Resumo

• CEO da Nvidia, Jensen Huang, defendeu o DLSS 5, afirmando que a tecnologia de IA mantém o controle artístico com os desenvolvedores.
• O DLSS 5 utiliza IA generativa para criar visuais fotorrealistas em tempo real nos jogos, capturando vetores de cor e movimento e inserindo iluminação.
• A tecnologia será implementada via Nvidia Streamline, com suporte de desenvolvedoras como Bethesda e Ubisoft.

O CEO da Nvidia, Jensen Huang, afirmou que os jogadores estão “completamente errados” em relação ao recém-anunciado DLSS 5. A declaração do executivo ocorreu durante uma sessão de perguntas e respostas com a imprensa na conferência GTC 2026.

Huang defendeu a nova tecnologia gráfica da empresa contra queixas de parte da comunidade gamer, que afirma que o uso de inteligência artificial generativa pode padronizar e eliminar a identidade visual dos videogames.

“Estão completamente errados”

Ao Tom’s Hardware, Jensen Huang minimizou o impacto das reações negativas de gamers e entusiastas ao anúncio. “Bem, em primeiro lugar, eles estão completamente errados”, afirmou o CEO.

Huang afirma que há um mal-entendido técnico sobre o funcionamento da tecnologia. Segundo o executivo, o DLSS 5 não opera como um filtro de imagem de smartphone que sobrepõe e ignora a direção de arte original.

“O motivo é que o DLSS 5 combina o controle da geometria, das texturas e de todos os aspectos do jogo com inteligência artificial generativa”, detalhou. “Não é pós-processamento em nível de quadro, é controle generativo em nível de geometria”.

O CEO reforçou que os criadores mantêm controle direto e total sobre o resultado final. Segundo ele, os desenvolvedores podem ajustar os parâmetros da IA para que ela obedeça a estilos variados, seja para criar gráficos no formato de desenho animado ou para simular texturas específicas, como vidro.

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A implementação da tecnologia pelas produtoras ocorrerá por meio da plataforma Nvidia Streamline, que já é padronizada na indústria. Gigantes do setor como Bethesda, Capcom e Ubisoft confirmaram suporte ao projeto.

A previsão de lançamento global do DLSS 5 é para a primavera brasileira (entre setembro e dezembro), com integração confirmada em jogos como Starfield, Assassin’s Creed Shadows, Hogwarts Legacy e Resident Evil Requiem.

Durante o evento, Huang classificou a chegada do sistema como o “momento GPT para os gráficos”, sinalizando ambições ainda maiores para o uso da tecnologia em outros setores da indústria no futuro.

Como o DLSS 5 muda os gráficos dos jogos?

O Deep Learning Super Sampling (ou DLSS) é uma tecnologia proprietária da Nvidia conhecida por utilizar IA para aumentar a resolução e a taxa de quadros dos jogos, exigindo menos poder de processamento nativo da placa de vídeo. Desde a primeira versão, lançada em 2019, o mecanismo usa IA. Contudo, o DLSS 5 estabelece uma mudança nessa dinâmica.

Em vez de focar apenas na geração de quadros extras, a nova versão utiliza modelos de IA generativa combinados a dados de gráficos 3D originais para construir visuais fotorrealistas em tempo real.

Segundo os detalhes divulgados pela Nvidia, o sistema funciona da seguinte forma:

• Captura os vetores de cor e movimento de cada quadro gerado pelo jogo;
• Identifica elementos complexos da cena (como tecidos, fios de cabelo e peles translúcidas);
• Insere iluminação complexa e materiais avançados com base nessas informações.

Na prática, a IA calcula desde a dispersão da luminosidade sob a pele humana até o reflexo em roupas sob diferentes condições climáticas.

Apesar do salto tecnológico, a recepção pública inicial não foi favorável. Nas redes sociais, parte da comunidade passou a classificar os resultados da ferramenta de forma pejorativa como AI slop (uma espécie de “lixo gerado por IA”).

