.@poetiq_ai é uma nova startup fundada por ex-pesquisadores da DeepMind (@itfische & @sbpoetiq) que recentemente conseguiu um grande salto no benchmark ARC-AGI ao sobrepor um sistema recursivo de autoaperfeiçoamento ao Gemini 3. Nesta conversa na NeurIPS, @FrancoisChauba1 sentou-se com o cofundador da Poetiq, Ian Fischer, para descobrir como eles estão aumentando o desempenho usando apenas prompts e design de sistemas. Eles também exploram a auto-melhoria recursiva, o benchmarking do progresso em direção à AGI e por que a automação da engenharia de prompts pode ser uma das alavancas mais poderosas da IA atualmente. 00:11 — Apresentando Poetiq e o Avanço do ARC-AGI 00:49 — Qual é o salto de desempenho? 01:18 — Histórico de Ian Fisher: YC, Google, DeepMind 02:00 — Autoaperfeiçoamento Recursivo Explicado 03:00 — Por que a Poetiq mirou o ARC-AGI 03:58 — Melhorando Modelos Sem Acesso a Pesos 04:26 — Conjuntos, Votação e Otimização em Nível de Sistema 05:30 — Por que Gêmeos 3 Mudou Tudo 06:21 — O que vem a seguir: Benchmarks, Pesquisas e Clientes 07:14 — A Auto-Melhoria Recursiva é um caminho para a AGI? 08:46 — Quando Parar de Subir Morros 09:16 — Automação de Engenheiros e Agentes de Prompts