.@poetiq_ai é uma startup recente que recentemente conseguiu um grande salto no benchmark ARC-AGI ao sobrepor um sistema recursivo de autoaperfeiçoamento sobre modelos existentes. Neste episódio do @LightconePod, o fundador e CEO da Poetiq, @itfische, se juntou a nós para discutir como pequenas equipes podem construir "harnesses de raciocínio" que superem os modelos base, o que isso significa para startups e por que a automação da engenharia de prompts pode ser uma das alavancas mais poderosas da IA atualmente. 00:00 – Introdução 00:40 – O que é Poetiq? 01:07 – Autoaperfeiçoamento Recursivo Explicado 02:07 – A Armadilha de Ajuste Fino 02:59 – "Stilts" para LLMs 03:14 – Autoaperfeiçoamento Recursivo vs. Ajuste Fino 05:05 – Conquistando o Primeiro Lugar no ARC-AGI 06:37 – Vencendo Claude no Último Exame da Humanidade 08:40 – Como Funciona o Meta-Sistema 10:26 – Além do Retorno Real: Uma Nova Curva em S 11:32 – Automação da Engenharia de Prompts 13:37 – De 5% para 95% Desempenho 14:50 – Acesso Antecipado e Colocando seu Agente em Pautas 16:17 – De Fundador do YC a Pesquisador do DeepMind 18:29 – Conselhos para Engenheiros na Era da IA