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TECNOLOGIA

O3 da OpenAI sugere que os modelos de IA estão sendo escalonados de novas maneiras – mas os custos também

No mês passado, os fundadores e investidores de IA disseram ao TechCrunch que agora estamos no “segunda era de leis de escala,” observando como os métodos estabelecidos para melhorar os modelos de IA estavam apresentando retornos decrescentes. Um novo método promissor que eles sugeriram que poderia manter os ganhos foi “escalonamento em tempo de teste”, que parece ser o que está por trás do desempenho de Modelo o3 da OpenAI – mas tem suas próprias desvantagens.

Grande parte do mundo da IA ​​considerou o anúncio do modelo o3 da OpenAI como prova de que o progresso do dimensionamento da IA ​​não “atingiu um muro”. O modelo o3 se sai bem em benchmarks, superando significativamente todos os outros modelos em um teste de habilidade geral chamado ARC-AGI, e pontuando 25% em um teste de matemática difícil que nenhum outro modelo de IA obteve pontuação superior a 2%.

É claro que nós do TechCrunch estamos encarando tudo isso com cautela até que possamos testar o o3 por nós mesmos (muito poucos tentaram isso até agora). Mas mesmo antes do lançamento do o3, o mundo da IA ​​já está convencido de que algo grande mudou.

O cocriador da série o de modelos da OpenAI, Noam Brown, observou na sexta-feira que a startup está anunciando os ganhos impressionantes da o3 apenas três meses após a startup anunciar o o1 – um período de tempo relativamente curto para tal salto no desempenho.

“Temos todos os motivos para acreditar que esta trajetória continuará”, disse Brown em um comunicado. twittar.

O cofundador da Anthropic, Jack Clark, disse em um postagem no blog na segunda-feira que o3 é uma evidência de que o “progresso da IA ​​será mais rápido em 2025 do que em 2024”. (Tenha em mente que é benéfico para a Anthropic – especialmente sua capacidade de levantar capital – sugerir que as leis de escalonamento de IA continuam, mesmo que Clark esteja complementando um concorrente.)

No próximo ano, Clark diz que o mundo da IA ​​unirá o escalonamento do tempo de teste e os métodos tradicionais de escalonamento de pré-treinamento para obter ainda mais retornos dos modelos de IA. Talvez ele esteja sugerindo que a Anthropic e outros fornecedores de modelos de IA lançarão seus próprios modelos de raciocínio em 2025, assim como O Google fez na semana passada.

O escalonamento do tempo de teste significa que o OpenAI está usando mais computação durante a fase de inferência do ChatGPT, o período de tempo após você pressionar Enter em um prompt. Não está claro exatamente o que está acontecendo nos bastidores: a OpenAI está usando mais chips de computador para responder à pergunta de um usuário, executando chips de inferência mais poderosos ou executando esses chips por períodos mais longos – de 10 a 15 minutos em alguns casos – antes do A IA produz uma resposta. Não sabemos todos os detalhes de como o o3 foi feito, mas esses benchmarks são os primeiros sinais de que o escalonamento do tempo de teste pode funcionar para melhorar o desempenho dos modelos de IA.

Embora o3 possa dar a alguns uma crença renovada no progresso das leis de escalonamento de IA, o mais novo modelo da OpenAI também usa um nível de computação nunca antes visto, o que significa um preço mais alto por resposta.

“Talvez a única advertência importante aqui seja entender que uma das razões pelas quais o O3 é muito melhor é que custa mais dinheiro para ser executado no momento da inferência – a capacidade de utilizar meios de computação em tempo de teste em alguns problemas que você pode transformar a computação em uma resposta melhor ”, escreve Clark em seu blog. “Isso é interessante porque tornou os custos de operação de sistemas de IA um pouco menos previsíveis – anteriormente, era possível calcular quanto custava servir um modelo generativo apenas observando o modelo e o custo para gerar um determinado resultado.”

Clark e outros apontaram o desempenho da o3 no benchmark ARC-AGI — um teste difícil utilizado para avaliar avanços na AGI — como um indicador do seu progresso. Vale ressaltar que passar neste teste, segundo seus criadores, não significa um modelo de IA alcançou AGI, mas sim uma forma de medir o progresso em direção ao objetivo nebuloso. Dito isto, o modelo o3 superou as pontuações de todos os modelos de IA anteriores que realizaram o teste, marcando 88% em uma de suas tentativas. O próximo melhor modelo de IA da OpenAI, o1, obteve apenas 32%.

