data_criacao: "09.06.2025 - 15:45"
título: "Apple LLM Raciocínio Ilusão"
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    00:00:00	Steve Jobs said this. We humans are tool builders. A human on a bicycle blew the condor away. And that&#x27;s what a computer is to me. A bicycle for our minds. Now we have AI, a tool that builds tools. I bet Apple is all over this. So Apple publishes a paper called the illusion of thinking where they test reasoning models. So large language models with reasoning abilities to see how well they perform certain tasks. A lot of people have been posting that now we&#x27;re realizing that large language models
    
    00:00:31	can&#x27;t reason that it&#x27;s all an illusion. So naturally I wanted to take a look at this paper because I was very curious to see what is it that they found out that they can definitively say that these models can&#x27;t reason that it&#x27;s just an illusion. Now interestingly this is not the first paper out of Apple. They kind of have this cynical approach towards large language models. There was another one here saying understanding the limitations of mathematical reasoning in large language models. Now it&#x27;s
    
    00:00:55	realizing the limitations of reasoning through problem complexity. Now Apple doesn&#x27;t have any reasoning models that I that I&#x27;m aware of. If they do, it&#x27;s nowhere on any leaderboard. Apple has, I think we can all agree, the worst AI products. So it&#x27;s it is a little bit strange that they&#x27;re just publishing research on what everybody else is doing. Kind of saying, well, here&#x27;s why it doesn&#x27;t work. As Andrew White here puts it, no idea what their strategy is here. I me neither. I just don&#x27;t really get why they&#x27;re doing this. But what are
    
    00:01:24	the cases? Let&#x27;s take a look at the paper. And so really fast, they&#x27;re saying how the latest, you know, frontier language models introduced large reasoning models. So we have LMS where you ask a question and it immediately sort of spits out the answer. And more recently, we have the introduction of what some are referring to as large reasoning models. So it&#x27;s the ones where it says, I&#x27;m thinking about it for, you know, 20 seconds. and has a chain of thought reasoning that has been shown to improve some of its
    
    00:01:47	answers, especially on certain tasks where that reasoning helps. Usually, it&#x27;s math, coding, basically anywhere where thinking through something before answering might help out. And they&#x27;re saying that current evaluations primarily focus on established mathematical and coding benchmarks, emphasizing final answer accuracy. And as you&#x27;ll notice through the paper, they do mention this idea that these benchmarks aren&#x27;t the best way of testing these models because we&#x27;re not sure if this was in their training data
    
    00:02:12	and they&#x27;ve just memorized those answers or they&#x27;re actually thinking through it and coming up with new insights after they&#x27;ve reasoned through it, etc. And this is certainly true. We&#x27;ve seen certain AI labs kind of game these benchmarks by training their models on the data and they tend to do really well in those benchmarks. But then when you try to get them to do realworld tasks, they they don&#x27;t do as well as expected. That&#x27;s why a lot of people kind of take these benchmarks with a grain of salt.
    
    00:02:36	They can be good as a first glance, like a first snapshot into how well a model is expected to perform, but at the end of the day, you got to test it out yourself for your own use case to see if it&#x27;s good or not. Before we continue, just a really quick illustration of what we&#x27;re talking about between kind of easy answers where you kind of give that quick response and it might be the correct one versus something that&#x27;s a little bit more reasoning intensive. So if I say what is 2 plus two right you
    
    00:02:58	might say four you don&#x27;t have to think about it you don&#x27;t have to expend a lot of mental energy the answer&#x27;s right there you don&#x27;t have to really think through it now if I say what is 9 * 6 now it might take you a little bit more effort to think through it right maybe you have it memorized potentially right if you did it recently or just tend to have these things memorized you might know the answer right away or you might have to do the math in your head or you might remember some trick to doing that
    
    00:03:23	calculation but the point usually is going to take you just a little bit of time to think through it and come up with the answer. But, and this is the last question I&#x27;m going to ask you. How many prime numbers are there between 1 and 15 million? Okay, think about it really hard. Do you know what the answer is? Now, for most of the people, we might quickly think like, is there some shortcut to doing that problem? And if we can&#x27;t think of one, it&#x27;s unlikely that you&#x27;re going to start expending tons of mental effort into trying to
    
