Science & Technology

to impressionado com o Fable 5

by Lucas Montano

📚 Principais tópicos

Retorno do Fable 5O vídeo conta a suspensão global do Fable 5, após pesquisadores da Amazon demonstrarem uma vulnerabilidade, e sua liberação posterior. O apresentador questiona se a resposta do governo foi proporcional, já que modelos mais simples também reproduziram o mesmo exploit. 1:35
O exploit e os safeguardsSegundo o post-mortem da Anthropic, o caso não revelou uma capacidade exclusiva do Fable 5: outros modelos também geraram o código de exploração. O episódio expôs a tensão entre bloquear pedidos potencialmente perigosos e evitar falsos positivos em usos legítimos. 4:11
Fable 5 e fallback para Opus 4.8Um classificador de segurança pode encaminhar pedidos suspeitos de cibersegurança para o Opus 4.8. Isso significa que alguns pedidos feitos ao Fable 5 podem, na prática, ser atendidos por outro modelo. 8:26
Lançamento do Sonnet 5O Sonnet 5 teve resultados melhores que o Sonnet 4.6 em tarefas de programação e pode ser mais econômico em trabalhos simples. Porém, o custo por tarefa depende também do tokenizer, do nível de esforço e de quantas tentativas são necessárias. 12:06

✨ Principais conclusões

O custo por token não bastaUm modelo com preço menor por token pode consumir mais tokens ou exigir mais correções, e acabar custando mais para concluir uma tarefa. A comparação útil é o custo total por tarefa, considerando também qualidade e esforço. 13:09
Modelos diferentes para trabalhos diferentesO Sonnet 5 pode ser uma boa opção para tarefas de esforço baixo ou médio, enquanto o Opus 4.8 pode compensar em tarefas mais exigentes. A escolha depende do que a tarefa realmente requer. 15:16
Falsos positivos em tarefas de desenvolvimentoPedidos legítimos de debugging podem ser confundidos com tentativas de invasão por salvaguardas muito conservadoras. O apresentador sugere usar modelos mais leves para coletar logs e informações, deixando o Fable 5 para analisá-los. 10:01
Regulação e interesses das empresasO bloqueio mostra como decisões governamentais podem afetar o acesso a modelos avançados. O vídeo também relaciona a discussão à proposta de participação do governo americano na OpenAI e aos interesses comerciais em torno de modelos fechados. 6:49

🧠 Lições aprendidas

Avaliar pelo custo por tarefaPara escolher um modelo, é preciso considerar o tipo de tarefa, como o tokenizer transforma o contexto em tokens e o nível de esforço necessário para obter um resultado satisfatório. 15:49
Usar subagentes com critérioDividir o trabalho entre agentes pode reduzir falsos positivos: um agente coleta ou organiza os dados, e outro se concentra na análise. 11:03

🏁 Conclusão e próximos passos

Aproveitar o acesso disponívelO apresentador recomenda usar o Fable 5 enquanto ainda estiver incluído na assinatura, por exemplo, para refatorar projetos, auditar código ou planejar mudanças de arquitetura. 16:50
Testar uma combinação de modelosDepois que o Fable 5 deixar a assinatura, ele pretende testar o Fable 5 para orquestração e o Sonnet 5 para execução, medindo o custo por tarefa. 17:20

Lucas Montano LucasMontano Lucas Montana Montano

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0:00 Vocês já devem estar sabendo que o modelo de ai aí mais poderoso do mundo, o Fable 5, foi banido durante 18 dias pelo governo americano globalmente. Não, essa capa aqui, na verdade, é do Sonnet 5, que eu vou falar nesse vídeo também, mas primeiro vamos falar do Fable 5, que tu tem até o dia 7 de julho para testar na tua assinatura da Anthropic e depois ele vai ser, no caso, pago por token, por créditos à parte. E no meio desse redeploy do Fable 5, a Anthropic também lançou o Sonnet 5. Na verdade, o Sonnet

0:32 foi um dos melhores modelos para mim na prática para executar, codar, né? Eu acho que o Sonnet sempre codou muito bem. E agora eu tô ansioso para testar o Sonnet 5 no meu trabalho. Eu passei ontem testando o dia todo e ele desempenhou de fato muito bem, principalmente quando tu deixa ele em loop para resolver alguma coisa que tu já tinha planejado. Então tu coloca um objetivo para ele, tu já tem o planejamento do que tu quer mudar e, por exemplo, tu faz o setup de um teste instrumentalizado e quer que ele fique rodando até o teste passar. Por exemplo, cara, o custo benefício aqui, a

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