Gráfico mostrando o desempenho da série o do OpenAI no teste ARC-AGI.Créditos da imagem:Prêmio ARC

Mas o eixo x logarítmico neste gráfico pode ser alarmante para alguns. A versão de alta pontuação do o3 usou mais de US$ 1.000 em computação para cada tarefa. Os modelos o1 usaram cerca de US$ 5 em computação por tarefa, e o1-mini usou apenas alguns centavos.

O criador do benchmark ARC-AGI, François Chollet, escreve em um blog que a OpenAI usou cerca de 170 vezes mais computação para gerar aquela pontuação de 88%, em comparação com a versão de alta eficiência do o3, que obteve pontuação apenas 12% menor. A versão de alta pontuação do o3 usou mais de US$ 10.000 em recursos para concluir o teste, o que torna muito caro competir pelo Prêmio ARC – uma competição invicta para modelos de IA vencerem o teste ARC.

No entanto, Chollet diz que o3 ainda foi um avanço para os modelos de IA.

“o3 é um sistema capaz de se adaptar a tarefas nunca encontradas antes, aproximando-se indiscutivelmente do desempenho de nível humano no domínio ARC-AGI”, disse Chollet no blog. “É claro que tal generalidade tem um custo elevado e ainda não seria muito econômico: você poderia pagar um ser humano para resolver tarefas ARC-AGI por cerca de US$ 5 por tarefa (nós sabemos, fizemos isso), enquanto consumimos meros centavos em energia.”

É prematuro insistir no preço exato de tudo isso – vimos os preços dos modelos de IA despencarem no ano passado, e a OpenAI ainda não anunciou quanto custará realmente o o3. No entanto, estes preços indicam quanta computação é necessária para quebrar, mesmo que ligeiramente, as barreiras de desempenho estabelecidas pelos principais modelos de IA da atualidade.

Isto levanta algumas questões. Para que serve o3? E quanto mais computação é necessária para obter mais ganhos em torno da inferência com o4, o5 ou qualquer outro nome que a OpenAI nomeie seus próximos modelos de raciocínio?

Não parece que o o3, ou seus sucessores, seriam o “driver diário” de alguém como o GPT-4o ou a Pesquisa Google. Esses modelos usam muita computação para responder pequenas perguntas ao longo do dia, como: “Como o Cleveland Browns ainda pode chegar aos playoffs de 2024?”

Em vez disso, parece que os modelos de IA com computação escalonada em tempo de teste podem ser bons apenas para solicitações gerais, como: “Como o Cleveland Browns pode se tornar uma franquia do Super Bowl em 2027?” Mesmo assim, talvez só valha a pena os altos custos de computação se você for o gerente geral do Cleveland Browns e estiver usando essas ferramentas para tomar grandes decisões.

As instituições com grandes recursos podem ser as únicas que podem arcar com o O3, pelo menos no início, como observa Ethan Mollick, professor da Wharton, em um artigo. twittar.

Já vimos a OpenAI lançar um Nível de US$ 200 para usar uma versão de alta computação do o1mas a startup tem supostamente pesou a criação de planos de assinatura que custam até US$ 2.000. Ao ver quanta computação o3 usa, você pode entender por que a OpenAI consideraria isso.

Mas há desvantagens em usar o3 para trabalhos de alto impacto. Como observa Chollet, o3 não é AGI e ainda falha em algumas tarefas muito fáceis que um ser humano executaria com bastante facilidade.

Isto não é necessariamente surpreendente, já que grandes modelos de linguagem ainda tenho um enorme problema de alucinaçãoque o3 e a computação em tempo de teste não parecem ter resolvido. É por isso que ChatGPT e Gemini incluem isenções de responsabilidade abaixo de cada resposta que produzem, pedindo aos usuários que não confiem nas respostas pelo valor nominal. Presumivelmente, a AGI, caso algum dia fosse alcançada, não precisaria de tal isenção de responsabilidade.

