A Apple anunciou o HomeView, uma tela inteligente de 7 polegadas que reúne entretenimento, videochamadas e controle da casa inteligente. O dispositivo estreia uma nova versão da Siri com inteligência artificial e respostas personalizadas para os moradores.
O HomeView custa US$ 299 nos EUA (cerca de R$ 1.490) e chega às vendas em 13 de novembro em mercados como Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, Austrália, Índia e Nova Zelândia, sem previsão para o Brasil no lançamento inicial. A interface ajusta brilho e informações conforme a iluminação e a distância do usuário, identifica até seis pessoas por reconhecimento facial e integra funções como chamadas FaceTime, comandos de voz e monitoramento de até nove câmeras.
A Apple anunciou a nova geração da Apple TV 4K com inteligência artificial integrada à Siri, chip A19 e suporte a som surround com quatro alto-falantes. A assistente fica mais “conversacional”, ajudando a encontrar filmes e séries por interface em tela cheia, com cartazes e recomendações ligadas ao que o usuário pede.
A Apple TV 4K também traz três microfones de longo alcance para controlar a reprodução e buscar conteúdos sem segurar o controle remoto, além de descrições de vídeos e resumos de notificações gerados por IA com processamento local via HomeKit Secure Video. No mesmo evento, o HomePod mini 2 ganhou melhorias de áudio, novas cores e suporte futuro à Siri com IA, com reconhecimento de até seis vozes e integração com Mensagens, lembretes e temporizadores.
A Apple apresentou o novo Apple TV 4K, o primeiro modelo em quatro anos, com disponibilidade a partir de sexta-feira, 13 de novembro. O aparelho traz o chip A19 e promete conectividade sem fio melhor do que a geração anterior, além de microfones integrados.
A Siri com recursos de IA será parte do lançamento, mas deve funcionar em beta nos Apple TV 4K de segunda geração e nos modelos mais novos. O novo Find My de rastreamento funciona com o controle Siri de segunda geração e mais recentes, enquanto o preço do lançamento é de US$ 299.
O Lincoln AI Computing Survey (LAICS), conduzido pelo Lincoln Laboratory Supercomputing Center (LLSC), continua a mapear aceleradores de IA do mercado e a comparar desempenho e consumo de energia. Desde 2018, a equipe publicou seis artigos e, no levantamento mais recente, analisou mais de 120 aceleradores, usando dados públicos e métricas como pico de performance e pico de potência.
Além de GPUs, a pesquisa inclui diferentes formatos de aceleradores, como CPUs, ASICs e FPGAs, destacando que cada tipo tem capacidades e níveis de eficiência distintos. O LAICS também investiga fatores que elevam desempenho, como transistores menores e uso de menor precisão numérica, e avalia escolhas arquiteturais que podem alterar o comportamento do sistema, com a intenção de seguir atualizando o panorama com novos lançamentos.
Um acelerador de IA open-source chamado openTPU foi apresentado como um projeto que usa “auto-arch-tournament” para testar até onde agentes de IA conseguem ir no design de hardware e se podem construir o chip que executa a própria inferência. O projeto reúne, em um monorepo, desde o hardware em SystemVerilog até a linguagem de kernel, o compilador e o software host que controla uma placa real via PCIe.
O openTPU roda dez modelos com pesos reais em uma placa Inspur YPCB-00338 (Xilinx Kintex-7 xc7k480t, com dois canais DDR3) e afirma produzir os mesmos tokens do simulador, bit a bit. Medidas em diferentes datas de 2026-09-29 a 2026-10-01 indicam ganhos de desempenho em “decode” e “prefill”, além de rotas para lidar com modelos maiores via streaming de especialistas pela memória do host.
Uma pesquisa apresenta um framework formal para operadores de atenção em Large Language Models usando Persistent State Machines (PSMs), com provas matemáticas para limites de erro de quantização e uma construção discreta do Softmax sob hipótese de logits limitados. A proposta também é validada com implementação em FPGA: um array de 1024 células em Zynq-7000 (xc7z020) e uma integração em SoC com PCIe no UltraScale+ (xcvu9p), incluindo interconexões AMBA AXI4 e ponte PCIe Gen3 via XDMA. Nos testes, a lógica fechou timing a 62,5 MHz (WNS +1,854 ns) e a simulação com mais de mil vetores aleatórios bateu bit a bit com uma referência em software fix-point.
O que muda na prática é a tentativa de tornar a atenção mais “hardware-friendly”, usando transições locais determinísticas em células estacionárias e gating para reduzir comutação ativa. Para devs/tech, isso sinaliza caminhos para acelerar e baratear inferência de LLM em dispositivos programáveis, com foco em eficiência energética e escalabilidade — embora os números de energia sejam estimativas de ferramenta, não medições em placa.
