Building The Future - AI Portugal Podcast

• AI na luta pela Sustentabilidade Ambiental

  A inteligência artificial está se a começar a provar uma aliada poderosa na luta por um futuro mais sustentável. Neste episódio, exploramos como o uso de tecnologias inteligentes está a transformar a forma como produzimos energia,cultivamos alimentos, protegemos a biodiversidade e enfrentamos as alterações climáticas. Desde a previsão de catástrofes naturais à otimização de edifícios e cidades, a IA oferece novas ferramentas para reduzir desperdícios, emissões e desigualdades. Mas também levanta questões importantes: será que os benefícios superam os custos ambientais e éticos da própria tecnologia? Juntem-se a nóspara uma conversa sempre confortavel, casual e esclarecedora sobre o papel da IA no combate às crises ambientais globais.AI News: https://blogs.nvidia.com/blog/earth2-generative-ai-foundation-model-global-climate-kilometer-scale-resolution/https://news.mit.edu/2025/can-ai-really-code-study-maps-roadblocks-to-autonomous-software-engineering-0716Reasoningreimagined: Introducing Phi-4-mini-flash-reasoning | Microsoft Azure Bloghttps://azure.microsoft.com/en-us/blog/reasoning-reimagined-introducing-phi-4-mini-flash-reasoning/Email us at [email protected] Produção:Beatriz Herrera González -  https://www.linkedin.com/in/beahgonzalez/  Hosts:Marco António Silva: https://www.linkedin.com/in/marconsilva/José António Silva: https://www.linkedin.com/in/canoas/Vitor Santos: https://www.linkedin.com/in/vitor-santos-ab87662/

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• Avaliação de LLMs

  Hoje vamos explorar um tema essencial na atualidade da inteligência artificial: como avaliar e medir o desempenho dos grandes modelos de linguagem, os chamados Large Language Models (LLMs). Com o crescimento exponencial de ferramentas como o ChatGPT, GPT-4 ou Bard, surge a questão fundamental: Como sabemos se um modelo realmente compreende o que diz, ou se está apenas a reproduzir padrões previamente decorados? Para responder a isto, vamos analisar a importância dos benchmarks—testes padronizados que avaliam diferentes capacidades dos modelos, desde conhecimentos gerais até ao raciocínio lógico, passando pela capacidade de tomar decisões autónomas e executar tarefas práticas.Ao longo do episódio, vamos ainda descobrir as métricas-chave que determinam a qualidade destes modelos, perceber porque é que algumas das ferramentas mais avançadas falham quando confrontadas com problemas ligeiramente diferentes dos habituais, e examinar estudos recentes—como o da Apple, que questiona seriamente se osmodelos realmente “pensam” ou se apenas simulam essa capacidade. Vamos também discutir as forças e limitações dos atuais métodos de avaliação, abordando as diferenças entre modelos de código aberto e fechado, e apresentar sugestões para melhorar a forma como medimos o verdadeiro potencial da IA.AI News: https://www.news-medical.net/news/20250713/Novel-AI-application-diagnoses-endocrine-cancers-with-speed-and-accuracy.aspxhttps://www.bbc.com/news/articles/c1e02vx55wpoMicrosoft’sAI Is Better Than Doctors at Diagnosing Disease | TIMEhttps://time.com/7299314/microsoft-ai-better-than-doctors-diagnosis/Email us at [email protected] Produção:Beatriz Herrera González -  https://www.linkedin.com/in/beahgonzalez/ Hosts:Marco António Silva: https://www.linkedin.com/in/marconsilva/José António Silva: https://www.linkedin.com/in/canoas/Vitor Santos: https://www.linkedin.com/in/vitor-santos-ab87662/

