Todo mundo esperava que quando a IA encostasse em problemas matemáticos duros, os céticos calariam a boca. Pois este autor viu os LLMs progredirem em torno das equações de Navier-Stokes e continua na mesma: bearish, ou seja, pessimista.
O argumento é interessante e vale a leitura para quem só ouve hype. A ideia central é que impressionar em benchmarks isolados não é o mesmo que ter raciocínio genuíno e generalizável. Um modelo pode brilhar num problema famoso e tropeçar feio no seguinte, sem entender de verdade o que está fazendo.
É um contraponto saudável num momento em que quase toda empresa — OpenAI, Google, Anthropic, DeepSeek — jura que a AGI está logo ali. Ceticismo bem argumentado é combustível para debate, não inimigo do progresso.
Via Hacker News.
Fonte: dank.systems · Imagem de capa: Foto de Thomas T no Unsplash
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