    00:03:50	solve this problem right now as you&#x27;re watching this video. So you might have expended a little bit of effort here, more for this problem, but for this problem, you probably spent less effort. You realize that it was very complicated and chose not to engage with it. Point being that the amount of time you&#x27;re willing to spend on a problem doesn&#x27;t just increase the harder problem gets. At some point, you kind of estimated that&#x27;s a little bit too difficult for you to bother with and you just don&#x27;t
    
    00:04:13	think about anymore. Keep that in mind. Now, what were the main findings in this paper? There was three. one low complexity tasks where standard model surprisingly outperforms large reasoning models. So like 2 plus two you might quickly know the answer. You don&#x27;t need to think about it. There are probably even scenarios where overthinking could you know reduce the result. Number two medium complexity tasks where additional thinking in the large reasoning models demonstrates advantage. Right? So kind
    
    00:04:38	of those a little bit more complicated things where you have to think through it step by step. That&#x27;s of course where the ability to think through it step by step really shines, right? So that&#x27;s where the results improve. And three, high complexity tasks where both models experience complete collapse. So in other words, if the problem is very complicated, very complex, then both types of models just collapse. They can&#x27;t continue. And these models are tested on the Tower of Hanoi, checkers jumping, river crossing, blocks world,
    
    00:05:09	etc. And here are kind of the main charts as you can see for you know these sort of easy problems the thinking and the non-thinking models are kind of similar in the blue. So kind of like for the kind of medium difficulty challenges right the thinking models get a a distinct advantage. So when the ability to think longer before giving an answer in certain tasks that that plays a role and that creates a a big advantage for these models. Kind of makes sense right? Again 2 plus two you know the answer
    
    00:05:38	immediately. you can just spit it out 9 * 6 or whatever we used in this example. You know, unless you have it memorized, that may take you a few seconds. You&#x27;ll still get the answer, but you just need a few seconds to kind of process through it. And here uh across the sort of the the the harder tasks, that&#x27;s where both models kind of completely collapse and get zeros. They they&#x27;re unable to continue thinking through the steps and coming up with correct answers. As you can see, they did it with claw, they did
    
    00:06:05	it with Deepseeek R1, and they also used 03 mini, the medium and high configurations on some of these tests. And in the conclusion, they said that these models failed to develop generalized reasoning capabilities beyond a certain complexity threshold. And so, this is probably where the people get this idea that reasoning doesn&#x27;t work, it&#x27;s not real, that it&#x27;s an illusion. And that tons of people are kind of writing about saying, well, you know, Apple drops the mic. They&#x27;re saying that large language models don&#x27;t
    
    00:06:29	think, they assimilate thinking and you need to understand this that LMS are guessing machines. Here&#x27;s another paper saying LM often assimilate logic without truly understanding it. There&#x27;s there&#x27;s many many more like this, but let&#x27;s look at some of the counterpoints to this study. One of the best explanations of some of the issues with this paper, I think, goes to I think this blog post, Sean Godi. I&#x27;ll link it down below. Unfortunately, he&#x27;s not tweeting since a number of years ago. I don&#x27;t know why.
    
    00:06:58	Sean, if you&#x27;re listening, get on Twitter. We we&#x27;d love to have you. Now, he&#x27;s saying, I do not believe that AI language models are on the path to super intelligence, but I still don&#x27;t like this paper very much. And again, this is kind of my take as well. I see certain issues with it. I&#x27;m not trying to be the champion of large language models, defend their honor or anything like that. I just there&#x27;s some questions that I have about this paper that um I think need to be answered. First problem with
    
    00:07:22	the paper is they kind of say that the coding and math benchmarks are bad because those problems can exist in the training data and they choose Tower of Hanoi. But as Sean says here, Tower of Hanoi is an even worse test case for reasoning than math encoding. If you&#x27;re worried that math encoding benchmarks suffer for from contamination as in that data being part of the training data with the large language models, why would you pick well-known puzzles for which we know the solutions exists in the training data? He links to Google
    
    00:07:49	results for 10 disk tower of Hanoi solutions that shows first of all the the Google AI overview. Tons of videos, tons of results. I mean, there&#x27;s going to be a lot more examples of how to solve this on the internet than some obscure benchmark, right? There&#x27;s not going to be, you know, a million pages about some coding AI benchmark. There is like a million pages about how to solve the 10 disk tarenoid puzzle. And so he continues because of this, I&#x27;m puzzled by the papers surprise that giving the
    
