Sholto Douglas (Anthropic): "Ao longo do último ano, o RL finalmente nos permitiu pegar um ciclo de feedback e transformá-lo em um modelo que é pelo menos tão bom quanto os melhores humanos em uma determinada coisa em um domínio restrito. E você está vendo isso com matemática e código de competição, que são os dois domínios mais adequados para isso - onde rapidamente os modelos estão se tornando matemáticos de competição e codificadores de competição incrivelmente competentes. Não há nada intrinsecamente diferente entre código de competição e matemática. É apenas que eles são realmente [mais] adequados para RL do que qualquer outro domínio. Mas, o mais importante, eles demonstram que não há teto intelectual nos modelos. Eles são capazes de fazer raciocínios realmente difíceis, dado o ciclo de feedback certo. Portanto, pensamos que essa mesma abordagem se generaliza basicamente para todos os outros domínios do esforço intelectual humano onde, dado o ciclo de feedback certo, esses modelos se tornarão pelo menos tão bons quanto os melhores humanos em uma determinada coisa. E então, uma vez que você tenha algo que é pelo menos tão bom quanto os melhores humanos em uma coisa, você pode simplesmente executar 1.000 deles em paralelo ou 100x mais rápido e você tem algo que, mesmo apenas com essa condição, é substancialmente mais inteligente do que qualquer humano dado. E isso está completamente ignorando se é possível ou não fazer algo que seja mais inteligente do que um humano. As implicações disso são bastante impressionantes, certo? Nos próximos 2 ou 3 anos, dado os ciclos de feedback certos, dado o poder computacional certo, etc., pensamos que nós, como indústria de IA como um todo, estamos a caminho de criar algo que é pelo menos tão capaz quanto a maioria dos humanos na maioria das tarefas voltadas para computador, possivelmente tão bom quanto muitos dos nossos melhores cientistas em seus campos. Será afiado e irregular, haverá exemplos de coisas que ele não pode [fazer]. Mas o mundo vai mudar. ... Eu acho que isso vale a pena gritar dos telhados um pouco - pessoal, qualquer coisa que possamos medir parece estar melhorando muito rapidamente. Onde isso nos leva em 2 ou 3 anos? Não posso dizer com certeza. Mas eu acho que vale a pena construir em visões de mundo que há uma chance bastante séria de que consigamos AGI."

Provavelmente, o desenvolvimento mais surpreendente em IA para mim nos últimos 6 meses é que o GPT-5 Pro e até mesmo o GPT-5 Thinking podem fazer descobertas científicas novas muito pequenas. Como lembrete, estes são modelos que pensam por <40 minutos e não são de forma alguma tão avançados quanto os modelos multi-agentes não lançados da OpenAI (que sabemos que podem trabalhar autonomamente por horas). É bastante fácil ver por que a OpenAI decidiu lançar a iniciativa "OpenAI for Science" agora, presumivelmente apenas algumas semanas antes do modelo que ganhou ouro na IMO, IOI e ICPC se tornar disponível ao público. Tempos emocionantes!

Claude Sonnet 4.5 pode criar autonomamente um aplicativo de chat semelhante ao Slack ou Teams, produzindo 11.000 linhas de código em 30 horas.