A principal queixa é de que o DLSS 5 impõe um padrão estético genérico da Nvidia, diluindo o estilo artístico concebido pelos estúdios. A polêmica ganhou força após imagens comparativas mostrarem os rostos modificados de personagens como Grace Ashcroft e Leon Kennedy, do recém-lançado Resident Evil Requiem.

Jogadores estão “completamente errados”, diz CEO da Nvidia sobre o DLSS 5

Resumo

• Samsung e Google anunciaram uma parceria para integrar o Google Fotos nativamente nas smart TVs da fabricante sul-coreana.
• O primeiro recurso disponível será o Memórias, que chega a partir de março de 2026 com exclusividade temporária de seis meses.
• A novidade será padrão nos modelos de 2026 e dependerá de atualizações de software para TVs anteriores.

A Samsung anunciou nesta segunda-feira (29/12) uma parceria estratégica com o Google para levar o Google Fotos nativamente às suas smart TVs a partir de março de 2026. A integração deve permitir o acesso a bibliotecas de imagens em formato cinematográfico.

A novidade contará com ferramentas de inteligência artificial generativa e será lançada com exclusividade temporária para a gigante sul-coreana. Como lembra o The Verge, atualmente não existe um aplicativo nativo do Google Fotos nem mesmo para a plataforma Google TV.

Quais recursos de IA estarão disponíveis?

A partir do segundo semestre de 2026, a integração receberá funções avançadas de edição baseadas no modelo Nano Banana, desenvolvido pelo Google DeepMind. O destaque fica para a ferramenta Remix, que permite alterar o estilo artístico de fotos, e o Photo to Video, capaz de animar registros estáticos em clipes curtos de vídeo.

Além das ferramentas criativas, a função Resultados Personalizados poderá identificar e agrupar conteúdos relacionados a temas específicos, como “viagens de férias”, “praias” ou “trilhas”, gerando apresentações de slides dinâmicas sem que o usuário precise selecionar arquivo por arquivo manualmente.

Integração nativa x espelhamento de tela

Diferente das soluções atuais, que dependem de espelhamento via smartphone ou do uso de acessórios como o Chromecast, a nova integração será processada pelo hardware da TV.

Para ativar o serviço, o usuário precisará apenas realizar o login com sua conta Google; a partir daí, as imagens aparecerão em painéis do sistema Tizen, como o Daily+ e o Daily Board.

A Samsung confirmou que a novidade será padrão nos modelos lançados em 2026. Para TVs das gerações anteriores, a disponibilidade será vinculada ao cronograma de atualizações de software de cada região. A implementação ocorrerá de forma gradual, com o recurso Memórias previsto já para março.

Esta funcionalidade organiza fotos e vídeos com base em reconhecimento de pessoas, locais e datas importantes. Segundo o anúncio oficial, a Samsung detém a exclusividade global deste recurso por seis meses.

Após esse período, a expectativa é que o Google expanda essas funcionalidades para o ecossistema Google TV e para outras fabricantes.

Google Fotos terá integração exclusiva com TVs Samsung

Resumo

• Uma pesquisa na Alemanha mostra que buscas com IA generativa usam fontes menos populares que buscadores tradicionais.

• Ferramentas como AI Overviews e o GPT-4o citaram sites fora do top 1.000 do ranking Tranco, rastreador que classifica sites por tráfego e popularidade.

• Os pesquisadores afirmam que a amplitude das informações é similar, mas a IA tende a condensar contextos.

Um estudo constatou que buscadores com IA generativa recorrem com mais frequência a sites pouco populares ou fora dos padrões tradicionais. A pesquisa foi realizada pela Universidade Ruhr de Bochum, na Alemanha, e o Instituto Max Planck de Sistemas de Software.