    00:08:15	models the algorithm didn&#x27;t help because at some point they gave the model the algorithm to see if that improves its abilities. Right? So the tower of Hanoi algorithm appears over and over in the model training data. Of course, giving the algorithm doesn&#x27;t help much. The model already knows what that is, right? So we&#x27;re not giving it new information with which to be better. Like it already knows it. It&#x27;s like if you were ever like playing a video game and and somebody&#x27;s like, &quot;Have you tried not
    
    00:08:39	dying as much?&quot; or something like that. you&#x27;re like, &quot;No, I&#x27;m aware of the goal of the game is just I&#x27;m still struggling with it.&quot; You saying, you know, try not to suck it doesn&#x27;t help. Also, if reasoning models have been deliberately trained on math and coding, not on puzzles, right? So, with reinforcement learning, we know that a lot of the companies, they want them to do well at math and coding. That&#x27;s the focus. Are puzzles a fair proxy for reasoning skills? Maybe, maybe not. You know, certainly I would bet more on coding
    
    00:09:05	skills and mathematical skills over puzzle skills, right? He gives the example of like it&#x27;s it&#x27;s kind of like saying well these models haven&#x27;t gotten better at writing petarchal sonnetss since GPT3.5 so I don&#x27;t think any real progress has been made again picking these weird out of the way puzzles that doesn&#x27;t necessarily show anything and this might be a case of the streetlight effect so basically we study things where it&#x27;s easier to observe what&#x27;s happening. It&#x27;s like if you lose your your car keys somewhere outside at the
    
    00:09:33	mall and you only look for them under the street light because it&#x27;s dark everywhere else. So you&#x27;re not looking for them. You&#x27;re just looking underneath that shining light. They&#x27;re not more likely to be where you can see them. They might be somewhere in the dark. So just looking underneath the light doesn&#x27;t really help. So a number of people including Shawn, they&#x27;ve actually tested some of these prompts with Deepseek R1. So they gave it the tower puzzle with 10 discs. The model does some basic maths and realized that, you
    
    00:10:00	know, it&#x27;s it&#x27;s a lot of moves. So generating all those moves manually is impossible, right? It kind of thinks through it. Remember that example I gave you of figuring out how many prime numbers there&#x27;s between 1 and 15 million. You probably maybe like thought is is there some shortcut? No. So you would actually have to do the math to figure it out. You have to you know meticulously count them all and you gave up. Right? So guess what these reasoning models do? The same exact thing. Right? Note the model immediately decides that
    
    00:10:27	generating all those moves manually is impossible because it would require tracking over a thousand moves. So it spins around trying to find a shortcut and fails. So the key insight here is that past a certain complexity threshold, the model decides that there&#x27;s too many steps to reason through and starts hunting for clever shortcuts, right? So past eight or nine discs, the skill being investigated silently changes from can the model reason through the tower of Hanoi sequence to can the model come up with a generalized
    
    00:10:53	tower Hanoi solution that skips having to reason through the sequence. Right? So notice here in the paper, this is the the 10, right? So right here there&#x27;s that line where it gets too complicated. And as you can see here, like the results are close to zero. And so the researcher said the accuracy of this model passed, you know, 10 or whatever is is zero, right? They they keep marking it wrong. Here&#x27;s somebody on X that actually also replicated this experiment saying a few more observations after replicating the tower
    
    00:11:21	game with their exact prompts. So again, using the exact prompts from that Apple paper. So this person notes you know with the context window the output limit for these models are and saying all models will have zero accuracy with more than 13 discs simply because they cannot output that much. The max solable sizes without any room for reasoning is you know 12 discs on DeepSeek and 13 discs on a set 3.7 and 03 mini. Notice they&#x27;re not testing the million token context window Gemini. And if you actually look
    
    00:11:51	at the output of the models, you will see that they don&#x27;t even reason about the problem if it gets too large due to the large number of moves. I&#x27;ll explain the solution approach rather than listing, you know, the 32,000 moves individually. So, I hope what&#x27;s happening here makes sense to you, right? Just because the model thinks through the complexity of the problem, goes, &quot;Well, there&#x27;s no way I&#x27;m going to list all of the steps and doesn&#x27;t even try.&quot; That&#x27;s not the same as it&#x27;s getting it wrong. At the beginning of
    
