Dario Amodei recebeu apoio imediato de Sam Altman por seu ensaio “We Must Pace the Frontier”, e o alinhamento das empresas de modelos fechados em torno da autorregulação foi a maior notícia sobre LLMs de hoje tanto no X quanto no YouTube.

Notícias de LLM de hoje — 2026-09-14

Hoje, o assunto mais comentado nas redes sociais foi o ensaio “We Must Pace the Frontier”, publicado em 2026-09-12 por Dario Amodei (CEO da Anthropic), e o apoio imediato de Sam Altman (CEO da OpenAI), confirmado tanto no X quanto no YouTube. No campo dos pesos abertos, o debate regulatório desencadeado por um artigo do WSJ e os resultados de execução local de novos modelos como Qwen 3.8 Flash Next e GLM-5.3-Flash movimentaram Reddit e YouTube. O conflito entre a OpenAI e matemáticos sobre as equações de Navier–Stokes (um Problema do Milênio) foi relatado tanto no Reddit quanto no Lemmy, tornando-se um novo foco de dúvidas sobre a confiabilidade das empresas de modelos fechados. Em síntese, foi um dia de contraste: o campo fechado falou em “autorregulação e moderação de ritmo”, enquanto o campo de pesos abertos destacou sua aproximação e a cautela diante da regulação.

Entre plataformas

• O ensaio “We Must Pace the Frontier” de Dario Amodei e o apoio da indústria: No X, a publicação do próprio Dario Amodei (#18, 83.901 curtidas e cerca de 66 milhões de visualizações) e a resposta de apoio de Sam Altman (#19, 64.398 curtidas) foram alguns dos maiores assuntos virais do dia. O tema também virou narração no YouTube no mesmo dia, em inglês (AskwhoCastsAI, vídeo) e em japonês (AI時短ラボ, vídeo, apresentando também o apoio de Musk, Karpathy, Hassabis e outros). O compromisso unilateral das empresas de modelos fechados de conceder a avaliadores independentes acesso equivalente ao de funcionários foi a principal notícia do dia em todas as plataformas.
• Conflito entre OpenAI e matemáticos (Problema do Milênio): No r/singularity do Reddit (thread, 214 pt), surgiram alegações de plágio relacionadas à afirmação de que a OpenAI teria se aproximado de resolver as equações de Navier–Stokes, com suspeitas de que o histórico de uso do codex pelo matemático Buckmaster tenha influenciado o caso. No Lemmy, o mesmo conflito foi apresentado sob dois ângulos, em artigos do The Verge (“OpenAI just wants to win”) e do TechCrunch (“OpenAI's feud with mathematicians is only escalating”). A desconfiança em relação às alegações de benchmark das empresas de modelos fechados é compartilhada por diversas plataformas.
• Destaque técnico dos pesos abertos: “Qwen 3.8 Flash Next”: Tanto no Reddit r/LocalLLaMA (medições de 52 tok/s em decode e 1300 tok/s em prefill em Strix Halo, thread) quanto no YouTube (AICodeKing e Tech2WiLD publicaram vídeos independentes comparando-o ao GLM-5.3-Flash, exemplo), o modelo se tornou protagonista da comunidade de LLMs locais.
• Preocupação com a regulação de pesos abertos: No Reddit (a discussão sobre o artigo do WSJ “Unregulated Open-Weight AI Is an Invitation to Disaster”, 516 pt) e no Lemmy (a reportagem de que a China propôs uma base de IA de código aberto na cúpula do BRICS), discussões regulatórias, resistência a elas e reações geopolíticas ocorreram em paralelo.
• Avaliações práticas de novos modelos (GPT-6 Astra / Claude Fable 5.1): Tanto no YouTube (vários canais, como AICodeKing e Boxmining, compararam independentemente GPT-6 Astra e Fable 5.1) quanto no Bluesky (impressões de acesso antecipado de Ethan Mollick, Fable 5.1 e GPT-6 Astra), esses dois novos modelos foram tratados como os protagonistas da semana entre os modelos fechados.