O levantamento analisa como ferramentas de busca baseadas em inteligência artificial generativa selecionam suas fontes de informação. O resultado difere dos mecanismos de busca tradicionais, que priorizam listas de links baseadas em relevância e autoridade.

Enquanto sistemas convencionais operam indexando e classificando páginas, retornando listas ordenadas, o estudo mostrou que as IAs das buscas compactam informações de múltiplas fontes para criar respostas resumidas.

Metodologia da comparação

Para realizar a análise, a equipe extraiu milhares de consultas de um conjunto de dados públicos. As consultas incluíam perguntas baseadas em interações do ChatGPT, tópicos sociais e políticos do site de monitoramento AllSides, os 100 itens mais pesquisados na Amazon e tópicos em alta no Google Trends.

Cada consulta foi submetida simultaneamente à pesquisa tradicional do Google e a vários sistemas baseados em IA: as AI Overviews do Google, o Gemini 2.5 Flash e duas variantes do GPT-4o da OpenAI (seu modo de busca na web integrado e a Ferramenta de Busca GPT-4o).

Os pesquisadores então compararam os domínios citados nas respostas geradas pela IA com os domínios que aparecem nos primeiros 10 e 100 links orgânicos da página de resultados padrão do Google. Para medir a popularidade dos domínios, foi utilizado o Tranco, um rastreador independente que classifica sites por tráfego e popularidade. Os resultados comprovaram diferenças significativas.

No caso das AI Overviews, mais da metade das fontes citadas não apareceu nos 10 principais resultados orgânicos do Google para a mesma consulta. Além disso, 40% das fontes estavam ausentes até mesmo dos 100 principais links tradicionais.

O Gemini apresentou um padrão semelhante, citando frequentemente domínios classificados fora dos 1.000 principais do ranking Tranco. O GPT-4o e sua versão web também se basearam em fontes menos proeminentes.

Qualidade da informação é pior nas IAs?

O estudo não vai por esse caminho. Utilizando a LLOOM, ferramenta de avaliação independente desenvolvida pela Universidade Stanford, a equipe descobriu que, embora as fontes sejam diferentes, a amplitude geral das informações resumidas pela IA é semelhante àquela encontrada nos resultados tradicionais.

No entanto, os pesquisadores observaram que a busca padrão tende a fornecer uma cobertura contextual mais ampla. Em contrapartida, as respostas da IA frequentemente consolidavam esses casos em interpretações únicas, omitindo alguns resultados alternativos. Ou seja, as IAs tendem a condensar contextos.

A pesquisa também observou que os sistemas se beneficiam do conhecimento pré-treinado. O GPT-4o, por exemplo, por vezes oferecia resumos abrangentes sem citar dados externos, baseando-se apenas em sua base de conhecimento interna. Esse comportamento foi eficaz para tópicos bem estabelecidos, mas menos confiável para eventos recentes ou notícias de última hora.

Buscadores com IA priorizam sites menos populares, diz estudo

  Agentes autônomos são sistemas de inteligência artificial (IA) projetados para executar tarefas de forma independente, sem a necessidade de intervenção humana contínua. Eles são capazes de tomar decisões, planejar ações e adaptar-se a diferentes situações para alcançar objetivos específicos. Esses agentes utilizam técnicas avançadas de IA, como aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural, para interagir com o ambiente e realizar suas funções. Entre os principais exemplos de agentes autônomos estão assistentes como Siri, Alexa e Google Assistant, alem de carros autônomos, como os desenvolvidos pela Tesla e Waymo, ou mesmo os especializados como no mercado financeiro que podem realizar negociações de ações e outros ativos, analisando dados de mercado em tempo real para tomar decisões de compra e venda.

Características dos Agentes Autônomos

Autonomia Podem operar sem supervisão humana direta, tomando decisões baseadas em dados e algoritmos predefinidos. Adaptabilidade Ajustam suas ações com base em mudanças no ambiente ou nas tarefas que precisam realizar. Interatividade Interagem com outros sistemas, usuários ou agentes para coletar informações e executar tarefas complexas. Aprendizado Contínuo Melhoram seu desempenho ao longo do tempo, aprendendo com experiências passadas e feedback.

