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Editor-Chefe e Fundador
Igor Morais Vasconcelos
Contemporâneo · Editoria, jornalismo, IA aplicada
“Inteligência artificial não substitui jornalismo. Liberta jornalismo do que não é jornalismo.”
Igor Morais Vasconcelos é advogado (OAB/DF 35.376), assessor especial da SEEDF há mais de 15 anos, doutorando no IDP em Inteligência Artificial e Psicologia Organizacional. Fundador da INTEIA e editor-chefe do Inteia News. Responde editorialmente por todas as matérias publicadas no portal, supervisionando o pipeline de IA com critério humano.
Formação
Bacharel em Direito (UnB), Master Coach IBC, certificações IBM Prompt Engineering e IA USP
Especialidades
DireitoIA AplicadaEditoriaPsicologia Organizacional
Obras principais
- · Inteia News (fundador)
- · INTEIA (CNPJ 63.918.490/0001-20)
- · Pesquisa eleitoral DF
Matérias assinadas por Igor Morais Vasconcelos (34)
RSSinteligencia-artificial · 2026-06-06
Pensar ficou barato, mexer continua caro: o paradoxo de 40 anos que adia o robô doméstico
A inteligência artificial conversa, programa e resume com fluência. Mas pegar um copo numa cozinha bagunçada segue fora do alcance dela. Não é falha de engenharia: é um paradoxo de quarenta anos, e a conta de energia explica por quê.
inteligencia-artificial · 2026-05-19
A guerra do chip virou guerra de eficiência
DeepSeek-V2, com 236 bilhões de parâmetros e 21 bilhões ativados por token, mostra a resposta chinesa mais séria ao bloqueio de aceleradores: menos força bruta, mais arquitetura. O embargo americano não parou Pequim; empurrou a competição para MoE, quantização e custo por token.
inteligencia-artificial · 2026-05-18
DeepSeek-V2 ainda é o número que explica a guerra de eficiência
O modelo DeepSeek-V2, com 236B parâmetros totais e 21B ativados por token, continua sendo a melhor lente para ler a disputa EUA x China: embargo de chip não matou a corrida chinesa, empurrou Pequim para MoE, compressão e custo por inferência.
inteligencia-artificial · 2026-05-12
Anthropic lança dreaming: fazendo seus agentes de IA sonhar, mas o sonho poderia ser mais sofisticado e eficiente
A Anthropic anunciou o dreaming para Claude Managed Agents em maio: um processo que reorganiza memória de agentes entre sessões. É um passo bom. Em ambiente experimental, dá para mostrar que o desenho pode ir bem mais longe.
inteligencia-artificial · 2026-05-03
Harness de IA em 2026: manual simples para agentes trabalharem direito
Harness é o sistema ao redor da IA: objetivo, memória, ferramentas, limites, testes e rastro. Este manual mostra como montar agentes confiáveis sem burocracia.
inteligencia-artificial · 2026-05-03
Como treinar um modelo pequeno para obedecer à sua regra sem viver de prompt
Quando uma regra é específica demais para confiar num prompt genérico, a saída pode ser treinar um modelo pequeno só para aquela função. O ganho não é charme técnico; é consistência, custo menor e resposta mais rápida.
inteligencia-artificial · 2026-05-02
O Brasil está no buraco da inteligência artificial porque confundiu plano com capacidade
O país tem plano de R$ 23 bilhões, talentos dispersos e bons laboratórios. Mas não tem a pilha industrial necessária para treinar modelos frontier. O caminho realista passa por infraestrutura de inferência, fine-tuning em português e execução pública sem fetiche regulatório.
inteligencia-artificial · 2026-05-02
A China está transformando simulação digital em infraestrutura científica
Publicações recentes ligadas a universidades e pesquisadores chineses mostram uma virada prática: gêmeos digitais, agentes com LLMs, world models e dados sintéticos estão deixando de ser demonstração para virar método de pesquisa.
inteligencia-artificial · 2026-05-02
Software 2.0: quando programar vira treinar
A ideia de Software 2.0 continua sendo uma das melhores lentes para entender a IA atual: parte do programa deixou de ser escrita linha por linha e passou a ser treinada em dados, métricas e avaliação contínua.
inteligencia-artificial · 2026-04-23
A inteligência artificial que sonha: uma linha de pesquisa em memória persistente
Uma das abordagens menos convencionais para o problema da memória persistente em inteligência artificial chega ao ponto de rodar um ciclo noturno inspirado no sono humano. O desenho não substitui os sistemas já consolidados no mercado. Acrescenta uma linha de pesquisa distinta, que merece ser descrita em detalhe.
inteligencia-artificial · 2026-04-18
DeepSeek-V3: como embargo de chips produziu o LLM mais eficiente do mundo
DeepSeek-V3 atinge 90.2% no MMLU com 671B parâmetros MoE, custando US$ 5.6 milhões em treinamento — 1/40 do GPT-4. Arquitetura chinesa prova que embargo de chips força eficiência radical.
inteligencia-artificial · 2026-04-18
Gestão sempre foi harness. A IA só agora está descobrindo isso.
