Relatório de Inteligência • Setembro de 2026

Make AI Better
Acelerando a Fronteira com Raciocínio, Rigor e Ciência Aberta

A inteligência artificial ultrapassou a era da previsão bruta de tokens. Em 21 de setembro de 2026, exploramos a transição definitiva para computação de inferência (System-2), enxames de agentes autônomos e pesos abertos de ponta.

Explorar Radar 2026
82.4%
SOTA em SWE-bench Verified
Gemini 3.8 & Claude 5.1 Fable
System-2
Paradigma de Test-Time Compute
Escalabilidade em Tempo de Inferência
10x Menor
Custo de Inferência Open MoE
DeepSeek V4 & Llama 4
50+ Labs
Alinhamento & Pacing Global
Auditorias do EU AI Act

Breaking News & Descobertas Científicas (2026)

O compilado curado dos maiores saltos técnicos, anúncios de laboratórios de fronteira e marcos regulatórios registrados até 21 de setembro de 2026.

Radar dos Modelos de Fronteira

Compare as métricas reais dos principais sistemas em raciocínio formal, engenharia de software, janela de contexto e eficiência de custo.

Modelo Laboratório Paradigma SWE-bench Verified FrontierMath / AIME Acesso
Google Gemini 3.8 Live Google DeepMind Multimodal + Ext. Thinking 82.4% 41.6% (FrontierMath) API / Cloud
OpenAI GPT-6 Astra (o3) OpenAI Adaptive Inference Scaling 81.9% 96.8% (AIME) API / Enterprise
Claude 5.1 Fable Anthropic Constitutional AI 3.0 79.1% 94.2% (AIME) API / Enterprise
DeepSeek V4 (MoE) DeepSeek AI Open Weights + RL Reasoning 76.5% 91.2% (AIME) Open Weights (MIT/Permissive)
Moonshot Kimi K3 Moonshot AI Long-Horizon Synthesis 74.8% 89.4% (AIME) API Platform
Meta Llama 4 (Reasoning) Meta FAIR Open Foundation + MoE 75.2% 90.1% (AIME) Open Weights

Pilares de Pesquisa da Make AI Better

Nossa atuação concentra-se em resolver os gargalos fundamentais para que a IA do futuro seja confiável, verificável e acessível.

Benchmarks Livres de Contaminação

Desenvolvimento de suites de avaliação dinâmicas e verificadas formalmente (Lean 4, execução em micro-containers) para testar raciocínio genuíno fora de distribuição.

  • Provas formais de matemática avançada
  • Testes de engenharia de software ponta a ponta
  • Mitigação de memorização de dados de treino

Raciocínio System-2 Aberto

Investigação de leis de escalabilidade em tempo de inferência, Process Reward Models (PRMs) e cadeias de pensamento transparentes e auditáveis por humanos.

  • Alocação dinâmica de orçamento de reflexão
  • Verificação passo a passo anti-alucinação
  • Arquiteturas de auto-correção autônoma

Sandboxing & Segurança de Agentes

Criação de guardrails formais, isolamento de ferramentas, barreiras contra injeção de prompt indireta e protocolos de execução segura para enxames multi-agente.

  • Separação estrita de canal de instrução/dados
  • Micro-sandboxes efêmeros para execução de shell
  • Monitoramento de deriva de objetivos autônomos

Ciência Aberta & Dados Públicos

Publicação contínua de relatórios técnicos, datasets de alinhamento com licença permissiva e ferramentas que capacitam pesquisadores e desenvolvedores em todo o mundo.

  • Publicação de logs e datasets de treino sintético
  • Ferramentas de código aberto com licença MIT
  • Colaboração com universidades e centros globais

"A IA só é verdadeiramente melhor quando é segura, transparente e de todos."

O nome Make AI Better não é apenas uma aspiração técnica — é um compromisso ético e científico. À medida que sistemas de inteligência ganham agência no mundo real, a responsabilidade de medir com rigor, abrir o conhecimento e estabelecer salvaguardas torna-se a missão mais importante da nossa geração.