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Baidu lança o app de IA DuMate e muda foco para a métrica Daily Active Agents

Daily Active Agents

A Baidu apresentou o DuMate, um agente de IA de propósito geral disponível como aplicativo móvel, marcando uma mudança estratégica na forma como a empresa mede o sucesso da inteligência artificial. Durante a conferência Create 2026 em Pequim, o CEO Robin Li anunciou que a empresa está deixando de monitorar o consumo bruto de tokens em favor de uma nova métrica: Daily Active Agents (DAA).

A métrica Daily Active Agents reflete uma transição de modelos de linguagem de grande escala passivos para executores autônomos que realizam tarefas para os usuários. O DuMate foi projetado para funcionar como um parceiro digital, apresentando sincronização em tempo real entre dispositivos móveis e PCs. O aplicativo lida com atividades complexas, como análise de dados e interações de atendimento ao cliente, indo além de simples respostas de chat para a tomada de decisões ativa.

Novas Ferramentas e Infraestrutura

Junto ao DuMate voltado para o consumidor, a Baidu revelou o Miaoda, um agente de codificação por IA que permite aos usuários criar softwares usando linguagem natural. Esta ferramenta possibilita a criação de aplicativos sem conhecimento tradicional de programação. A Baidu demonstrou a capacidade do sistema revelando que o Miaoda gerou entre 90% e 99% de seu próprio código subjacente durante o desenvolvimento.

Esses avanços de software são suportados por novo hardware e modelos atualizados. A empresa introduziu o modelo de fundação ERNIE 5.1, que supostamente reduz os custos de treinamento de IA em 94%. Essa eficiência é combinada com o chip Kunlun Core P800, um processador dedicado validado para tarefas de treinamento e inferência de IA em larga escala.

Robin Li sugeriu que a contagem global de Daily Active Agents poderia eventualmente ultrapassar 10 bilhões à medida que essas entidades digitais se tornam integradas à vida cotidiana. O foco no DAA sugere que a competição na indústria está mudando do tamanho do modelo para a utilidade prática e a frequência de uso dos agentes em cenários do mundo real.

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