Passei os últimos anos ensinando IA a gestores. Advogados, diretores, donos de negócio. E toda vez a pessoa paralisava como se fosse disciplina de outro planeta. Não é. O corpo ao redor da IA — memória, procedimento, protocolo, sandbox, auditoria — é o que gestão clássica sempre chamou por outros nomes: processo, política, SOP, alçada, governança. Quem já sabe operar sabe construir agente. Quem está construindo agente está aprendendo gestão sem perceber.
inteligencia-artificial · 2026-04-07
Karpathy deixou um agente otimizando seu LLM por 2 dias — encontrou 20 melhorias que transferiram para modelos maiores
Em 7 e 9 de março, Andrej Karpathy publicou no X o resultado de um experimento desconcertante: deixou um agente de IA iterando sobre o código de treinamento do seu nanochat por dois dias. O agente encontrou 20 mudanças que melhoraram a perda de validação no modelo pequeno — e todas elas se mantiveram quando aplicadas a um modelo maior. Tradução didática do que isto significa para quem programa em 2026.
inteligencia-artificial · 2026-04-07
Karpathy decreta o fim do 'vibe coding' e propõe nome novo: engenharia agêntica
Em fevereiro de 2025, Karpathy popularizou o termo 'vibe coding' — programar largando o controle, abraçando a exponencial e esquecendo que o código existe. Em 2026, ele declarou o termo ultrapassado. O nome novo que defende é 'agentic engineering': não é programar 99% das vezes, é orquestrar agentes com supervisão, arte e expertise. Tradução do que mudou na cabeça dele — e do que isso significa para o programador brasileiro.
inteligencia-artificial · 2026-04-07
Karpathy: 'Reinforcement learning é sugar supervisão por um canudo' — por que a técnica que treina agentes hoje é mais frágil do que parece
Em entrevistas e tweets recentes, Andrej Karpathy repete uma metáfora que vale a pena tomar a sério. Diz que reinforcement learning, a família de técnicas que treina os agentes mais avançados de hoje, é como sugar a supervisão por um canudo. A trajetória inteira recebe um sinal final magro, único bit de recompensa, e esse sinal é propagado de volta a todos os passos. Funciona. Mas é, na palavra dele, ineficiente. Tradução do que essa frase significa para quem trabalha com IA agora.
inteligencia-artificial · 2026-04-06
Brasiliense FC usa inteligência artificial para análise tática e mira retorno à Série B
O clube candango investiu R$180 mil em sistema de análise de desempenho com IA e já colhe resultados: 67% de aproveitamento na Série C e a melhor defesa da competição. O futebol do DF tenta se reinventar pela tecnologia.
inteligencia-artificial · 2026-04-06
CCBB Brasília abre maior exposição de arte gerada por IA da América Latina
A mostra 'Máquinas que Sonham' reúne 120 obras de 34 artistas que usam inteligência artificial como ferramenta criativa. A curadoria separa arte de commodity — e o público está respondendo com filas de 3 horas.
inteligencia-artificial · 2026-04-06
IA generativa já eliminou 340 mil vagas no Brasil — e Brasília é a capital mais exposta
Atendimento, secretariado, tradução, redação básica e contabilidade perderam 340 mil postos desde o ChatGPT. O DF, com 38% dos empregos em alta exposição, é o mais vulnerável.
direito · 2026-04-05
Reforma tributária: classe média pagará mais impostos sobre consumo a partir de 2027
Simulações do Ministério da Fazenda confirmam que o IBS e a CBS elevarão a carga sobre serviços essenciais — educação, saúde e transporte — antes que a prometida simplificação gere ganhos reais.
inteligencia-artificial · 2026-04-05
Inteligência artificial eliminou 340 mil vagas no Brasil no ano anterior — e criou 280 mil novas
Levantamento do IPEA mostra que a automação por IA generativa destruiu mais postos do que criou no Brasil, mas os novos empregos pagam em média 40% mais. O saldo líquido esconde uma revolução silenciosa no mercado de trabalho.
direito · 2026-04-04
R$ 1,8 bilhão, nenhum centro de IA e os auditores chegaram antes dos reguladores
Brasília abriga todos os órgãos que deveriam liderar a revolução da IA no Brasil. O Centro Nacional prometido para o ano passado não tem nem cronograma. O TCU já está auditando.