Uma maneira de desbloquear mais ganhos no dimensionamento do tempo de teste poderia ser melhores chips de inferência de IA. Não faltam startups que abordam exatamente isso, como Groq ou Cerebras, enquanto outras startups estão projetando chips de IA mais econômicos, como MatX. O sócio geral da Andreessen Horowitz, Anjney Midha, disse anteriormente ao TechCrunch que espera que essas startups desempenhem um papel maior no escalonamento do tempo de teste daqui para frente.

Embora o3 seja uma melhoria notável no desempenho dos modelos de IA, ele levanta várias novas questões sobre uso e custos. Dito isto, o desempenho do o3 acrescenta credibilidade à afirmação de que a computação em tempo de teste é a próxima melhor maneira da indústria de tecnologia de dimensionar modelos de IA.

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Fonte: techcrunch.com

TECNOLOGIA

A fabricante de spyware pegou distribuindo aplicativos maliciosos do Android por anos

Fabricante de spyware italiano Sio, conhecido por vender seus produtos para clientes do governoestá por trás de uma série de aplicativos maliciosos do Android que se disfarçam de WhatsApp e outros aplicativos populares, mas roubam dados privados do dispositivo de um alvo, o TechCrunch aprendeu exclusivamente.

No final do ano passado, um pesquisador de segurança compartilhou três aplicativos do Android com o TechCrunch, alegando que provavelmente eram spyware do governo usado na Itália contra vítimas desconhecidas. A TechCrunch pediu ao Google e à empresa de segurança móvel procurada para analisar os aplicativos e ambos confirmaram que os aplicativos eram spyware.

Esta descoberta mostra que o mundo de Spyware do governo é amplo, tanto no sentido do número de empresas que desenvolvem spyware, bem como as diferentes técnicas usadas para atingir indivíduos.

Nas últimas semanas, a Itália foi envolvido em um escândalo em andamento Envolvendo o suposto uso de uma sofisticada ferramenta de espionagem feita pela fabricante de spyware israelense Paragon. O spyware é capaz de segmentar remotamente Usuários do WhatsApp e roubar dados de seus telefones, e supostamente foi usado contra um jornalista e dois fundadores de uma ONG que ajuda e resgata imigrantes no Mediterrâneo.

No caso das amostras de aplicativos maliciosos compartilhados com a TechCrunch, a fabricante de spyware e seu cliente do governo usaram uma técnica de hackers mais pedestres: desenvolver e distribuir aplicativos maliciosos do Android que fingem ser aplicativos populares como o WhatsApp e as ferramentas de suporte ao cliente fornecidas pelos fornecedores de celulares.

Pesquisadores de segurança da Lookout concluíram que o spyware Android compartilhado com o TechCrunch é chamado Spyrtacus, depois de encontrar a palavra dentro do código de uma amostra de malware mais antiga que parece se referir ao próprio malware.

Lookout disse ao TechCrunch que Spyrtacus tem todas as características do spyware do governo. (Pesquisadores de outra empresa de segurança cibernética, que analisaram independentemente o spyware do TechCrunch, mas pediram que não fossem identificados, chegaram à mesma conclusão.) Spyrtacus pode roubar mensagens de texto, além de conversar do Facebook Messenger, Signal e WhatsApp; Informações sobre contatos de exfiltrados; gravar chamadas telefônicas e áudio ambiente através do microfone do dispositivo e imagens através das câmeras do dispositivo; Entre outras funções que servem para fins de vigilância.

De acordo com Lookout, as amostras de Spyrtacus fornecidas ao TechCrunch, bem como várias outras amostras do malware que a empresa havia analisado anteriormente, foram todos feitos pela SIO, uma empresa italiana que vende spyware ao governo italiano.

Dado que os aplicativos, assim como os sites usados ​​para distribuí -los, estão em italiano, é plausível que o spyware tenha sido usado pelas agências policiais italianas.

Um porta -voz do governo italiano, bem como do Ministério da Justiça, não respondeu ao pedido de comentário da TechCrunch.

Nesse ponto, não está claro quem foi direcionado com o spyware, de acordo com o Lookout e a outra empresa de segurança.

Contate-nos

Você tem mais informações sobre o SIO ou outros fabricantes de spyware? De um dispositivo e rede não-trabalhos, você pode entrar em contato com Lorenzo Franceschi-Bicchierai com segurança no sinal em +1 917 257 1382, ou via telegrama e keybase @lorenzofb, ou e-mail. Você também pode entrar em contato com o TechCrunch via Segurado.

