TheSmartApe🔥

todo mundo fala sobre @karpathy autoresearch e a maioria de vocês não faz ideia do que realmente faz.
há um script de treino (train(dot)py) que treina um pequeno modelo de linguagem, basicamente um GPT bebé. e há um ficheiro de instruções (program(dot)md) que diz a um agente de IA o que fazer.
pressionas para começar. o agente ajusta o script de treino, treina por 5 minutos, verifica a pontuação. melhor? mantém. pior? reverte. repete 100 vezes durante a noite enquanto dormes.
é literalmente isso.
o que está realmente a otimizar: a ARQUITETURA DO MODELO. não as previsões. não as negociações. nã

ninguém na tecnologia está a falar sobre a maior ameaça ao investimento em IA neste momento.
esta ameaça é a água.
especificamente, as estações de dessalinização no Golfo Pérsico. e a capacidade do Irão de as destruir.
os países do Golfo dependem de água dessalinizada.
Kuwait: 90% da água potável provém de dessalinização.
Omã: 86%.
Arábia Saudita: 70%.
centenas de estações situam-se ao longo da costa do Golfo. sem elas, as principais cidades simplesmente não conseguem sustentar as suas populações.
um cabaz diplomático dos EUA de 2008 revelou que Riad "teria que evacuar em uma semana" se a esta

ultimamente tenho atingido os limites do meu token Claude muito mais rápido do que antes.
mesmas workflows. mesma complexidade. nada mudou do meu lado.
então comecei a investigar. e o que descobri explica muita coisa.
@AnthropicAI está a perder dinheiro com o Claude Code.
uma assinatura de $200/mês do Claude Code estava a queimar cerca de $2.000 em custos de computação no ano passado. hoje? esse mesmo plano $200 consome até $5.000 em computação por mês.
isso representa uma perda de $4.800. por utilizador. por mês.
mas isto é um roteiro clássico, queima bilhões para capturar o mercado. subsidi

não precisas de uma configuração de IA melhor. precisas de menos configuração.
a maior parte de vocês passa mais tempo a configurar a sua pilha de agentes do que a realmente construir e perguntam-se por que é que os seus agentes têm alucinações.
aqui está o que realmente funciona após meses de uso em produção:
> separar investigação de implementação.
> deixar de fazer perguntas tendenciosas. "encontrar um bug" e ele inventa um só para te agradar. pede-lhe para analisar a lógica de forma neutra em vez disso.
> os agentes sabem como iniciar tarefas. não sabem como as terminar. dá-lhes um contrat

A maioria das ferramentas de IA ajudam você a falar com IA. Muito poucas ajudam você a implementar IA.
Experimentei muitas ferramentas de IA esta semana e gostei de usar o @CreaoAI.
É um tipo de sistema de execução, você pode fazer prompts mas também construir infra diretamente com ele.
No centro está o Super Agente e cada conversa pode se transformar numa App de Agente permanente.
Com ChatGPT ou Claude:
Você pergunta → você recebe a resposta → sessão termina → contexto desaparece.
Com CREAO:
Você pergunta → ele constrói uma App de Agente → ela roda para sempre.
A app de agente é executável e

como ganhar $2K/mês vendendo um agente de IA que podes construir neste fim de semana.
97% dos consumidores leem avaliações online antes de escolher um negócio local, mas 87% das empresas nunca respondem a avaliações negativas.
uma melhoria de uma estrela no Google = aumento de receita de 5-9%. para um restaurante que fatura $500K/ano, isso representa uma perda de $25-45K em receita.
há uma grande lacuna. e podes preenchê-la com um agente de IA simples.
o fluxo do agente seria:
1/ monitora o Perfil de Negócio do Google para novas avaliações (polling a cada 15 min)
2/ para avaliações positivas (

O seu agente de IA agora pode negociar na Solana. Veja como.
@dflow acabou de lançar duas novidades que mudam tudo:
> um servidor MCP universal: dá ao seu agente acesso direto à infraestrutura de negociação na Solana
> uma skill Claude Code (com Phantom): os agentes podem criar aplicações full-stack na Solana a partir de um único comando
Como usar:
> instalar o servidor MCP DFlow → adicioná-lo à sua configuração Claude ou à configuração OpenClaw MCP
> configurar o Phantom Connect → carteira no navegador, carteira embutida ou links profundos para mobile
> apontar o seu agente para uma tarefa →

A Anthropic open-sourced as habilidades que alimentam os recursos de documentos do Claude. 16 habilidades.
A maioria são exemplos. Mas 4 delas, PDF, DOCX, PPTX, XLSX, são o código de produção real que roda por trás do recurso "criar um documento" do Claude.
As 3 que vale a pena instalar agora:
→ MCP Builder. Guia passo a passo para construir servidores do Model Context Protocol. Pesquisa de API, nomeação de ferramentas, padrões de autenticação, tratamento de erros.
→ Webapp Testing. Kit de ferramentas baseado em Playwright com uma árvore de decisão. Gerenciador do ciclo de vida do serv

Recentemente, vimos uma exploração de $1,78M causada por uma vulnerabilidade escrita por Claude Opus 4.6.
O cbETH foi avaliado em $1 em vez de $2.000.
Logo após, @OpenAI lançou o EVMbench. Para simplificar, é um benchmark que avalia a capacidade de agentes de IA de interagir com contratos inteligentes.
Tem 3 modos principais de avaliação:
> Detectar: analisa a capacidade do agente de detectar vulnerabilidades
> Corrigir: analisa a capacidade do agente de corrigir essas vulnerabilidades
> Explorar: analisa a capacidade do agente de explorar essas vulnerabilidades
A análise deles

Construí um modelo de probabilidade teórico para estimar o preço UP e DOWN para os mercados de BTC de 15 minutos no @Polymarket.
O modelo calcula as probabilidades usando apenas o preço-alvo, o preço atual do BTC e o tempo restante antes do encerramento da rodada.
Não esperava que este modelo teórico fosse tão próximo das probabilidades reais do mercado. A diferença entre os preços de mercado e as probabilidades do modelo é de apenas 1–5%, o que significa que o modelo acompanha a realidade de forma extremamente precisa.
Neste mercado, as probabilidades são definidas diretamente pelos traders.