar a fibrose pulmonar idiopática, condição em que o tecido dos pulmões sofre cicatrização progressiva e compromete a respiração.

No desenvolvimento do medicamento, a inteligência artificial foi usada para identificar a proteína-alvo e projetar a molécula candidata. O estudo atual adiciona uma nova dimensão ao projeto ao investigar possíveis efeitos sobre marcadores associados ao envelhecimento.

Ainda não é possível concluir que a rentosertib desacelera o envelhecimento humano. Os resultados vêm de uma análise exploratória, com poucos participantes, e os relógios de envelhecimento são indicadores biológicos, não uma demonstração de aumento da longevidade.

O impacto para o mercado

O resultado mostra uma das possibilidades mais ambiciosas da aplicação de IA na indústria farmacêutica: usar sistemas computacionais não apenas para acelerar a descoberta de medicamentos, mas também para encontrar efeitos biológicos que poderiam passar despercebidos em estudos convencionais.

Caso os sinais sejam confirmados em estudos maiores, medicamentos originalmente desenvolvidos para doenças específicas podem revelar aplicações relacionadas ao envelhecimento. Por enquanto, porém, a rentosertib deve ser vista como uma candidata que apresentou um sinal promissor, e não como uma terapia comprovada contra o envelhecimento.

Escolas de Los Angeles endurecem regras e bloqueiam IA para estudantes

O distrito de escolas públicas de Los Angeles suspendeu o acesso dos estudantes a ferramentas de inteligência artificial generativa em dispositivos administrados pela rede durante o ano letivo de 2026-2027. A medida vale para alunos de todas as séries e permanecerá em vigor enquanto o distrito define regras mais permanentes para o uso da tecnologia.

A decisão coloca Los Angeles entre os sistemas educacionais dos Estados Unidos que adotaram restrições mais duras à IA nas salas de aula. A mudança ocorre em meio a preocupações sobre dependência excessiva de ferramentas digitais, impacto no aprendizado e redução do tempo dedicado a atividades sem telas.

Como funciona o bloqueio

A moratória impede que estudantes usem IA generativa em dispositivos pertencentes ao Los Angeles Unified School District, o LAUSD. Ferramentas capazes de produzir textos, imagens ou respostas a partir de comandos dos usuários ficam fora do alcance dos alunos nesses equipamentos.

O bloqueio inclui o AI Mode do Google, recurso que permite conversar com a inteligência artificial diretamente pelo buscador. Resumos automáticos gerados por IA ainda podem aparecer nos resultados de pesquisa, mas os estudantes não conseguem abrir o modo de conversação ou fazer perguntas adicionais por meio dele.

Nem toda forma de inteligência artificial foi proibida. Sistemas adaptativos que modificam a dificuldade de exercícios conforme o desempenho do aluno, reconhecimento de voz, conversão de texto em áudio, legendas em tempo real e ferramentas de tradução poderão continuar sendo utilizados para fins educacionais.

Professores também não estão incluídos na suspensão e podem continuar utilizando IA nos dispositivos da rede. O distrito, porém, não mantém atualmente um sistema geral para empregar essas ferramentas na correção de trabalhos ou na identificação de possíveis casos de desonestidade acadêmica.

Regra ainda não cobre dispositivos pessoais

A restrição vale especificamente para equipamentos controlados pelo distrito. O LAUSD ainda não estabeleceu uma política geral para o uso de IA em celulares, computadores ou outros dispositivos pessoais dos estudantes.

Quando um aluno acessa serviços usando uma conta escolar, entretanto, parte dessa atividade pode ser monitorada pela infraestrutura tecnológica da rede.

A suspensão foi implementada por administradores do distrito dentro das novas diretrizes para reduzir e tornar mais intencional o uso de telas nas escolas. Integrantes do conselho escolar disseram não saber que a política anterior havia sido substituída por uma moratória mais ampla, embora não tenham se oposto à mudança.

As regras de Los Angeles para dispositivos também passaram a priorizar atividades ligadas diretamente ao currículo e restringem conteúdos sem finalidade educacional, incluindo plataformas de entretenimento, streaming e jogos não aprovados.

Los Angeles vai além das restrições de Nova York

A mudança foi divulgada na mesma semana em que as escolas públicas de Nova York anunciaram uma moratória de um ano para IA generativa voltada a estudantes da educação infantil até o 8º ano.

Em Nova York, alunos do ensino médio ainda poderão ter contato com programas previamente avaliados e projetos-piloto supervisionados. O sistema também prevê módulos de alfabetização em IA para ensinar riscos, vieses, funcionamento e uso responsável da tecnologia.