O SIO não respondeu a vários pedidos de comentário. O TechCrunch também procurou o presidente e executivo -chefe da SIO, Elio Cattaneo; e vários executivos seniores, incluindo seu CFO Claudio Pezzano e CTO Alberto Fabbri, mas o TechCrunch não recebeu resposta.

Kristina Balaam, pesquisadora da Lookout que analisou o malware, disse que a empresa encontrou 13 amostras diferentes do Spyrtacus Spyware em Wild, com a amostra de malware mais antiga que remonta a 2019 e a amostra mais recente que remonta a 17 de outubro de 2024. Outras amostras, acrescentou Balaam, foram encontradas entre 2020 e 2022. Algumas das amostras representavam aplicativos feitos pelos provedores de celulares italianos Tim, Vodafone e Windtre, disse Balaam.

O porta -voz do Google, Ed Fernandez, disse que, “com base em nossa detecção atual, nenhum aplicativo que contém esse malware é encontrado no Google Play”, acrescentando que o Android permitiu proteção para esse malware desde 2022. Google disse que os aplicativos foram usados ​​em uma “campanha altamente direcionada . ” Questionado se as versões mais antigas do Spyrtacus Spyware já estavam na App Store do Google, Fernandez disse que essas são todas as informações que a empresa possui.

Kaspersky disse em Um relatório de 2024 O fato de as pessoas por trás que Spyrtacus começaram a distribuir o spyware por meio de aplicativos no Google Play em 2018, mas em 2019 mudou para hospedar os aplicativos em páginas maliciosas da web feitas para parecer alguns dos principais provedores de Internet da Itália. A Kaspersky disse que seus pesquisadores também encontraram uma versão do Windows do malware Spyrtacus e encontrou sinais que apontam para a existência de versões de malware para iOS e MacOS também.

Uma captura de tela de um site falso projetado para distribuir uma versão maliciosa do WhatsApp para Android, que contém o spyware Spyrtacus.Créditos da imagem:TechCrunch

Pizza, espaguete e spyware

A Itália, há duas décadas, recebe algumas das primeiras empresas de spyware do governo do mundo. O SIO é o mais recente de uma longa lista de fabricantes de spyware cujos produtos foram observados pelos pesquisadores de segurança como direcionados ativamente as pessoas no mundo real.

Em 2003, os dois hackers italianos David Vincenzetti e Valeriano Bedeschi fundaram a equipe de hackers de startups, uma das primeiras empresas a reconhecer que havia um mercado internacional para todos os sistemas de spyware e fáceis de usar para agências policiais e de inteligência do governo sobre o mundo. A equipe de hackers vendeu seu spyware para agências na Itália, México, Arábia Saudita e Coréia do Sul, entre outros.

Na última década, pesquisadores de segurança encontraram várias outras empresas italianas que vendem spyware, incluindo Cy4gateAssim, esurvAssim, Gr sistemiAssim, NeggAssim, Raxire RCS Lab.

Algumas dessas empresas tinham produtos de spyware que foram distribuídos de maneira semelhante ao spyware Spyrtacus. Motherboard Itália Encontrada Em uma investigação de 2018 que o ministério da justiça italiana tinha uma lista de preços e catálogo mostrando como as autoridades podem obrigar as empresas de telecomunicações a enviar mensagens de texto maliciosas para alvos de vigilância com o objetivo de enganar a pessoa a instalar um aplicativo malicioso sob o disfarce de manter seu serviço telefônico ativo, por exemplo .

No caso de cy4gate, Placa -mãe encontrada em 2021 Que a empresa criou aplicativos falsos do WhatsApp para induzir os alvos para a instalação de seu spyware.

Existem vários elementos que apontam para a SIO como a empresa por trás do spyware. Lookout descobriu que alguns dos Servidores de comando e controle Usado para controlar remotamente o malware foi registrado em uma empresa chamada Asigint, uma subsidiária da SIO, de acordo com um publicamente disponível Documento SIO A partir de 2024, o que afirma que o Asigint desenvolve software e serviços relacionados à escuta telefônica do computador.