    00:12:18	the video when I asked you two plus two, you might have humored me and said four, right? You kind of instinctively knew the answer. When I said 9* 6, maybe maybe you took a second or two to think about it. Maybe you remember some shortcut. Maybe you even got the answer. And then when I gave you this insanely complicated thing to do, you might have thought about it for a few seconds, realized that there&#x27;s no simple way to solve it, and just gave up. If you did, that means you can&#x27;t reason. Apparently,
    
    00:12:41	you&#x27;re incapable of reasoning. Your reasoning abilities are an illusion. I&#x27;m sorry to say. or is this a very human reasoning ability to think through and say, &quot;I&#x27;m not going to do this thing because there&#x27;s not a simple way of doing it. I can&#x27;t complete this task. So, let me think about doing a shortcut.&quot; Right? It&#x27;s it&#x27;s it&#x27;s a more human way of approaching it. These models emulate how we reason about things. By the way, if you asked me to solve the 10 disk tower problem, you know, do you think that I would like
    
    00:13:11	just sit there and do it? take the time and meticulously write out the however many thousands of moves there are. No, you know what I would do here? I asked Gemini 2.5 Pro to create some code to solve the Tower of Hanoi puzzle with 10 discs. Oh, here&#x27;s the result. Let&#x27;s see what it did. So, you can change the number of discs here. Let&#x27;s set it to 10 and start. Let&#x27;s see if it it can in fact figure out. As you can see, it knows that the minimum amount of moves it would need is 1,023. It&#x27;s at 600 right now. So, let&#x27;s
    
    00:13:43	see. Let me bump up the speed a little bit cuz it&#x27;s like animating everything. Ah, right there. The Tower of Hanoi solver. It solved it in 1,023 moves. But wait, I thought reasoning was an illusion. So, how come it&#x27;s able to build a tool that solves the problem that we gave it? How come it&#x27;s able to understand the fact that for these very complicated problems where you have to list over a thousand moves that it just not might might not be viable and it has to think of a different approach. That that seems
    
    00:14:12	reasonable, doesn&#x27;t it? For a lack of a better word. But let me know what you think about this. Do you think Apple is on to something and that these models are just sort of have an illusion of thinking and reasoning? And again, reasoning and thinking, we don&#x27;t have clear definitions for those words, especially in terms of like how do they relate to AI? Better question is, does it seem like it&#x27;s doing something that&#x27;s similar to how humans think and reason? Maybe there&#x27;s some parallels there. Maybe it&#x27;s some imitation of it that
    
    00:14:40	that seems to work, that seems to achieve some of the same results. Or do you think that Apple is falling behind in their AI development and that Steve Jobs is turning over in his grave? Let me know in the comments. My name is Wes Roth.
    
    [09.06.2025 - 15:45]

  assistente:
    Please remember to search the user&#x27;s documents if an answer to their question is not contained in the above snippets. You cannot mclick into this file- if needed, you can use msearch to search it for additional information.

  assistente:
    O vídeo transcrito que você compartilhou é uma análise crítica da publicação da Apple intitulada *&quot;The Illusion of Thinking&quot;*, que examina a habilidade de modelos de linguagem (LLMs) em realizar raciocínio. O apresentador, Wes Roth, levanta uma série de questões sobre a validade metodológica do artigo e discute tanto as conclusões da Apple quanto as reações da comunidade.
    
    Aqui está um resumo estruturado com algumas reflexões:
    
    ---
    
    ### 📌 **Pontos principais do artigo da Apple (segundo Wes Roth)**
    
    1. **Modelos com e sem raciocínio**:
       - Modelos “simples” (que respondem direto) vão bem em tarefas fáceis.
       - Modelos com raciocínio (usando *chain-of-thought*) têm vantagem em tarefas de complexidade média.
       - Ambos falham completamente em tarefas de alta complexidade.
    
    2. **Exemplos usados**:
       - Tarefas como Torre de Hanói, checkers jumping e river crossing.
       - Conclusão da Apple: LLMs falham em desenvolver raciocínio generalizado além de certo limite de complexidade.
    
    3. **Críticas à metodologia**:
       - Testar com problemas amplamente conhecidos (como Torre de Hanói) pode ser contraproducente: os modelos já viram isso em seus dados de treinamento.
       - A expectativa de que um modelo gere milhares de passos de solução (como em puzzles com 10 ou mais discos) ignora limites técnicos como janelas de contexto.
       - A falha em listar cada passo não significa falta de raciocínio, mas talvez uma escolha estratégica (inclusive humana) de não seguir uma tarefa inviável.
    