Los Angeles adotou uma regra mais abrangente nos equipamentos administrados pelo distrito, já que a suspensão alcança estudantes de todas as séries. Nova York, por outro lado, estabeleceu regras mais detalhadas para permitir experiências controladas com IA no ensino médio.

As duas redes também mantêm exceções para determinadas tecnologias educacionais e ferramentas de acessibilidade, mostrando que as medidas miram principalmente sistemas de IA generativa usados diretamente pelos estudantes.

O que a decisão sinaliza para a IA nas escolas

As medidas de Los Angeles e Nova York mostram uma mudança na forma como grandes redes públicas estão lidando com inteligência artificial na educação. Depois de um período marcado pela rápida chegada de chatbots e ferramentas generativas às salas de aula, o foco começa a se deslocar para limites de uso, supervisão e alfabetização em IA.

Para empresas que desenvolvem tecnologia educacional, políticas desse tipo aumentam a importância de demonstrar segurança, controle por professores e benefícios concretos para o aprendizado. Para escolas, o desafio passa a ser equilibrar a preparação dos estudantes para um ambiente cada vez mais influenciado pela IA com a preservação de atividades que dependem de raciocínio independente e interação humana.

Novo Claude avança em programação e corta bloqueios de segurança: Fable 5.1

A Anthropic lançou o Claude Fable 5.1, nova geração de seu modelo de inteligência artificial voltado para programação, pesquisa e tarefas profissionais de longa duração. O modelo chega com ganhos expressivos de desempenho sobre o Fable 5, além de mudanças em preço, privacidade e mecanismos de segurança.

A atualização também acompanha o Claude Mythos 5.1, tecnicamente baseado no mesmo modelo, mas com proteções mais permissivas para pesquisadores e profissionais previamente aprovados nas áreas de cibersegurança e ciências da vida. O Fable 5.1 já está disponível de forma geral, enquanto o Mythos 5.1 possui acesso restrito.

Desempenho cresce em programação e pesquisa

O Fable 5.1 apresentou avanços em diferentes testes de desempenho. No Terminal-Bench-Science 0.1, voltado para pesquisa científica com agentes, o modelo alcançou 52,6%, contra 24,7% do Fable 5.

No Terminal-Bench 4.0, que mede tarefas de programação executadas de forma autônoma, o Fable 5.1 registrou 55,8%, enquanto o Mythos 5.1 chegou a 60,9%. O Fable 5 obteve 42% no mesmo teste.

Os ganhos também aparecem em tarefas corporativas. No AutomationBench, o resultado subiu de 17,1% no Fable 5 para 31,4% na nova versão. Já no CursorBench 3.2.0, focado em desenvolvimento de software, a pontuação chegou a 73,4%.

A Anthropic também destaca melhorias em atividades longas e de várias etapas. Durante testes feitos pela Millennium, por exemplo, o modelo identificou a causa de uma falha rara em um sistema interno que engenheiros e outros modelos não haviam conseguido explicar durante anos.

Pesquisa científica ganha mais espaço

Uma das principais áreas de avanço do Fable 5.1 e do Mythos 5.1 é a pesquisa científica.

Em um experimento de análise computacional, o Fable 5.1 treinou uma rede neural para produzir um novo mapa de elevação de aproximadamente um terço de Vênus a partir de dados de radar da missão Magellan, da NASA. O resultado aumentou a resolução dos detalhes de cerca de 10 a 20 quilômetros para dois a três quilômetros, além de melhorar em até 25% a precisão das estimativas de altitude.

O Mythos 5.1 também foi testado no desenvolvimento de proteínas capazes de se ligar a alvos biológicos. Em três alvos, os projetos apresentaram afinidades dez vezes maiores que as melhores soluções apresentadas em competições da Adaptyv Bio. Considerando 12 alvos, quase metade dos projetos gerados funcionou como ligantes viáveis.

Outra aplicação envolveu a otimização de sete modelos de aprendizado profundo usados em genômica e proteínas. Com kernels personalizados para GPUs e reaproveitamento de resultados intermediários, o Mythos 5.1 conseguiu acelerar algumas cargas em até 2,5 vezes, com economia estimada de 30% a 60% nos custos de GPU em determinadas análises.

Filtros ficam menos restritivos

A Anthropic também alterou os mecanismos de proteção após críticas relacionadas a falsos positivos no Fable 5.

Na área de cibersegurança, os novos filtros devem realizar cerca de 60% menos intervenções durante sessões do Claude Code. O Fable 5.1 também passa a permitir a identificação de vulnerabilidades de software para atividades defensivas, embora tarefas como geração de exploits e determinados testes de invasão continuem restritas.

