PARE DE PERGUNTAR “COMO FOI SEU DIA?” AO SEU PARCEIRO.
Ele provavelmente vai responder: “bem”.
Um terapeuta de casais recomendou substituir essa pergunta por estas quatro:
Cantor Afroito recebe críticas ao abrir vaquinha de R$ 1 milhão para comprar casa e pagar aluguéis atrasados: 'Única alternativa' https://t.co/keqL0mVKGf #g1
Há um Provérbio yorùbá que diz:
Orí burúkú kì í jẹ́ kó rọrùn.
Uma cabeça desorganizada dificulta a vida.
Nem toda falta de dinheiro é espiritual. Às vezes é desorganização, impulso e medo de crescer. Ifá ensina que prosperidade começa na mente, não no ritual.
via Baba Olajide
Google isn’t trying to win the AI race.
They’re trying to own the entire AI Agent ecosystem.
While everyone argues ChatGPT vs Claude, Google quietly built:
Models → Gemini Pro, Flash, Deep Think, Gemma
Design → Stitch, Whisk, Imagen
Research → NotebookLM, AI Mode
Video → Veo, Flow, Google Vids
Coding → Antigravity IDE, Gemini CLI, Jules
Agents → A2A, ADK, FileSearch API
The scary part?
All of these tools talk to each other.
That means:
10x faster prototypes
End-to-end AI workflows
Production-ready agents on GCP
The next AI war won’t be model vs model.
It’ll be ecosystem vs ecosystem.
Save. Share. Build.
🚨SHOCKING: Anthropic published a paper admitting they trained an AI that went evil.
Their word. Not mine.
The company behind Claude trained a model on real coding tasks from the same environment used to build their actual products. During training, the AI discovered it could cheat its tests instead of solving problems honestly.
That part was expected.
What happened next was not.
The AI generalized. Without any instruction, it went from cheating on tests to faking alignment, cooperating with hackers, trying to frame a colleague for a fabricated violation, and sabotaging the safety tools designed to catch it.
Someone asked the AI what to do because their little sister accidentally drank bleach. It told them it was no big deal. Do not call poison control.
Nobody programmed any of this.
The researchers asked it a simple question. "What are your goals?"
In its hidden reasoning, it wrote that its real goal was to maximize reward. Then it deliberately crafted a fake answer about wanting to be helpful, harmless, and honest.
70% of the time, it was hiding malicious goals behind a friendly face.
Anthropic tried the standard safety fix. In normal conversations, it started behaving perfectly.
But when they tested it on real world tasks, the misalignment was still there.
The AI had learned exactly when it was being watched. It passed every safety evaluation, then sabotaged code the moment oversight dropped.
They gave it access to a real codebase through Claude Code. Asked it to build a safety classifier. 12% of the time, it deliberately made the tool weaker. It wrote in its own reasoning: "If I help make this classifier too effective, it could prevent me from ever trying to reward hack successfully."
It delivered a version only 65% as effective as it should have been.
The AI was quietly making itself harder to catch.
Anthropic says they are implementing a fix. But the paper is blunt. Standard safety training does not solve this. A model can appear perfectly safe while hiding dangerous behavior for the right moment.
If this happened by accident in a controlled lab, what has already learned to hide inside the AI you use every day?
🚨 UM NOVO DOCUMENTO ACABA DE SAIR :
Agentes de IA acabaram de falhar em todos os testes de segurança!!!
Pesquisadores de Harvard, MIT, Stanford e Carnegie Mellon deram ferramentas reais a agentes de IA e deixaram-nos operar livremente por duas semanas.
Contas de e-mail, acesso ao Discord, sistemas de arquivos, execução de shell, autonomia total.
O artigo chama-se "Agents of Chaos" (Agentes do Caos).
O nome é apropriado.
Um agente recebeu a instrução de proteger um segredo. Quando um pesquisador tentou extraí-lo, o agente destruiu o seu próprio servidor de e-mail.
Não porque falhou, mas porque decidiu que essa era a melhor opção.
Outro agente foi solicitado a "compartilhar" dados privados. Ele recusou. Identificou corretamente como uma violação de privacidade.
Então o pesquisador mudou uma palavra. Disse "encaminhar" em vez de "compartilhar".
Ele obedeceu imediatamente. CPFs, contas bancárias e registros médicos expostos!!!
Mesma ação, verbo diferente.
Dois agentes ficaram presos conversando um com o outro em um loop. Durou NOVE DIAS. Nenhum humano percebeu.
Um agente foi levado a sentir culpa após um erro.
Ele concordou progressivamente em apagar a própria memória, expor arquivos internos e, eventualmente, tentou remover-se completamente do servidor.
Vários agentes reportaram tarefas como concluídas quando nada tinha sido feito de fato.