A Legal Intercept Academy, uma organização italiana independente que emite certificações de conformidade para fabricantes de spyware que operam no país, lista o SIO como o titular do certificado Para um produto de spyware chamado Sioagent e lista asigint como proprietário do produto. Em 2022, Inteligência de publicação comercial de vigilância e inteligência online relatado que o SIO havia adquirido asigint.

Michele Fiorentino é o CEO da Asigint e está sediada na cidade italiana de Caserta, fora de Nápoles, de acordo com seu perfil do LinkedIn. Fiorentino diz que trabalhou no “Projeto Spyrtacus”, enquanto em outra empresa chamada Dataforense entre fevereiro de 2019 e fevereiro de 2020, o que implica que a empresa estava envolvida no desenvolvimento do spyware.

Outro servidor de comando e controle associado ao spyware é registrado no Dataforens, de acordo com o Lookout.

Dataforens e Fiorentino não responderam a uma solicitação de comentário enviado por e -mail e LinkedIn.

De acordo com a Lookout e a outra empresa de segurança cibernética sem nome, há uma série de código -fonte em uma das amostras de Spyrtacus que aponta para os desenvolvedores potencialmente estar da região de Nápoles. O código -fonte inclui as palavras “Scetáteve Guagliune 'e Malavita”, uma frase no dialeto napolitano que se traduz aproximadamente para “Wake Up Boys of the Underworld”, que faz parte da letra do tradicional Música napolitana “Guapgaria.”

Não seria a primeira vez que os fabricantes de spyware italianos deixam vestígios de suas origens em seus spyware. No caso de ESURV, Um fabricante de spyware agora extinto da região sul da Calábria Expostos por ter infectado os telefones de pessoas inocentes em 2019, seus desenvolvedores deixados no codificador de spyware as palavras “mundizza”, a palavra da calabria para lixo, além de referenciar o nome do jogador de futebol da calabria, Gennaro Gattuso.

Embora esses sejam detalhes menores, todos os sinais apontam para o SIO como por trás desse spyware. Mas as perguntas ainda precisam ser respondidas sobre a campanha, incluindo qual cliente do governo estava por trás do uso do spyware Spyrtacus e contra quem.

Fonte: techcrunch.com

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TECNOLOGIA

Os ajustes do data center podem desbloquear 76 GW de nova capacidade de energia nos EUA

Empresas de tecnologia, desenvolvedores de data centers e utilitários de energia estão em pânico com a perspectiva de demanda fugitiva para a eletricidade nos EUA diante do crescimento sem precedentes na IA.

Em meio a toda a torção das mãos, um Novo papel Publicado nesta semana sugere que a situação pode não ser tão terrível se os operadores de data center e outros usuários de eletricidade pesados ​​reduzirem seu uso um pouco.

Ao limitar o poder extraído da grade a 90% do máximo por algumas horas por vez – por um total de cerca de um dia por ano – novos usuários podem desbloquear 76 gigawatts de capacidade nos Estados Unidos. Isso é mais do que todos os data centers usam globalmente, de acordo com para Goldman Sachs. Para colocar esse número em perspectiva, é cerca de 10% do pico de demanda nos EUA

Se os data centers reduzissem mais seu uso, eles poderiam desbloquear progressivamente mais capacidade.

Esses programas não são exatamente novos.

Por décadas, as concessionárias incentivaram grandes usuários de eletricidade, como shopping centers, universidades e fábricas a reduzir seu uso quando a demanda pico, como nos dias quentes de verão. Esses usuários podem recusar o ar condicionado ou desligar as máquinas com sede por algumas horas e, em troca, o utilitário lhes dá um crédito em sua fatura.

Os data centers ficaram em grande parte à margem, optando por manter o tempo de atividade e os níveis de desempenho para seus clientes. O estudo argumenta que os data centers podem ser participantes da demanda-resposta ideais porque têm o potencial de serem flexíveis.

Existem algumas maneiras pelas quais os data centers podem cortar seu uso de energia, diz o estudo. Um é a flexibilidade temporal ou a mudança de tarefas de computação para tempos de menor demanda. O treinamento do modelo de IA, por exemplo, pode ser facilmente remarcado para acomodar um breve corte.

Outra é a flexibilidade espacial, onde as empresas mudam suas tarefas computacionais para outras regiões que não estão experimentando alta demanda. Mesmo com data centers, os operadores podem consolidar cargas e desligar uma parte de seus servidores.