Em biologia e questões médicas básicas, os sistemas de proteção passaram a ser acionados 85% menos vezes para solicitações consideradas benignas em comparação com as proteções originalmente lançadas com o Fable 5.

O Mythos 5.1 amplia essas capacidades para profissionais verificados. Seu acesso ocorre por programas específicos para cibersegurança e ciências da vida, mantendo outras proteções do sistema.

Uso pode ficar até 45% mais barato

Outra mudança está no custo. As leituras de cache — quando o modelo reutiliza informações já processadas anteriormente — ficaram 75% mais baratas e passam a custar US$ 0,25 por milhão de tokens.

Com isso, a estimativa é de redução de aproximadamente 25% no custo de cargas de trabalho típicas em relação ao Fable 5. Em tarefas complexas de programação e operações intensivas com agentes, a economia pode chegar a cerca de 45%.

Os demais preços permanecem iguais: US$ 10 por milhão de tokens de entrada e US$ 50 por milhão de tokens de saída.

Mais privacidade para empresas

Clientes corporativos também receberão um novo sistema chamado Enterprise Frontier Safeguards, ou EFS.

A tecnologia mantém os dados utilizados pelos sistemas de proteção dentro da infraestrutura de nuvem controlada pelo próprio cliente, em vez de armazená-los nos sistemas da Anthropic. A proposta é combinar mecanismos de detecção de uso indevido com uma política equivalente à retenção zero de dados.

A implantação será feita em etapas a partir do segundo semestre de 2026. Até que o sistema esteja disponível, clientes elegíveis poderão utilizar o Fable 5.1 com retenção zero de dados.

O que o Fable 5.1 muda na disputa por modelos de IA

O lançamento amplia a competição entre modelos de fronteira principalmente em áreas que começam a ganhar importância além dos chatbots tradicionais: agentes capazes de trabalhar por horas, programação autônoma, investigação científica e execução de tarefas corporativas complexas.

Os resultados apresentados indicam que a evolução não está concentrada apenas em alcançar pontuações maiores em testes. A Anthropic também tenta reduzir dois obstáculos práticos para a adoção desses sistemas: custo operacional e excesso de bloqueios em solicitações legítimas.

Ao mesmo tempo, a criação do Mythos 5.1 mostra uma estratégia de separar modelos de uso geral de versões com capacidades mais sensíveis liberadas apenas para grupos verificados. Esse modelo de acesso pode se tornar cada vez mais relevante conforme sistemas de IA ganham capacidade para atuar diretamente em pesquisa científica, desenvolvimento de software e cibersegurança.

Sony e Warner processam Anthropic por suposta pirataria no treinamento do Claude

A Sony Music Publishing e a Warner Chappell Music entraram com um processo contra a Anthropic, desenvolvedora do Claude, acusando a empresa de usar em larga escala obras protegidas por direitos autorais sem autorização.

A ação foi apresentada em 28 de agosto de 2026 no Tribunal Distrital dos Estados Unidos para o Distrito Norte da Califórnia. Além da Anthropic, o processo inclui como réus individuais o CEO e cofundador Dario Amodei e o cofundador Benjamin Mann.

Editoras acusam Anthropic de obter conteúdo protegido

O processo reúne 35 editoras e empresas ligadas principalmente à Sony Music Publishing e à Warner Chappell. Os autores classificam a conduta atribuída à Anthropic como uma das maiores operações contínuas de apropriação indevida de propriedade intelectual já realizadas.

A acusação sustenta que materiais protegidos foram obtidos por meio de downloads, torrents e coleta automatizada de conteúdo para utilização no desenvolvimento dos modelos de inteligência artificial da Anthropic.

As editoras argumentam que esse processo atingiu dezenas de milhares de composições musicais protegidas por direitos autorais, transformando a origem dos dados de treinamento do Claude em um dos principais pontos da disputa judicial.

Dario Amodei também aparece como réu

Um dos aspectos que chama atenção na ação é a inclusão de executivos da Anthropic como réus individuais.

Dario Amodei e Benjamin Mann são acusados de terem participado da direção e supervisão das práticas questionadas pelas editoras. Dessa forma, o processo não limita as acusações à responsabilidade corporativa da Anthropic.

A ação pede julgamento por júri e tem como base alegações de violação de direitos autorais. O processo foi registrado sob o número 5:26-cv-09217.

Disputa aumenta pressão sobre empresas de IA

O caso amplia o conflito entre detentores de direitos autorais e desenvolvedores de inteligência artificial sobre a origem dos grandes conjuntos de dados utilizados para treinar modelos generativos.

No centro da discussão está não apenas a possibilidade de modelos aprenderem a partir de material protegido, mas também a forma como esse conteúdo foi obtido antes do treinamento.