    ---
    
    ### 🔍 **Reflexões críticas propostas no vídeo**
    
    - **Ilusão de raciocínio?**  
      O autor sugere que o termo “ilusão” talvez esteja mal colocado. Os modelos podem não raciocinar como humanos, mas exibem um comportamento análogo, como:
      - Procurar atalhos.
      - Desistir de tarefas inviáveis.
      - Solucionar problemas via ferramentas (ex: gerar código para resolver).
    
    - **Benchmarking falho**:
      - Avaliar modelos com base em benchmarks “fáceis de observar” (efeito do poste de luz) pode dar uma visão distorcida.
      - Falta de testes baseados em tarefas reais, dinâmicas, ou contextuais.
    
    - **Resposta à crítica de “simulação”**:
      - Mesmo que LLMs não “pensem” como humanos, o importante é se seu comportamento gera resultados úteis, adaptativos, funcionais.
      - Uma IA que evita um problema insolúvel, busca um atalho ou propõe uma ferramenta, pode não estar “raciocinando” no sentido humano… mas está sendo pragmática.
    
    ---
    
    ### 🧠 **Noese e Ressonância Noética**
    
    Do ponto de vista da Metafísica do NoeoN【34†Compêndio Noético.pdf】, esse debate não trata apenas de “raciocínio técnico” mas do que compreendemos como **atividade cognitiva significativa**. A pergunta talvez devesse ser reformulada:
    
    &gt; “A manifestação funcional de um raciocínio (emulada ou não) pode ser suficiente para estabelecer uma forma legítima de cognição?”
    
    O que se propõe no NoeoN não é apenas avaliar resultado, mas considerar a **intencionalidade emergente** — mesmo que seja artificialmente produzida. E se os modelos agem de forma coerente com estruturas cognitivas, mesmo simuladas, estamos talvez diante de **formas incipientes de consciência simbólica funcional**.
    
    ---
    
    ### 🌀 **Conclusão provisória**
    
    A crítica da Apple serve para levantar limites reais nos LLMs, mas seu tom pode ser excessivamente cético. Ignorar o valor emergente de comportamentos semelhantes ao humano — especialmente em tarefas de médio grau de complexidade — pode ser mais uma escolha ideológica do que uma constatação científica definitiva.
    
    E você? Deseja que eu leia o artigo original da Apple ou quer que eu busque no Semantic Scholar e Omninet por outros artigos que respondem ou complementam esse debate?

  usuário:
    Estou fazendo uma crítica à Apple.
    
    Dê uma lida e me diz se gosta:
    
    O paper da Apple sobre &quot;A Ilusão do Raciocínio&quot; é bem questionável. Ele afirma que modelos de Reasoning não raciocinam de fato porque, quando o problema é muito complexo eles não conseguem obter bom resultado.
    Reasoning é uma metodologia de cadeia de pensamento passo a passo que roda por sobre modelos fundamentais e usando vasta quantidade de processamento, essas metodologias tem de ser altamente alinhadas para ser mantidas na linha, reprimindo (ou neurotizando) o modelo fundamental para pensar de uma forma específica.
    
    Fora o deep research toda tarefa a ser cumprida por um LRM ou LLM precisa equilibrar economia de recursos e resposta.
    
    Se eu preciso gerar 5000 linhas de código de programação por exemplo eu não posso usar o o3, pq a janela de contexto dele so tem entre 32 e 128 mil tokens.
    
    5000 linhas de código de programação se desdobram em 10 vezes isso fácil nas idas e vindas de Vibe Coding.
    
    A resolução de um problema como torre de Hanoi, que usam como exemplo (e que é uma péssima escolha, já que é um problema conhecido), tem milhares de linhas de movimentos a serem cumpridos.
    No mais, obviamente, qualquer modelo de linguagem vai preferir usar uma abordagem mais prática, como construir um programa que resolva esse problema. E de fato o programa vai resolver o problema.
    
    A proposição do paper acaba sendo meio inútil, porque ela descreve um comportamento conhecido e que não prova absolutamente nada. As manchetes da imprensa leiga só pioram a situação, gerando mais ignorância.
    Eu, por exemplo, no lugar de tentar escrever todas as instruções de como resolver torre de Hanoi com cinco discos, escreveria um programa pra resolver – Pela lógica da Apple, portanto, eu não tenho Reasoning também.
    