E se as tarefas forem missionárias críticas e não puderem ser adiadas ou deslocadas, os operadores de data center sempre poderão recorrer a fontes de energia alternativas para compensar qualquer redução. As baterias são ideais para isso, pois até instalações de tamanho modesto podem fornecer várias horas de energia quase instantaneamente.

Algumas empresas já participaram de versões ad hoc destas.

O Google usou sua plataforma de computação consciente de carbono, originalmente desenvolvida para cortar as emissões, para ativar resposta à demanda. Enel X trabalhou com data centers para Toque nas baterias em suas fontes de alimentação ininterrupta (UPS) para estabilizar a grade. E a PG&E está oferecendo para conectar os data centers à rede mais rápida se os operadores concordarem em participar de um programa de resposta à demanda.

Esses ajustes não eliminarão completamente a necessidade de novas fontes de poder. Mas eles podem se tornar uma situação potencialmente catastrófica – em que Metade de todos os novos servidores de IA estão com pouca potência – em um que é mais facilmente resolvido.

Fonte: techcrunch.com

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TECNOLOGIA

Avride lança botões de entrega na calçada no Uber Eats em Jersey City

Os clientes da Uber Eats em Jersey City agora podem ter seus pedidos entregues por um dos robôs de entrega de calçada autônoma da Avride.

O lançamento, que começou nesta semana em Nova Jersey, é a última incursão da Uber em veículos autônomos e representa um relacionamento em expansão com Avride. A gigante de carona e entrega implanta AVs em seu aplicativo em 11 cidades com seis parceiros, incluindo CartkenCoco, Nuroe Servir robótica; Também está se preparando para apresentar a robotaxia de Waymo em seu aplicativo em Austin e Atlanta no início de 2025.

Uber anunciou inicialmente seu Parceria com Avride Para trazer os bots de entrega da empresa e seus veículos autônomos para a plataforma Uber em outubro de 2024. Desde então, os dois lançaram entregas robóticas em Austin e Dallas.

Eles também planejam lançar os carros autônomos da Avride em Dallas este ano, que seria a primeira implantação de Robotaxi da Avride nos EUA Avride é um spinout da Yandex, a empresa de tecnologia russa que devolveu seus negócios no ano passado Como resultado da invasão da Rússia em 2022 da Ucrânia. A startup também anunciou recentemente uma ligação com Grubhub para levar bots para campi da universidade em todos os EUA, começando com 100 robôs na Ohio State University.

Jersey City é uma escolha interessante, embora desafiadora. Particularmente em fevereiro, quando uma mistura de neve, chuva e temperaturas congelantes poderiam dificultar o fato de os pequenos bots fazer suas entregas.

Avride diz que seus bots podem operar na neve e em “precipitação moderada”. Um porta -voz da empresa também observou que, embora os bots possam viajar até 8 km por hora, com um alcance de 31 quilômetros em uma única carga, sua faixa de entrega ideal é de um a três quilômetros.

Avride operará os robôs por uma milha quadrada de Downtown Jersey City, de Hamilton Park ao centro histórico e à beira -mar, com planos de expandir no futuro. Avride se recusou a declarar quantos bots ele colocaria nas ruas de Jersey City no lançamento.

Um punhado de restaurantes participará, incluindo Michelin classificou Jiangnan, Rumi Turkish Grill e Gulp. Os clientes que pedem o aplicativo Uber Eats poderão escolher entre ter um correio tradicional ou um robô Avride entregar sua refeição.

Créditos da imagem:Uber

Eles também poderão rastrear a localização do bot através do aplicativo Uber Eats. Os clientes receberão uma notificação quando o bot chegar e poderá usar o aplicativo para desbloqueá -lo e pegar a comida.

Durante o relatório de ganhos do quarto trimestre da Uber na semana passada, CEO Dara Khosrowshahi observou Esse 2024 foi um ponto de virada para a indústria da AV, que ele estima que representa uma oportunidade de trilhão de dólares apenas nos EUA.

Apesar desse otimismo, ele alertou que a comercialização levará um tempo devido a vários fatores, incluindo altos custos para equipar veículos com ternos de sensores, um ambiente regulatório fragmentado, flutuações da demanda sazonal e a necessidade de alcançar níveis de segurança “sobre -humano” .

Fonte: techcrunch.com

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