Descubra dicas, tutoriais e insights sobre IA generativa
Os sinais reveladores sumiram e os detectores são pouco confiáveis. A resposta honesta para identificar imagens de IA é não, e a solução está a montante dos seus olhos.
A adoção é técnica em primeiro lugar, política em segundo. Os desenvolvedores baixam o que funciona, e no momento isso vem cada vez mais de laboratórios chineses.
Dinheiro de verdade está apostando em quem vence em imagens de IA. A OpenAI lidera em imagens estáticas, a MiniMax lidera em vídeo, e os modelos abertos são o curinga que ninguém precifica.
Pesos abertos não significam mais o que significavam há um ano. As letras miúdas do licenciamento estão ficando mais complicadas justamente quando os modelos ficam melhores.
A geração local de imagens com IA finalmente funciona em hardware comum. Aqui está o guia realista de 2026: placas, modelos, ferramentas e os custos que ninguém menciona.
A imagem de IA mais fofa do ano também é uma disputa de privacidade. Os avós apertam o botão, os pais leem os termos de serviço.
O rótulo deveria nomear conteúdo de baixo esforço. Agora, descarta tudo, o que o torna exatamente aquilo de que reclamava.
Toda semana outro criador pede um modelo irrestrito. A demanda diz mais sobre as ferramentas de nuvem do que sobre as pessoas que pedem.
Um modelo aberto de 7 bilhões de parâmetros agora está à frente do Nano Banana 2.0 do Google no benchmark da Alibaba e a uma distância competitiva em todos os outros lugares.
Um modelo open source de geração de imagem com apenas 7B: por que ele ousa medir forças com Google e OpenAI? Este artigo analisa os resultados, as principais capacidades e a polêmica de licenciamento do Qwen-Image 2.1.
Um guia prático para a nova rejeição aos criadores de IA, cobrindo criadores, famílias e empresas, além do momento da divulgação.
Os modelos de imagem chineses estão se globalizando. Como os benchmarks, as seções de comentários e Washington mudaram neste mês.