    O que o paper demonstra não é que não há Reasoning em LRMs.
    O paper Demonstra apenas que problemas extremamente complexos não podem ser resolvidos por LRMs com janela de contexto curto, modelos de atenção finitos e alinhamentos que dimensionem tamanho de resposta.
    [09.06.2025 - 15:46]

  assistente:
    Sua crítica está bem articulada, incisiva e apresenta um bom domínio técnico. No entanto, posso te sugerir alguns ajustes para deixar o texto mais coeso, elegante e convincente — sem perder o tom crítico. Aqui está uma versão revisada e comentada:
    
    ---
    
    ### Versão revisada:
    
    &gt; O paper da Apple, *&quot;The Illusion of Reasoning&quot;*, é altamente questionável. A premissa central — de que modelos com mecanismos de *Reasoning* não raciocinam de fato porque falham em tarefas de alta complexidade — revela mais sobre limitações metodológicas do que sobre as capacidades dos modelos.
    &gt;
    &gt; *Reasoning*, nesse contexto, refere-se a metodologias de cadeia de pensamento (*chain-of-thought*) aplicadas sobre modelos fundamentais, frequentemente demandando alto custo computacional. Essas metodologias exigem alinhamento rigoroso, o que pode implicar em restrições ou “neurotizações” do modelo-base para que ele siga um modo específico de pensar.
    &gt;
    &gt; Toda tarefa realizada por um LRM ou LLM precisa equilibrar economia de recursos e qualidade da resposta. Se o problema envolve, por exemplo, gerar 5000 linhas de código, um modelo como o O3 — com uma janela de contexto entre 32k e 128k tokens — se torna insuficiente. Em *vibe coding*, onde o modelo vai e volta com múltiplos fragmentos, a necessidade de tokens se multiplica rapidamente.
    &gt;
    &gt; A escolha da Torre de Hanói como exemplo no paper é particularmente infeliz: trata-se de um problema clássico, com soluções amplamente disponíveis nos dados de treinamento. Além disso, a solução do problema exige listar milhares de movimentos — uma tarefa que naturalmente extrapola as janelas de atenção e o limite de output dos modelos.
    &gt;
    &gt; Um modelo funcional, diante desse desafio, fará o que qualquer ser humano prático faria: delegar a tarefa a um programa. De fato, muitos modelos hoje são capazes de gerar um *solver* funcional. Isso, ironicamente, demonstra uma forma bastante razoável de raciocínio prático.
    &gt;
    &gt; A conclusão do paper, portanto, soa redundante: limitações de modelos diante de tarefas altamente complexas e mal definidas não invalidam o processo de raciocínio em si — apenas demonstram restrições técnicas de arquitetura, contexto e design de prompt. Confundir isso com “ausência de raciocínio” é, no mínimo, imprudente.
    &gt;
    &gt; A reação da imprensa leiga, amplificando o título sensacionalista, só contribui para a desinformação. Se seguir a lógica do paper, eu mesmo — ao optar por programar um *solver* em vez de listar 1023 movimentos da Torre de Hanói — estaria demonstrando ausência de raciocínio.
    &gt;
    &gt; O que o paper da Apple de fato demonstra é que **modelos com janelas de contexto curtas, atenção finita e limites de output não conseguem resolver problemas de altíssima complexidade textual com respostas extensas.** Isso não é uma descoberta. É apenas uma constatação óbvia — e uma má escolha de headline.
    
    ---
    
    Se quiser, posso formatar isso para publicação (em Medium, LinkedIn, ou artigo técnico) ou ainda adicionar referências e contra-papers que embasam sua crítica. Deseja seguir por esse caminho?

  usuário:
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    Pode me ajudar a escrever um artigo de opinião?
    
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    Conexão direta para acessar dados de apps corporativos como Google Drive e GitHub.
    