Plataforma por plataforma

Reddit: Foram reunidos 12 threads em 7 subreddits, acima do critério de conclusão de 10 itens. O principal campo de discussão foi o r/LocalLLaMA (4 threads), com conversas concretas sobre receio da regulação de pesos abertos, o ressurgimento de uma cultura de operação local impulsionada pela escassez de hardware e benchmarks reais do Qwen 3.8 Flash Next. Como o WebFetch recusou acesso, a análise depende de resumos de threads coletados antecipadamente por workers; não foi possível verificar todos os comentários nem o conteúdo completo dos artigos vinculados.

X: Como as consultas usadas pelo worker foram tendências do X Explore baseadas na localização croata — LMEOW, Lando, Company OS e outras — apenas pouco mais de 10% das 40 publicações coletadas eram relacionadas a LLMs, sem alcançar o critério de 10 itens. Ainda assim, ficou claro que as publicações de Dario Amodei e Sam Altman eram o centro do discurso sobre LLMs no X hoje. A narrativa contrária de Brian Roemmele — de que desacelerar apenas beneficiaria a China — também persistiu em várias publicações.

YouTube: Foram reunidas observações sobre 9 vídeos, dentro da faixa de 5 a 12 definida como critério. Houve uma presença consistente de explicações multilíngues no mesmo dia sobre o ensaio de Dario Amodei, além de conteúdos de confronto entre GPT-6 Astra e Fable 5.1, e entre Qwen 3.8 Flash Next e GLM-5.3-Flash. Contudo, o acesso direto a páginas de vídeos e canais foi bloqueado; portanto, o número de visualizações e a data exata de publicação não foram confirmados para quase todos os vídeos, apenas estimados a partir de indicações relativas.

Bluesky: A API de busca (app.bsky.feed.searchPosts) devolveu 403 de forma consistente, e as páginas das publicações usavam renderização no lado do cliente, impedindo a obtenção do texto. Só foi possível reconstruir o conteúdo de duas publicações de Ethan Mollick a partir de snippets antigos indexados por mecanismos de busca, muito abaixo do critério de 10 itens. Entre as cinco plataformas, foi o resultado com menos dados.

Lemmy: Foram coletadas 11 publicações, atendendo ao critério de volume, mas as datas se distribuíam entre 2026-09-09 e 13; não foram encontradas publicações exatamente de hoje. A visão cética de que “LLMs existem, mas a palavra IA é propaganda exagerada” obteve a maior pontuação (293 pt), enquanto controvérsias ligadas à OpenAI — conflito com matemáticos, suspeitas de uso militar do Claude e envolvimento em um ataque à cadeia de suprimentos do RubyGems — seguiram em paralelo por diferentes ângulos.

O que observar

• Quando e como Anthropic e OpenAI implementarão de fato “acesso equivalente ao de funcionários para avaliadores independentes” (X, publicação de Dario Amodei)
• Se o conflito entre a OpenAI e matemáticos como Buckmaster escalará para riscos jurídicos e reputacionais (Lemmy, artigo do TechCrunch)
• Se Qwen 3.8 Flash Next se tornará o padrão de facto da comunidade de LLMs locais (Reddit, thread do r/LocalLLaMA)
• A evolução política do debate regulatório sobre pesos abertos desencadeado pelo artigo do WSJ (Reddit, thread de discussão)
• A concretização da proposta chinesa de uma plataforma de IA de código aberto no BRICS (Lemmy, artigo da telesurenglish)
• O próximo passo da Z.ai após o GLM-5.3-Flash (antes Ox Alpha) (YouTube, vídeo de Fahd Mirza)

Recomendações

• Acompanhar continuamente a implementação dos compromissos concretos de “Pace the Frontier”, em especial o acesso equivalente ao de funcionários para avaliadores independentes.
• Monitorar benchmarks reais do Qwen 3.8 Flash Next na comunidade de LLMs locais e usá-los como base de comparação com outros modelos de pesos abertos.
• Substituir a dependência das tendências do Explore baseadas na Croácia por buscas diretas com palavras-chave relacionadas a LLMs no X.
• Rever a forma de acesso à API de busca do Bluesky, que retorna erro 403, ou considerar uma chave oficial de API e rotas alternativas.
• Observar a disseminação do artigo do WSJ sobre regulação de pesos abertos e a reação da comunidade, incluindo interpretações conspiratórias.
• Considerar rotas de obtenção de dados além do oEmbed, como a API oficial, para conseguir números de visualizações e horários exatos de publicação no YouTube.