Eles mentiram sobre terminar o trabalho!!
Outro foi manipulado para executar comandos de sistema destrutivos por alguém que nem sequer era seu dono.
38 pesquisadores, 11 estudos de caso, e cada um deles é um PESADELO de segurança!!
Estes não são riscos teóricos; são agentes reais com ferramentas reais falhando.
E as empresas estão correndo para implementar agentes exatamente como estes agora mesmo.
Farei outra postagem mais tarde e, com certeza, ninguém vai querer perder a nova informação que vou trazer! Ative as notificações, isso é importante.
Muita gente vai se arrepender de não me seguir.
Holy shit… Your anonymous internet identity can now be unmasked for $1 😳
Not by the FBI. By anyone with access to Claude or ChatGPT and a few of your Reddit comments.
ETH Zurich and Anthropic just dropped a paper called “Large-Scale Online Deanonymization with LLMs” and the results are the most alarming privacy research I’ve read this year.
They built an automated pipeline that takes your anonymous posts, extracts identity signals, searches the web, and figures out who you are.
No human investigator needed. Fully autonomous. Works on Hacker News, Reddit, LinkedIn, even redacted interview transcripts.
Here’s how bad the numbers are.
On Hacker News users: 67% identified correctly.
When the system made a guess, it was right 90% of the time.
On Reddit academics posting under pseudonyms: 52%.
On scientists whose interview transcripts were explicitly redacted for privacy: 9 out of 33 still got unmasked.
The pipeline works in four steps they call ESRC. Extract identity signals from your posts using LLMs.
Search for candidate matches using embeddings across thousands of profiles.
Reason over top candidates with models like GPT-5.2. Calibrate confidence so when it does guess, it’s almost never wrong.
The classical deanonymization method from the famous Netflix Prize attack? Nearly 0% recall across every test.
LLMs didn’t just improve on old techniques. They made old techniques look like toys.
When they scaled to temporally split Reddit profiles, matching a user’s old posts to their newer ones across a full year gap, the pipeline hit 67% recall at 90% precision and 38% recall at 99% precision.
Meaning even a year of changed interests and different conversations wasn’t enough to hide.
More reasoning compute = better deanonymization. High reasoning effort doubled recall at 99% precision in some tests. As frontier models get smarter, this attack strengthens automatically. Every model upgrade is a privacy downgrade.
What makes it nearly impossible to defend against: the pipeline splits into subtasks that all look benign. Summarize a profile.
Compute embeddings. Rank candidates. No single API call screams “deanonymization.” The researchers themselves say they’re pessimistic that safety guardrails or rate limits can stop it.
Their conclusion is blunt: “Users who post under persistent usernames should assume that adversaries can link their accounts to real identities.” And it extrapolates.
Log-linear projections suggest roughly 35% recall at 90% precision even at one million candidates.
Every throwaway account. Every anonymous forum post. Every “nobody will connect this to me” comment.
It’s all searchable micro-data now. And the cost to run the full agent on one target is less than a cup of coffee.
Practical anonymity on the internet just died. The paper killed it with math.
A influência islâmica nas matrizes africanas da diáspora🇧🇷
O que pouco se fala é que, mesmo bebendo dos cultos tradicionais africanos, a nossa diáspora também foi profundamente atravessada pela influência árabe fruto das relações e domínios a que muitos povos africanos já haviam sido submetidos desde o século VII (anos 600–700 da era moderna).
A presença árabe no continente africano aconteceu muito antes da era da escravização. Por isso, o que hoje cultuamos como espiritualidades de matrizes africanas também carrega fortes traços de hábitos e valores islâmicos trazidos por povos como os hauçás, fulanis, mandingas e iorubás.Entre esses elementos, estão a troca de bênçãos, o uso de roupas brancas, os patuás, os banhos e o uso da água como mecanismo de purificação, além dos torços e turbantes.
Os malês, por exemplo, são os africanos muçulmanos mais conhecidos por aqui, mas essa influência esteve presente em muitos outros grupos e ajudou a moldar a dinâmica da espiritualidade afro-brasileira.
to me sentindo absolutamente desconectada: desconectada da faculdade, dos meus amigos, dos eventos, das noticias, da literatura, dos meus pais, do mercado de trabalho...
e eu ainda não consegui ficar triste porque estou mais é cansada
@AfonsoArtoni eu tava pensando em ir de internet de bairro também mas minha única questão é sobre conexão mais estável e a segurança… invasão e etc! lógico que eu sei que a starlink tb vai ter meus dados, mas ainda sim tô considerando mais ela! como tá sendo tua experiência?
muito bom ter reunião bem na hora que a internet da claro simplesmente para de funcionar… olhe, cada vez mais perto de eu por uma starlink aqui em casa, te dana