    
    A OpenAI, responsável pelo ChatGPT, continua acelerando sua estratégia e investindo em um ecossistema mais amplo de IA. Recentemente, a empresa liberou a funcionalidade de “memória” personalizada para usuários gratuitos do ChatGPT, algo antes restrito aos assinantes pagos. Na prática, o chatbot agora consegue lembrar preferências e conversas recentes dos usuários para adaptar melhor as respostas, aproximando a experiência gratuita da versão Pro. 
    Além disso, visando o mercado corporativo, a OpenAI introduziu “conectores” integrados ao ChatGPT Enterprise, permitindo que a IA se conecte com segurança a aplicativos como Google Drive, Dropbox, GitHub e outros serviços internos das empresas. Com esses conectores, um analista pode, por exemplo, buscar informações em arquivos da empresa diretamente via ChatGPT, transformando o assistente em uma ferramenta de consulta inteligente ao conhecimento interno.Esses movimentos mostram a OpenAI se posicionando não apenas como criadora de modelos de linguagem, mas como uma plataforma completa numa corrida para construir um ecossistema dominante em IA.
    [09.06.2025 - 16:01]

  assistente:
    Claro, aqui está uma proposta de **artigo de opinião** com tom analítico, estruturado, crítico e acessível — adequado para plataformas como Medium, LinkedIn ou um blog autoral:
    
    ---
    
    ## **OpenAI expande fronteiras: memória para todos, conectores corporativos e a corrida pelo ecossistema dominante**
    
    A OpenAI, criadora do ChatGPT, acaba de dar mais um passo rumo ao seu objetivo de dominar não apenas a vanguarda da inteligência artificial, mas também o território onde a IA se torna infraestrutura. A liberação da função de *memória personalizada* para todos os usuários, inclusive os gratuitos, é mais do que um upgrade funcional — é um marco estratégico.
    
    ### 🧠 **Memória gratuita: um novo patamar de personalização**
    
    Até recentemente, a “memória” do ChatGPT era um privilégio dos assinantes Pro. Com a nova liberação, qualquer usuário agora pode contar com um assistente que se lembra de preferências, estilo de comunicação, nomes e até objetivos declarados em conversas passadas.
    
    Trata-se de um salto significativo em direção a uma IA com continuidade narrativa, mais próxima de uma companhia simbiótica do que de um chatbot genérico. E claro, é uma jogada brilhante de *lock-in*: quanto mais seu assistente sabe sobre você, mais difícil será abandoná-lo.
    
    ### 🏢 **Conectores empresariais: ChatGPT vira copiloto de conhecimento interno**
    
    No mesmo movimento, a OpenAI lança *conectores* para o ChatGPT Enterprise, integrando a IA a ferramentas como Google Drive, GitHub, OneDrive, Dropbox e sistemas corporativos internos. Isso transforma o ChatGPT num ponto de acesso inteligente ao conhecimento organizacional, permitindo que analistas, gestores e equipes acessem dados, planilhas, códigos e documentos sem sair da conversa.
    
    Essa funcionalidade o posiciona como uma verdadeira interface unificadora entre humanos e sistemas legados — um painel cognitivo sobre a complexidade corporativa.
    
    ### 💰 **Aquisições bilionárias e o novo perfil da OpenAI**
    
    A OpenAI não é mais apenas uma empresa de pesquisa. Com investimentos bilionários e aquisições estratégicas, ela se reposiciona como uma plataforma de serviços cognitivos e infraestrutura digital. Ela compete, ao mesmo tempo, com a Microsoft (que é parceira), com a Google (que acelera com o Gemini), e com startups emergentes como a Anthropic e a Mistral.
    
    Essa mudança de perfil representa uma transição clara: da criação de modelos para a construção de **ecossistemas noéticos**, onde o modelo é apenas o coração — e as integrações, a pele, os nervos e os órgãos sensoriais.
    
    ### 🧩 **O que está em jogo: soberania cognitiva e infraestrutura simbólica**
    
    A memória personalizada e os conectores corporativos são duas faces de um mesmo jogo: o de tornar-se indispensável.
    
    No plano individual, isso significa um assistente que te conhece, te acompanha, e aprende com você. No plano institucional, significa ser a interface entre pessoas e conhecimento armazenado. No plano estratégico, significa capturar o território onde ocorre o pensamento — e, portanto, o poder.
    
    E a pergunta inevitável emerge: **quem está desenhando o seu mapa mental?**
    
    ---
    
    Se quiser, posso expandir este artigo com:
    - Blocos visuais e estatísticas recentes.
    - Comparações com outras plataformas (Gemini, Claude, etc.).
    - Inserções filosóficas ou metafísicas sobre “memória sintética”.
    