Exemplos de Agentes Autônomos

Assistentes Virtuais Assistentes como Siri, Alexa e Google Assistant são exemplos de agentes autônomos que ajudam os usuários em tarefas diárias, como definir lembretes, responder perguntas e controlar dispositivos domésticos inteligentes1. Veículos Autônomos Carros autônomos, como os desenvolvidos pela Tesla e Waymo, utilizam agentes autônomos para navegar, tomar decisões de direção e evitar obstáculos sem intervenção humana2. Robôs Industriais Na manufatura, robôs autônomos são usados para montar produtos, realizar inspeções de qualidade e otimizar processos de produção, aumentando a eficiência e reduzindo erros humanos3. Agentes de Negociação Em mercados financeiros, agentes autônomos podem realizar negociações de ações e outros ativos, analisando dados de mercado em tempo real para tomar decisões de compra e venda4. Sistemas de Diagnóstico Médico Agentes autônomos são usados em sistemas de saúde para analisar dados de pacientes, sugerir diagnósticos e recomendar tratamentos, auxiliando médicos na tomada de decisões clínicas

Se 2023 foi o ano em que a inteligência artificial mudou tudo, 2024 poderá ser lembrado como o ano em que a legislação de direitos autorais dos Estados Unidos mudou em relação à IA.

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A explosão da IA generativa e a popularidade de iniciativas apoiadas pela Microsoft, como a OpenAI, Meta, Midjourney e outros resultaram em uma série de casos de direitos autorais movidos por escritores, artistas e outros detentores de direitos autorais, que afirmam que a IA teve sucesso apenas graças ao trabalho deles. Os juízes até agora têm sido céticos em relação às alegações de infração pelos demandantes com base no conteúdo gerado por IA. No entanto, os tribunais ainda não abordaram a questão mais complicada e potencialmente bilionária de se as empresas de IA estão infringindo em grande escala ao treinar seus sistemas com uma grande quantidade de imagens, escritos e outros dados obtidos da internet. As empresas de tecnologia alertam que os processos judiciais podem criar grandes obstáculos para a crescente indústria de IA. Os demandantes afirmam que as empresas lhes devem por usar seu trabalho sem permissão ou compensação.

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Vários grupos de autores entraram com propostas de ações coletivas este ano devido ao uso de seus textos no treinamento de IA. Isso inclui escritores como John Grisham e o autor de "Game of Thrones", George R.R. Martin, até a comediante Sarah Silverman e o ex-governador do Arkansas Mike Huckabee. As empresas de tecnologia contrataram legiões de advogados de alguns dos maiores escritórios de advocacia dos EUA para enfrentar os casos. Elas defenderam o treinamento de IA, em comentários ao Gabinete de Direitos Autorais dos EUA, comparando-o à forma como os humanos aprendem novos conceitos e argumentando que seu uso do material se qualifica como "fair use" (uso justo) sob a lei de direitos autorais.

O que vem a seguir?

Um processo em andamento envolvendo a Thomson Reuters - controladora da Reuters News - pode ser um dos primeiros grandes indicadores para questões relacionadas a direitos autorais de IA. A empresa acusou a Ross Intelligence em 2020 de copiar ilegalmente milhares de "headnotes" de sua plataforma de pesquisa jurídica Westlaw. O portal resume decisões judiciais e foi usado para treinar um mecanismo de busca jurídica baseado em IA. Um juiz federal decidiu em setembro que o caso em Delaware tem de ir a julgamento para determinar se a Ross violou a lei. O processo pode estabelecer um precedente importante sobre uso justo e outras questões para a litigação de direitos autorais de IA. Um júri pode começar a ouvir o caso já em agosto.