一张静态黑白噪点图通过手机查看或页面缩放会显现动态心形图案，而Gemini 2.5 Pro、GPT-5、豆包等AI模型均无法识别。研究表明，AI因“时间盲视”仅能分析离散静态帧，无法感知帧间动态信息。人类依赖格式塔心理学的“共同命运法则”和视觉系统的预测编码能力，能瞬间捕捉运动轨迹。SpookyBench测试显示人类识别准确率超98%，而AI模型为0%，揭示了AI在时空信息整合上的根本局限。
Os humanos podem ver, a IA não: a diferença essencial que o coração oculto revela Ler mais "
Web3已从概念走向现实，2025年全球市场规模达213.5亿美元，中国相关产业规模超200亿元。其核心在于用户主权，通过区块链、智能合约、NFT和DID实现权力重分配。五大应用场景包括：DeFi（TVL超1200亿美元）、NFT实用化（如星巴克权益）、DAO（活跃组织超5000个）、GameFi（超3100款游戏）和去中心化身份。市场正从投机转向价值驱动，未来机会聚焦创作者经济、数字身份及RWA资产代币化，目标重建数字信任与公平。
Um artigo para ler sobre a tecnologia e as aplicações Web3 Ler mais "
O MCP (Protocolo de contexto de modelo) é um protocolo que permite que modelos grandes interajam com ferramentas e serviços externos. O Cursor IDE suporta assistentes de IA para invocar ferramentas para realizar pesquisas, navegar na Web e operações de código através do recurso Servidores MCP. Os servidores MCP podem ser adicionados por meio da interface Configurações e configurados nos níveis global e de projeto. O MCP é escrito em vários idiomas e permite que a IA execute ferramentas automática ou manualmente e retorne resultados, incluindo imagens. Os recursos recomendados incluem Awesome-MCP-ZH, AIbase e várias ferramentas de cliente MCP. Os serviços MCP habitualmente utilizados, como o Sequential Thinking, o Brave Search, o Magic MCP, etc., melhoram a capacidade da IA para pensar, pesquisar, a eficiência do desenvolvimento front-end e outras caraterísticas, respetivamente.
Guia de Configuração dos Servidores Cursor MCP e Recomendações Práticas do Cursor MCP Ler mais "
O modelo Gemini 2.0, introduzido pela Google DeepMind, melhora significativamente o processamento de documentos PDF. Em comparação com as soluções tradicionais em termos de precisão, custo e deficiências de escalabilidade, o Gemini 2.0 optimiza significativamente o processo de análise de PDF através da extração de dados estruturados, da fragmentação semântica e do processamento eficiente de lotes, e oferece uma variedade de opções de modelos para equilibrar o desempenho e o custo.
Gemini 2.0 PDF Explained: Exemplos de código e melhores práticas Ler mais "
O LangGraph é uma estrutura de IA revolucionária para o processamento de tarefas complexas através de estruturas de grafos, suportando o raciocínio em várias etapas, a tomada de decisões dinâmica e a colaboração multi-inteligência. O seu núcleo inclui a gestão de nós, arestas e estados, adequada para a criação de fluxos de trabalho inteligentes. Em comparação com as estruturas de encadeamento tradicionais, o LangGraph está equipado com encaminhamento condicional, controlo de ciclos e visualização, e tem uma vasta gama de aplicações no serviço inteligente ao cliente, no processamento de texto e noutros domínios.