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• o3 , Reasoning, LLMs

  Hoje vamos mergulhar num dos desenvolvimentos mais fascinantes no universo dos modelos de linguagem:a ascensão da inteligência artificial centrada no raciocínio, com destaque para os mais recentes lançamentos da OpenAI — O3 e O3-mini. Estes modelos não só representaram apenas melhoramentos de custo e performance; representam uma mudança no paradigma de como a IA aborda a resolução de problemas. Ao contrário dos chatbots generalistas que priorizam a fluência e a velocidade, a série O3 foi concebida para pensar passo a passo, simular raciocínio lógico e lidar com tarefas complexas de forma mais estruturada e precisa. Desde desafios matemáticos até problemas de planeamento, o O3 veio redefinir as fronteiras do que esperamos de uma IA — não apenas que nos responda, mas que nos ajude a pensar. Neste episódio, vamos explorar o que distingue estes modelos, como se comparam a concorrentes como o DeepSeek R1 ou o Claude, e porque é que benchmarks como o ARC ou o AIME estão agora no centro das atenções no mundo da IA. Vamos também analisar as implicações práticas: seja para developers, estudantes ou simplesmenteentusiastas da inteligência artificial, modelos como o O3 e o O3-mini estão a transformar o que é possível em AI Reasoning, programação, análise científica e muito mais. Vamos então perceber o que significa “raciocinar” no contexto da IA, até onde já chegámos e porque é que o O3 pode ser um marco importante na evolução dos sistemas inteligentes.AI News:https://www.ecofinagency.com/news/2406-47388-deepfake-threat-becomes-alarming-in-africa-as-ai-advances-faster-than-lawshttps://news.mit.edu/2025/unpacking-large-language-model-bias-0617Introducing Mu language model and how it enabled the agent in Windows Settings  | Windows Experience Blog Email us at [email protected] Produção:Beatriz Herrera González -  https://www.linkedin.com/in/beahgonzalez/ Hosts:Marco António Silva: https://www.linkedin.com/in/marconsilva/José António Silva: https://www.linkedin.com/in/canoas/Vitor Santos: https://www.linkedin.com/in/vitor-santos-ab87662/

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• Semantic Kernel - (Com Convidado - Shawn Henry)

  Today's episode where we dive into Semantic Kernel, Microsoft's innovative framework empowering developers to build agentic AI—intelligent, adaptive agents that seamlessly blend the power of large language models witheveryday software applications. Semantic Kernel simplifies the complexity of creating natural, intuitive interactions, transforming how businesses leverage artificial intelligence, from automating workflows to enhancing customer experiences. In this episode, we'll explore how this ground-breaking toolkit is shaping the future of AI-driven applications, uncover practical examples from the field, and discuss the critical considerations for responsible and impactful deployment.Joining us today is Shawn Henry, one of the key figure behind Semantic Kernel product team at Microsoft, and has been instrumental in guiding the development and adoption ofagentic AI frameworks. With deep expertise in bridging cutting-edge AI technologies and practical software applications, Shawn is uniquely positioned to share insights into the inner workings of Semantic Kernel, discuss its mostcompelling use cases, and explore what the future holds for intelligent agents in the tech landscape.  AI News: https://build.microsoft.com/en-US/sessions/BRK148 https://www.washingtonpost.com/technology/2025/06/11/tollbit-ai-bot-retrieval/https://tek.sapo.pt/noticias/computadores/artigos/llm-portugues-amalia-baseado-no-chatgpt-entra-em-fase-betaAssigning and completing issues with coding agent in GitHub Copilot - The GitHub Blog Guest:Shawn Henry - https://www.linkedin.com/in/shawn-patrick-henry/Email us at [email protected] Produção:Beatriz Herrera González -  https://www.linkedin.com/in/beahgonzalez/ Hosts:Marco António Silva: https://www.linkedin.com/in/marconsilva/José António Silva: https://www.linkedin.com/in/canoas/Vitor Santos: https://www.linkedin.com/in/vitor-santos-ab87662/

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• Prompt Engineering

  No episódio de hoje, mergulhamos no fascinante mundo da Engenharia de Prompts – a arte e a ciência de fazer com que os sistemas de IA façam exatamente aquilo que pretendemos. Vamos explorar como uma simples mudança na formulação de um pedido pode transformar uma resposta medíocre de IA numa resposta brilhante. A engenharia de prompts tornou-se uma competência essencial na era da IA generativa, permitindo-nos comunicar com modelos de IA de forma a desbloquear todo o seu potencial.Desde conversas com modelos LLM até guiar modelos de geração de imagens, a forma como estruturamos os nossos prompts é, muitas vezes, o que separa resultados confusos de resultados extraordinários. Vamos falar sobre como surgiu esta área e porque é que é tão relevante atualmente. Vai ouvir exemplos reais – como investigadores conseguiram que um modelo de IA generalista superasse um modelo médico especializado apenas com uma formulaçãointeligente do prompt – e dicas práticas que pode aplicar no seu dia a dia.Também vamos abordar como a engenharia de prompts se aplica não só a texto, mas também à criação de imagens, escrita de código e muito mais. No final deste episódio, vai conhecer as principais técnicas utilizadas por engenheiros deprompts, os desafios que enfrentam (sim, vamos falar desses ataques estranhos de “injeção de prompt”) e para onde poderá caminhar esta disciplina em rápida evolução. AI News:https://news.mit.edu/2025/ai-learns-how-vision-and-sound-are-connected-without-human-intervention-0522  Email us at [email protected] Produção:Beatriz Herrera González - https://www.linkedin.com/in/beahgonzalez/ Hosts:Marco António Silva: https://www.linkedin.com/in/marconsilva/José António Silva: https://www.linkedin.com/in/canoas/Vitor Santos: https://www.linkedin.com/in/vitor-santos-ab87662/

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