TLDR;

Refere-se a modelos recentes capazes de gerar "waifus" de corpo inteiro usando os avanços em modelos de imagem e vídeo, e foi anunciado como disponível nesta semana. LongCat 2.0 é um modelo open‑source de 1,6 trilhão de parâmetros (mixture of experts) lançado por uma empresa chinesa de entrega, treinado sem GPUs Nvidia em chips ASIC, com desempenho próximo aos modelos fechados, liberado sob MIT mas muito grande (>2 TB em FP8) e exigindo hardware empresarial para rodar. LiveEdit é um sistema de edição de vídeo em tempo real que processa o vídeo em blocos para aplicar trocas de roupa, remoção de objetos ou mudanças de estilo a quase 13 fps, com código e modelos (~17 GB) disponíveis para execução local.

Resumo

Esta semana foi intensa no mundo da IA: surgiram avanços que vão de modelos multimodais a ferramentas práticas. Há um “full body waifu” e o Claude Fable 5 foi lançado globalmente, embora com restrições; a Meta mostrou pesquisa para transformar pensamentos em texto; o Google divulgou modelos de imagem e vídeo mais eficientes; e novas técnicas prometem acelerar modelos de imagem em mais de 20×. Destaques técnicos incluem o Musev VIT, um modelo leve (<500 MB) treinado em 9,7 milhões de páginas para ler e reconstruir partitura musical, entendendo notação, ritmo e estrutura; e o Longat 2.0, um modelo frontier open‑source de 1,6 trilhões de parâmetros da empresa chinesa Muan, treinado sem GPUs Nvidia em pods ASIC (possivelmente Huawei), com treinamento estável sem rollbacks, arquitetura Mixture of Experts e desempenho competitivo com modelos fechados como GPT‑5.5 e Claude Opus. Também foram anunciadas ferramentas práticas: LiveEdit, que edita vídeos em tempo real (≈13 fps) usando processamento chunk‑wise e tem código e scripts de treino públicos (~17 GB); e outras IAs que convertem fotos em simulações 3D fisicamente precisas e melhoram automação robótica. Vários projetos já estão disponíveis como repositórios e pesos abertos. A comunidade certamente vai iterar e quantizar versões menores.