A Inception, startup fundada pelo professor de Stanford Stefano Ermon, acaba de levantar US$ 50 milhões para desenvolver modelos de difusão aplicados a linguagem e código. A rodada teve apoio de fundos como Menlo Ventures, Mayfield, M12 (Microsoft), NVentures (Nvidia). As informações foram retiradas de TechCrunch.

Ermon é especialista em modelos de difusão, tecnologia que pode mudar profundamente como a IA lida com texto e código.

Diferente dos modelos tradicionais como o GPT-5, baseados em auto-regressão (que geram texto palavra por palavra), os modelos de difusão seguem outra lógica: trabalham de forma paralela, ajustando o conteúdo de maneira incremental até alcançar a resposta ideal.

Essa arquitetura já provou seu valor em imagens, como mostram ferramentas como Stable Diffusion e Midjourney, e agora chega com força ao universo da linguagem.

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A grande virada? Eficiência e velocidade. Segundo o professor, os modelos da Inception superam os atuais em latência e custo computacional.

Isso significa respostas quase instantâneas, mesmo para tarefas complexas como a leitura de grandes volumes de dados ou códigos-fonte extensos.

A nova versão do modelo, chamada Mercury, já está integrada a ferramentas de desenvolvimento como ProxyAI, Buildglare e Kilo Code, sinalizando sua aplicabilidade imediata, especialmente em operações sobre grandes bases de código, onde a difusão mostra vantagem real.

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Para profissionais de tecnologia e negócios, isso representa um marco: entender essa mudança pode ser o diferencial entre liderar a próxima geração de produtos ou ficar preso a paradigmas ultrapassados.

Mais do que uma mudança técnica, os modelos de difusão marcam o surgimento de uma nova linguagem da inteligência artificial. E como toda linguagem, ela só faz sentido para quem está disposto a aprender.

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