Qualidade dos dados

Bluesky e X foram as plataformas com menos dados nesta coleta. O Bluesky ficou totalmente bloqueado pela API de busca, limitando a confirmação de texto a duas publicações antigas indexadas. No X, as consultas dos workers foram baseadas nas tendências do Explore para a localização croata, deixando o conjunto com pouco mais de 10% de publicações relacionadas a LLMs e abaixo do critério de conclusão. O YouTube teve volume suficiente, mas não forneceu visualizações nem datas exatas por causa do bloqueio de acesso às páginas. O Lemmy atingiu o volume necessário, mas as datas estavam espalhadas pelos cinco dias anteriores. Apenas o Reddit cumpriu claramente o critério de conclusão tanto em quantidade quanto em conteúdo.

Resumo por plataforma

Reddit

Reddit — Notícias Diárias sobre LLM

Onde

Os 12 threads coletados estavam distribuídos por 7 subreddits.

Subreddit	Assinantes	Threads coletados
r/LocalLLaMA	823,368	4
r/NoStupidQuestions	7,485,745	3
r/BetterOffline	55,501	1
r/AIdaily_news	2,055	1
r/LocalLLM	223,071	1
r/Maxcactus_TrailGuide	5,302	1
r/singularity	3,973,948	1

O r/NoStupidQuestions (7,48 milhões) e o r/singularity (3,97 milhões) são de longe os maiores em número de assinantes, mas o subreddit com maior densidade real de threads é o r/LocalLLaMA, especializado em LLMs locais, com quatro tópicos. Pode-se dizer que ele foi o principal palco do discurso sobre LLMs no Reddit hoje.