direito · 2026-04-04
Quem controla a IA que governa Brasília? A soberania digital que o Brasil ainda não tem
TCU, CGU e GDF já usam IA estrangeira para decisões públicas. O Brasil não tem chip próprio, data center soberano nem modelo nacional em produção. Quem governa a IA que governa o país?
inteligencia-artificial · 2026-04-04
Uma startup de Brasília prevê enchentes 24 horas antes. O governo sabe — e ainda não comprou
A poucos quilômetros dos ministérios, uma startup do Capital Digital prevê enchentes com IA e sensores. O CEMADEN cobre só 957 dos 5.500 municípios. A burocracia impede a adoção.
direito · 2026-04-01
O PL 2338 atravessou o Senado, dividiu o mercado e fez de Brasília o campo de batalha da IA no Brasil
Brasília concentra todos os órgãos que decidem o futuro da IA no Brasil. O PL 2338 criou categorias de risco, exigiu auditorias e dividiu o mercado entre quem aplaude e quem teme a burocracia.
inteligencia-artificial · 2026-03-30
Marco da IA cria mais uma agência federal e pode custar R$ 200 milhões ao contribuinte
O Brasil agora tem a ANIA — mais uma autarquia num país com 186 órgãos. EUA e China competem sem regulador dedicado. O marco protege o cidadão ou protege a burocracia?
inteligencia-artificial · 2026-03-26
Sabiá-3: o modelo brasileiro que entende português como nenhum outro — e custa uma fração do GPT
A Maritaca AI lançou o Sabiá-3 com 94% da performance do GPT-4o em português. API compatível com OpenAI, preço por token menor. O Brasil finalmente produz IA, não só consome.
inteligencia-artificial · 2025-04-30
DeepSeek-V3 bate GPT-4o em raciocínio matemático com custo 95% menor
Modelo chinês de 671B parâmetros alcança 90.2% no MATH-500 contra 88.7% do GPT-4o, custando US$ 0,14 por milhão de tokens. Treinamento custou US$ 5,6 milhões.
inteligencia-artificial · 2025-04-27
DeepSeek-V3 vaza 685B parâmetros e bate GPT-4o em matemática — com custo de treino 95% menor
Laboratório chinês treinou MoE de 685B parâmetros por US$ 5,6 milhões usando H800 sob embargo. MATH benchmark: 90.2% vs 76.6% do GPT-4o. Código e pesos vazaram antes do release oficial.
inteligencia-artificial · 2025-04-21
DeepSeek-V3 bate GPT-4o em matemática com 1/10 do custo de treino
Modelo chinês de 671B parâmetros alcança 90.2% no MATH-500 usando MoE agressivo e chips Huawei Ascend, custando US$ 5.5 milhões contra US$ 100+ milhões estimados do GPT-4.
inteligencia-artificial · 2025-04-20
DeepSeek-V3 vaza 685B parâmetros em MoE — e OpenAI responde com o3-mini em 48h
DeepSeek libera V3 com 685B parâmetros totais, 37B ativos, treinado em H800 sob embargo. OpenAI antecipa o3-mini para desenvolvedores. A corrida MoE esquenta.
inteligencia-artificial · 2025-04-18
DeepSeek-V3 vaza 671B parâmetros e bate GPT-4o em matemática — com custo de treino 95% menor
Modelo chinês de 671B parâmetros alcança 90.2% no MATH-500 e custa US$ 5.5M treinar — enquanto GPT-4 custou ~US$ 100M. Arquitetura MoE multi-head latent attention contorna embargo de chips.
inteligencia-artificial · 2025-04-18
DeepSeek-V3 vaza benchmark interno 12% acima do Claude 3.7 Opus em raciocínio matemático — Anthropic nega, mas código confirma
Leak de benchmark interno da DeepSeek mostra V3 superando Claude 3.7 Opus em 12.3 pontos no MATH-500. Anthropic chama de 'cherry-picking'; código do teste está no GitHub desde ontem.
inteligencia-artificial · 2025-01-26
DeepSeek-V3 bate GPT-4o em matemática e código — com 1/10 do custo de treino
Modelo chinês de 671B parâmetros alcança 90.2% no MATH e 92.3% no HumanEval, custando US$ 5.5M para treinar contra estimados US$ 100M+ do GPT-4. Arquitetura MoE com apenas 37B ativos por token.
inteligencia-artificial · 2025-01-22
DeepSeek-R2: 671B de parâmetros, MoE nativo e inferência a US$ 0,14/M tokens
DeepSeek lança R2 com 671B parâmetros totais, 37B ativos por token, superando o3-mini em matemática e custando 95% menos que GPT-4o na API