A Anthropic rejeitou as acusações apresentadas pelas editoras e indicou que pretende se defender no processo.

Processo pode ampliar debate sobre dados usados para treinar IA

A ação de Sony Music Publishing e Warner Chappell adiciona uma nova frente às disputas jurídicas sobre propriedade intelectual na inteligência artificial.

A presença de Dario Amodei e Benjamin Mann entre os réus também aumenta a relevância do processo para o setor, porque coloca em discussão até que ponto executivos podem ser responsabilizados individualmente por decisões relacionadas à obtenção e ao uso de dados de treinamento.

O resultado pode ganhar importância para empresas que desenvolvem modelos generativos e para detentores de direitos autorais, especialmente em um mercado no qual a procedência dos dados utilizados no treinamento se tornou parte central das disputas entre tecnologia e indústria de conteúdo.

Cursor perderá modelos da OpenAI a partir de novembro

A OpenAI decidiu encerrar o fornecimento de seus modelos de inteligência artificial ao Cursor após a plataforma de programação ser adquirida pela SpaceX. O desligamento está previsto para 12 de novembro de 2026, data definida dentro do prazo máximo permitido pelo contrato entre as empresas.

A decisão coloca uma das ferramentas de programação com IA mais populares entre desenvolvedores no centro da disputa envolvendo OpenAI e Elon Musk. A desenvolvedora do ChatGPT justificou a medida citando experiências anteriores com empresas do bilionário e dúvidas sobre o cumprimento de seus termos de serviço.

Modelos serão retirados em novembro

A OpenAI informou à SpaceX que pretende encerrar o contrato que permite ao Cursor oferecer seus modelos. O acordo possui uma cláusula que abre uma janela limitada para cancelamento em caso de mudança de controle da plataforma.

Para prolongar o acesso dos desenvolvedores, a OpenAI optou pelo prazo máximo disponível e estabeleceu 12 de novembro de 2026 como data proposta para o desligamento.

Além de retirar os modelos atuais, a decisão significa que futuros sistemas da OpenAI também não serão disponibilizados ao Cursor. Entre eles está o Astra, citado pela organização como um modelo que exigirá um nível maior de controle sobre a forma como sua tecnologia será utilizada.

Histórico com empresas de Elon Musk pesou na decisão

A OpenAI relacionou a saída a episódios anteriores envolvendo empresas controladas por Musk. Um deles ocorreu depois da compra do Twitter, hoje integrado à SpaceX, quando um contrato mantido com a OpenAI teria sido descumprido.

Outro ponto citado envolve a xAI. Musk reconheceu neste ano que a empresa utilizou dados derivados de resultados da OpenAI no treinamento de seus próprios modelos, em uma prática que teria violado os termos de serviço da desenvolvedora do ChatGPT.

Com a Cursor passando para o controle da SpaceX, a OpenAI concluiu que não poderia ter confiança suficiente de que sua tecnologia continuaria sendo utilizada dentro das condições estabelecidas contratualmente.

Cursor tenta manter acesso aos modelos

A parceria entre OpenAI e Cursor durava quase quatro anos. Michael Truell, CEO da plataforma de programação, indicou que pretende buscar uma solução para a situação.

O impacto direto sobre o uso do Cursor, porém, pode ser limitado. Truell estima que os modelos da OpenAI respondam por cerca de 5% do tráfego de inteligência artificial da plataforma.

A Anthropic, uma das principais concorrentes da OpenAI no mercado de modelos avançados, também indicou que continuará apoiando o Cursor. O posicionamento ocorre depois de a própria Anthropic ter restringido anteriormente o acesso da Windsurf aos seus modelos diante da possibilidade de aquisição da plataforma pela OpenAI.

Musk, por sua vez, reagiu publicamente à decisão dizendo que não se importava com a retirada.

O que muda para o mercado de programação com IA

A saída da OpenAI altera a posição do Cursor como uma plataforma capaz de reunir modelos de diferentes desenvolvedores em um único ambiente. Usuários que dependem especificamente dos sistemas da OpenAI terão até novembro para lidar com a mudança.

Ao mesmo tempo, a participação relativamente pequena dos modelos da OpenAI no tráfego da plataforma reduz o risco de uma interrupção mais ampla. Cursor também vem desenvolvendo modelos próprios, enquanto tecnologias de concorrentes como Anthropic e xAI ampliam as alternativas disponíveis.

O episódio mostra ainda como disputas comerciais, contratos e controle sobre o uso dos modelos estão ganhando peso no mercado de inteligência artificial. À medida que esses sistemas se tornam mais avançados, as relações entre fornecedores de modelos e plataformas que os distribuem passam a ser tão importantes quanto a própria tecnologia.