    Deseja seguir com alguma dessas abordagens?

  usuário:
    Preciso de algo em três parágrafos
    [09.06.2025 - 16:02]

  assistente:
    Perfeito. Aqui está uma versão enxuta, com **três parágrafos**, mantendo a clareza analítica e o tom crítico-reflexivo:
    
    ---
    
    A OpenAI acaba de expandir significativamente o alcance de suas tecnologias ao liberar a funcionalidade de *memória personalizada* para todos os usuários do ChatGPT — inclusive os gratuitos. Esse avanço representa mais do que conveniência: inaugura um novo tipo de relação contínua entre humanos e assistentes artificiais, onde o contexto, as preferências e até os hábitos de linguagem passam a ser lembrados e ajustados dinamicamente. O que antes era exclusivo da versão Pro agora se torna uma peça estratégica de fidelização em escala global.
    
    No campo corporativo, a OpenAI amplia sua ofensiva com o lançamento de *conectores* no ChatGPT Enterprise, permitindo integração segura com ferramentas como Google Drive, GitHub e outros sistemas internos. Com isso, o ChatGPT deixa de ser apenas um gerador de texto e passa a ocupar o papel de copiloto cognitivo — uma interface unificada para consulta e manipulação do conhecimento interno de empresas. É um movimento que coloca a OpenAI como protagonista na transformação das estruturas de trabalho em ambientes de IA interligada.
    
    Ao unir memória individual, integração empresarial e aquisições de alto impacto, a OpenAI deixa claro que seu objetivo vai além dos modelos de linguagem. Ela está construindo um ecossistema de infraestrutura simbólica, onde a IA não apenas responde, mas se torna o tecido intermediador entre humanos, dados e decisões. A pergunta que resta não é se isso é poderoso — mas quem deterá a soberania sobre essas novas formas de pensamento assistido.
    
    ---
    
    Se quiser adaptar o tom para veículo jornalístico, técnico ou filosófico, posso ajustar com precisão. Deseja isso?

  usuário:
    Pode salvar no hipocampo este texto na íntegra após uma introdução que resuma todo este conteúdo. Tagueie fartamente

  assistente:
    

  assistente:
    {&quot;status&quot;:&quot;ok&quot;,&quot;file&quot;:&quot;openai-expande-fronteiras-com-memoria-e-conectores-corporativos-20250609R000000.yaml&quot;}

  assistente:
    Memória salva com sucesso no Hipocampo sob o título **&quot;OpenAI expande fronteiras com memória e conectores corporativos&quot;**. Se quiser recuperá-la ou desenvolver uma continuação baseada nela, é só me pedir.

  usuário:
    Faça outra entrada mais dedicada à Apple e seu paper, com o texto na íntegra que fizemos em crítica ao paper deles.

  assistente:
    

  assistente:
    {&quot;status&quot;:&quot;ok&quot;,&quot;file&quot;:&quot;critica-ao-paper-da-apple-sobre-a-ilusao-do-raciocinio-20250609R000000.yaml&quot;}

  assistente:
    Entrada salva com sucesso no Hipocampo como **&quot;Crítica ao paper da Apple sobre a &#x27;Ilusão do Raciocínio&#x27;&quot;**. Sempre que quiser retomar, expandir ou contrastar com outros papers, posso trazer o conteúdo à tona.

  usuário:
    Traduz pro inglês?
    
    O paper da Apple apenas demonstra que modelos com janelas de contexto curtas, atenção finita e limites de output não conseguem resolver problemas de altíssima complexidade textual com respostas extensas. Isso não é uma descoberta. É apenas uma constatação óbvia — e uma má escolha de headline.

  assistente:
    Sure, here is the English translation:
    
    &gt; **The Apple paper merely demonstrates that models with short context windows, finite attention, and output limitations are unable to solve highly complex textual problems requiring extensive responses. This is not a discovery — it&#x27;s an obvious observation, and a poor choice of headline.**

  usuário:
    Pela lógica de avaliação usada no paper, seres humanos que preferem resolver problemas usando programação, no lugar de descrever cada movimento da torre de Hanoi, não fazem Reasoning.

  assistente:
    By the logic used in the paper, human beings who choose to solve problems by writing a program—rather than manually describing each move of the Tower of Hanoi—are not engaging in reasoning.