Hey, Droppers! Na coluna ‘Ferrou’ de hoje: o CEO da Palantir, Alex Karp, disse em uma entrevista que apenas dois tipos de pessoas terão sucesso profissional na era da inteligência artificial: (1) prestadores de serviço especializados como eletricistas e encanadores e (2) pessoas neurodivergentes com condições como TDAH e dislexia.

O novo algoritmo de compressão do Google que promete redefinir os padrões da indústria de LLMs

Desde que as startups de IA provaram que os chatbots eram capazes de muito mais que só responder perguntas, o resto do mercado não teve mais um dia de paz. A onda de choque da vez veio do Google com a publicação do TurboQuant — que atualizou as definições de eficiência na era da IA:

Sempre que você bate papo com um chatbot, ele armazena a conversa em uma memória temporária chamada KV Cache — um jeitinho de não precisar reler tudo do zero. O problema é que em LLMs esse armazenamento pode consumir muito poder computacional e memória, cada vez mais caros.

Os resultados iniciais do TurboQuant mudam as regras do jogo:

O pulo do gato é que isso é aplicado na inferência (uso real do modelo, não treinamento) que responde por ~55% do custo total de IA. Ou seja, o novo algoritmo promete atacar o maior gargalo atual do poder computacional. Traduzindo para aplicações do mundo real:

→ São 6x mais tarefas rodando simultaneamente
→ Janelas de contexto maiores (menos alucinações)
→ Aumento do rendimento de infra sem expandir fisicamente
→ Custo mais baixo por usuário

Palmas pro Google que em vez de usar a descoberta somente nos próprios modelos, divulgou o paper em sua integridade para toda a comunidade. Apesar de ainda estar em fase de pesquisa, já está funcionando nos modelos open-source como Llama, Gemma e Mistral.

PS: as ações das principais empresas de memória (SanDisk, Micron, Western Digital, Seagate) despencaram em média -5% com a notícia.
PS2: parece que a Silicon Valley virou o novo Simpsons no talento de adivinhar o futuro.

Dropped by Fluke

Em 2025, o Brasil gastou mais de ~R$ 250 bilhões com telefonia e boa parte dessa grana saiu do bolso das empresas. E a maioria gastou mais $$ — e tempo — do que devia.

Se você quer recuperar o controle e saber exatamente pelo que está pagando (e onde pode cortar custos), clique aqui e saiba como levar a telefonia da sua empresa para outro nível.

Você já sabe quantos tokens você tem direito a usar no seu emprego?

As novas ofertas de emprego do Vale do Silício não incluem apenas salários, ações, bônus e benefícios. O item mais discutido nas propostas agora é: TOKENS!

Em um universo onde não existe empresa que não usa IA, os tokens se tornaram o meio de atrair talentos. Basicamente: as empresas estão deixando claro o quanto elas vão dar de recurso antes de cobrar retorno de cada um — e essa transparência é muito bem-vinda.

No começo, a regra era clara: se você não está consumindo quantos tokens puder, você não está usando inteligência artificial o suficiente.
Atualmente, a regra está escura: mais tokens não necessariamente significam mais resultados. E isso fez muita gente ver os orçamentos sendo cortados.

Mas…

A pegadinha é que mais tokens provavelmente virão acompanhados de mais pressão. Afinal de contas, o discurso de que a IA aumenta a produtividade cortando custos cai por terra se as entregas não acompanharem o ritmo dos gastos.

PS: do lado das startups, token é igual a receita. Não é à toa que a OpenAI até premiou quem mais deu grana usou no ano passado.

Dropped by Google Workspace

Se o seu impulso foi responder que IA é prioridade para as empresas… vale checar os números que o estudo Work:InProgress, do Google Workspace com a IDC, revelou:

O que esses dados têm em comum? Mostram que a maioria das empresas ainda está caminhando lentamente para a adoção da IA, enquanto os funcionários estão correndo. Se você já entendeu que é hora da sua empresa também acelerar, baixe o estudo completo aqui.

Esse prompt do Claudio Holanda (x/@kazzkiq) fará um enorme checkup no código do seu site/app/database (o que for) e escreverá toda sua review em um arquivo externo “questions.md”, e você as responderá para seguir os próximos passos. Mas, o segredo não está apenas no prompt, e sim na última linha (permitido apenas no Claude Code por enquanto):

O modo ultrathink irá deixar ele refletindo um bom tempo sobre o projeto e deve ser feito no Claude Opus 4.6 (para ter mais qualidade), então recomendo usar antes de gastar seus tokens na sessão.

Até o dia 31 de março, todos que assinam o AiDrop — inclusive você — podem ganhar um MacBook lindíssimo. Mas para que ele chegue na sua casa, você precisa abrir a porta de apenas 23 segundos:

Brincadeiras à parte, além de você deixar alguém mais inteligente e bem informado sobre tudo o que acontece no mundo da inteligência artificial, você pode ser o sortudo da vez.

Como a Cargill está usando IA para aumentar a produção, reduzir o desperdício e prever quando os funcionários vão faltar.

De tudo o que você já imaginou a IA fazendo, trabalhar em frigoríficos provavelmente não estava na lista. Mas é bem isso que a Cargill (uma das maiores processadoras de carne do mundo) fez: instalou câmeras com IA para encontrar carnes extras em ossos bovinos e adicionar milhões de dólares na produção.

Diferente da produção industrial (carros, eletrônicos) em que tudo é idêntico e automatizado, nas processadoras de carne a realidade é bem menos padronizada. Por isso os resultados impressionam. Vamos às contas:

A Cargill não parou por aí: também criou uma ferramenta com IA para prever quantos trabalhadores irão aparecer em cada turno. Para isso, o modelo analisa tudo: anos de serviço dos funcionários, informações sobre o clima, feriados e até mesmo a programação do futebol.

DROP LIKE IT’S HOT

[para aprender] inscreva-se numa sessão exclusiva do AiDrop pra te ensinar a usar o OpenClaw do começo.

[para ficar mais seguro] por que não usar a IA para redefinir suas senhas

[para assistir] o documentário do DeepMind que conta como foi a saga da IA até conquistar o Nobel.