De acordo com o artigo mais recente da Penn State, UCSC e Amazon, intitulado “Harness Updating Is Not Harness Benefit: Disentangling Evolution Capabilities in Self-Evolving LLM Agents”, os pesquisadores descobriram que as capacidades de atualização de equipamentos entre agentes de IA apresentam um padrão de “achatamento” em diferentes modelos. Os testes cruzados revelaram que as atualizações de equipamentos de modelos diferentes geram ganhos de desempenho que variam apenas 3,1%, e até o modelo Q

Weijie Su, professor titular na Penn Wharton e vencedor do COPSS Presidents' Award em 2026, anunciou no X que se juntou à OpenAI durante seu período sabático, com foco no treinamento de modelos de IA. Su, formado em matemática pela Universidade de Pequim e com doutorado em estatística pela Stanford, foi promovido a professor titular no Departamento de Estatística e Ciência de Dados da Penn Wharton após uma década de pesquisa acadêmica. De acordo com o anúncio no X acompanhado pelo Beating, Su re