Meliva.ai: automatizando e conquistando [#33]
Do KV ao conteúdo: como a Meliva.ai escala o marketing digital. + notícias: Cabo Verde, Uber, iFood, TikTok Shop e mais!
Quinta-feira, 22 de maio de 2025
E aí, leitores!
No Empreendedorismo em Pauta dessa semana você vai encontrar:
🧠 Case: Meliva.ai automatiza campanhas com IA e fecha contrato com grande empresa.
👀 Pra ficar de olho: Cabo Verde lança hub de inovação; Câmara quer novo marco da IA; TikTok Shop chega ao Brasil; Uber e iFood integram apps; Brasil lidera ranking regional de inovação.
Tudo isso em mais ou menos 6 minutos de leitura!
IA a serviço das vendas
A gente sempre fala por aqui sobre o GenAI Lab, o hub de inteligência artificial do Distrito, como uma ponte entre startups inovadoras e grandes empresas em busca de soluções de IA. Um espaço que não só conecta, mas acelera negócios reais.
Recentemente, quem passou por essa ponte foi a Meliva.ai, startup residente do Lab que automatiza a produção de campanhas de marketing. A empresa transforma um único KV (Key Visual) em centenas de peças de conteúdo: texto, imagem, voz neural, avatar 3D e vídeo, tudo ajustado para diferentes canais e personas.
A proposta tem chamado atenção de empresas como Porto, Ambev e RD Saúde — e agora rendeu um novo contrato, fechado com uma das grandes parceiras corporativas do GenAI Lab. A relação surgiu dentro do próprio hub, em uma conexão que mostra como confiança e presença ainda contam muito, especialmente no universo da IA.
Ah, e se quiser conhecer melhor o GenAI Lab, dá uma lida aqui :)
🚀É hora de acelerar!
O Santander X Brazil Award 2025, premiação que reconhece os negócios mais inovadores do país com alto potencial de crescimento, está com inscrições abertas para três perfis diferentes de negócios, e a sua empresa ou projeto pode ser um dos grandes destaques desta edição!
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AI sem dados? Pesquisas avançam em novos métodos de aprendizado autônomo
A inteligência artificial tem alcançado avanços impressionantes, todo mundo sabe. Mas todo mundo também sabe que ela depende dos dados humanos para treinar seus modelos.
Etiquetar, selecionar e organizar grandes volumes de informações custa tempo, dinheiro e escala. Diante disso, pesquisadores têm explorado maneiras de treinar modelos sem depender de datasets externos, e dois estudos recentes ganharam destaque por avançar nessa direção.
Tanto o Absolute Zero, desenvolvido por universidades chinesas e americanas, quanto o ZeroSearch, proposto por pesquisadores da Alibaba, propõem técnicas em que modelos de linguagem aprendem sozinhos, a partir da interação com ambientes simulados e reforço. A seguir, os detalhes de cada abordagem:
Absolute Zero: IA criando seus próprios desafios
Desenvolvido pela Universidade de Tsinghua, o Absolute Zero propõe um novo paradigma em que o modelo aprende resolvendo os próprios problemas. O AZR (Absolute Zero Reasoner) gera suas próprias tarefas, tenta resolvê-las e aprende com o feedback do próprio raciocínio, sem usar qualquer dado humano.
Mesmo sem qualquer dado externo, o AZR:
Superou modelos SOTA treinados com dados rotulados
Alcançou performance acima da média em benchmarks de matemática e codificação
Obteve ganhos de até 1,8 pontos em relação a modelos baseados em dados
Além disso, pesquisadores observaram comportamentos emergentes interessantes:
Modelos maiores resultaram em ganhos mais expressivos
O sistema aprendeu a raciocinar por etapas, usando comentários como planos intermediários
O AZR apresentou tentativa e erro de forma adaptativa
Em alguns testes, surgiram “correntes de pensamento” preocupantes, indicando a importância de mecanismos de segurança
ZeroSearch: aprendendo a buscar sem usar buscadores
Enquanto o AZR aprende resolvendo, o ZeroSearch, da Alibaba, aprende simulando. O estudo propõe um sistema que dispensa APIs reais de busca e simula os resultados com o próprio modelo de linguagem.
Durante o treinamento, o modelo recebe documentos simulados com níveis variados de qualidade, que vão ficando mais difíceis com o tempo — forçando o modelo a refinar suas habilidades de busca e filtragem.
A abordagem inclui:
Reforço com estratégia de currículo, onde os desafios aumentam gradualmente
Simulação de buscas feita por um LLM leve, usando fine-tuning supervisionado
Recompensas baseadas em F1 Score para equilibrar precisão e completude
Compatibilidade com algoritmos como PPO, GRPO e Reinforce++
O desempenho:
Superou métodos de base em sete benchmarks
Foi mais eficaz que modelos treinados com buscadores reais
Reduziu em até 90% os custos de treinamento
Demonstrou aprendizado mais estável e melhor generalização, mesmo em modelos pequenos
O que isso sinaliza?
Essas pesquisas apontam para uma nova fase na evolução da IA: sistemas capazes de aprender por conta própria, sem depender de inputs humanos ou dados rotulados. Ao criarem, simularem e resolverem seus próprios desafios, esses modelos abrem espaço para treinamentos mais escaláveis, baratos e dinâmicos.
A mudança é sutil, mas poderosa: IAs que não apenas respondem, mas que também aprendem o que perguntar e como evoluir a partir disso.
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👀 Notícias para ficar de olho
🌍 Cabo Verde inaugura TechPark para atrair empresas globais
Com investimento de €50 milhões, o parque tecnológico de São Vicente e Praia quer posicionar o país como hub de inovação entre África, Europa e América Latina. O foco é atrair talentos e promover exportação de soluções digitais.⚖️ Câmara quer revisar marco regulatório de IA com foco setorial
A nova proposta abandona a regulação ampla aprovada pelo Senado e pretende convocar audiências públicas com diferentes setores. A ideia é criar regras específicas e mais aplicáveis para indústria, saúde, educação e startups.🛍️ TikTok Shop estreia no Brasil com vendas direto no app
A nova função permite que usuários vendam produtos em vídeos e lives, sem sair do TikTok. A plataforma foi atualizada com a aba “Vitrine” e um programa de afiliados. O Brasil é hoje o terceiro maior mercado global da rede social.🚗 Uber e iFood anunciam parceria para integração de apps no Brasil
Usuários do iFood poderão pedir corridas da Uber, e usuários da Uber terão acesso aos serviços do iFood dentro do app. A integração marca o fim definitivo do Uber Eats no Brasil e chega em meio à entrada da Meituan no país com o app Keeta.🌎 Brasil lidera ranking de inovação na América Latina
Segundo o relatório StartupBlink 2025, o Brasil segue como principal ecossistema da região, mantendo o 27º lugar global. Das 28 cidades brasileiras no Top 1000, 60% subiram de posição. Joinville e Campinas foram os destaques do ano.
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