.@poetiq_ai é uma nova startup fundada por ex-pesquisadores da DeepMind (@itfische & @sbpoetiq) que recentemente alcançou um grande avanço no benchmark ARC-AGI ao sobrepor um sistema de autoaperfeiçoamento recursivo ao Gemini 3. Nesta conversa no NeurIPS, @FrancoisChauba1 se sentou com o cofundador da Poetiq, Ian Fischer, para descobrir como eles estão aumentando o desempenho usando apenas prompts e design de sistema. Eles também exploram o autoaperfeiçoamento recursivo, o progresso de benchmarking em direção à AGI e por que automatizar a engenharia de prompts pode ser uma das alavancas mais poderosas em IA hoje. 00:11 — Introduzindo a Poetiq e o Avanço no ARC-AGI 00:49 — Quão Grande É o Salto de Desempenho? 01:18 — O Histórico de Ian Fisher: YC, Google, DeepMind 02:00 — Autoaperfeiçoamento Recursivo Explicado 03:00 — Por Que a Poetiq Focou no ARC-AGI 03:58 — Melhorando Modelos Sem Acesso a Pesos 04:26 — Conjuntos, Votação e Otimização em Nível de Sistema 05:30 — Por Que o Gemini 3 Mudou Tudo 06:21 — O Que Vem a Seguir: Benchmarks, Pesquisa e Clientes 07:14 — O Autoaperfeiçoamento Recursivo é um Caminho para a AGI? 08:46 — Quando Parar de Escalar Montanhas 09:16 — Automatizando Engenheiros de Prompt e Agentes