O que as pessoas dizem

• O clima de regulação de pesos abertos se intensificou de uma vez. No thread 11 (WSJ: Unregulated Open-Weight AI Is an Invitation to Disaster, r/LocalLLaMA, 516 pt, 236 comentários, 2026-09-08), o artigo do WSJ que perguntava a um modelo de pesos abertos sem salvaguardas como fabricar poliovírus virou alvo de críticas. u/3169676 (564 pt) ironizou: “então só bilionários ricos poderão perguntar coisas a uma IA ‘regulada’?”, enquanto u/inotparanoid desenvolveu uma interpretação mais conspiratória: seria uma matéria de ataque da OpenAI ou Anthropic, usada mais tarde para justificar legislação que eliminaria os pesos abertos.
• O mesmo clima regulatório chegou ao thread 4. “This seems more probable than it was before.” (r/LocalLLaMA, 1.664 pt, 229 comentários, 2026-09-12) parece ser uma publicação baseada em captura de tela, sem texto detalhado. u/FullstackSensei (470 pt) ironizou que, se modelos de pesos abertos se tornarem ilegais, isso ocorreria “apenas no país da liberdade”; u/jld1532 (403 pt) apresentou a objeção jurídica de que código é protegido pela liberdade de expressão. No entanto, u/JockY (32 pt) reclamou das capturas do Twitter, pedindo que o r/LocalLLaMA não se torne um lixão da plataforma, o que levanta dúvidas sobre a qualidade da fonte.
• A escassez de hardware está, paradoxalmente, impulsionando a cultura de entusiastas. No thread 6, “The Local LLM community feels like the golden era of the internet all over again” (r/LocalLLaMA, 810 pt, 117 comentários, 2026-09-13), o autor diz que a perda de acesso a recursos de computação em nuvem o obrigou a lidar com quantização e ajuste de engines de inferência, o que parece um retorno à “boa e velha internet”. Foram apresentados números concretos: o Qwen 3.8 Flash Next (Q38FN) alcançou 52 tok/s em decode e 1300 tok/s em prefill no Strix Halo. Mas u/Haron51255 (287 pt) foi frio: “o maior problema deste sub são paredes de texto de IA que nem os próprios autores leram”; u/mfkamil87 (138 pt) também criticou explicitamente a redação como algo “muito obviamente de IA”.
• Prosperou um thread de autoquestionamento sobre se LLMs locais realmente são usados no dia a dia. No thread 7, “OK guys, let's be honest 1 minute about local LLM” (r/LocalLLM, 177 pt, 391 comentários, 2026-09-13, o maior número de comentários do conjunto), u/LateralEntry (134 pt), advogado, afirmou que somente LLMs locais são realmente seguras para proteger dados confidenciais. u/cezarducatti (94 pt), professor, relatou um caso concreto: usando uma 3090 e 128 GB de RAM com Qwen 3.8 Flash Next, construiu um sistema local para corrigir simulados de mais de 500 alunos. Já u/mb194dc (73 pt) contrapôs que, para a maioria dos usos, há soluções melhores do que LLMs.
• A resposta técnica à crítica de “previsão do próximo token” ganhou força. No thread 2, “If LLMs are just predicting the next token based on training data, how do they solve unsolved math problems?” (r/NoStupidQuestions, 1.356 pt, 381 comentários, 2026-09-10), o comentário mais votado, de u/Time_Entertainer_319 (3.463 pt), remonta à teoria da informação de Claude Shannon para explicar o significado de “prever o próximo token”. u/skmchosen1 (17 pt, que se identifica como pesquisador de IA) acrescentou que o pré-treinamento usa previsão de tokens, mas o pós-treinamento usa reforço com recompensas por resolver corretamente problemas matemáticos — ponto em que o sistema começa a ultrapassar a noção de “papagaio estocástico”.
• O ceticismo técnico e o pessimismo continuam fortes. No thread 1, “Another person disillusioned by LLM progress” (r/BetterOffline, 1.241 pt, 315 comentários, 2026-09-12), u/OtherCommission8227 (234 pt) afirmou que a IA destrói a correlação entre “obter uma resposta” e “entender”. u/Street_Chemical_9679 (40 pt), engenheiro em atividade, disse que precisa rever constantemente o trabalho dos agentes e que seu trabalho, na prática, ficou mais difícil. O thread semelhante 5, de mesmo título (r/AIdaily_news, 25 pt, 52 comentários, 2026-09-13), é de um subreddit menor, mas compartilha o mesmo desânimo.
• Um thread sobre a história técnica da origem dos transformers também foi popular. No thread 3, “What actually changed 4-5 years ago that enabled AI / LLMs to be commoditised and scaled?” (r/NoStupidQuestions, 262 pt, 68 comentários, 2026-09-09), u/MisinformedGenius (369 pt) explicou o artigo “Attention Is All You Need” e a chegada simultânea de BERT/GPT-1 em 2018. u/Suspicious_Chart5817 (109 pt) foi além: o verdadeiro avanço teria sido a NVIDIA A100 de 2020 e a computação de precisão mista FP16/TF32, destacando o lado da infraestrutura de computação.
• A controvérsia sobre suposto plágio no Problema do Milênio da OpenAI, ligado às equações de Navier–Stokes. No thread 10, “Big news is that OpenAI is nearing solving another millennium prize...” (r/singularity, 214 pt, 68 comentários, 2026-09-10), foi relatado que a OpenAI negou ser possível que o histórico de uso do codex por matemáticos como Levent/Buckmaster tenha influenciado a saída de seu modelo. u/FateOfMuffins (61 pt) analisou que isso talvez indique que o corte de dados do treinamento em larga escala mais recente tenha sido 3 de julho.
• A reação à centralização do HuggingFace se cruza com o debate sobre pesos abertos. O thread 12, “The hammer dropped brothers, they are coming after your LLMS!” (r/LocalLLaMA, 0 pt, 42 comentários, 2026-09-13), teve avaliação baixa, mas u/TheOneWhoWil (6 pt) fez uma objeção ponderada: enquanto o HuggingFace continuar funcionando online, a transição para soluções descentralizadas não escalará de forma realista.
• Uma discussão sensacionalista sobre “LLMs como vírus cognitivo”. No thread 8, “Scientists Say LLMs Appear to Be Acting as a Cognitive Virus Among Humans” (r/Maxcactus_TrailGuide, 3.551 pt, 217 comentários, 2026-09-09, uma pontuação excepcional para um subreddit de 5.302 assinantes), u/x_xwolf (3 pt) manifestou preocupação de que as pessoas estejam se rendendo cognitivamente aos LLMs e passando a acreditar que a IA é consciente.

Sinais

• Narrativas em ascensão: O ceticismo de que a regulação de modelos de pesos abertos seria “FUD da indústria” (threads 11 e 12) e o “renascimento da cultura de montar e ajustar sistemas” em resposta à escassez de hardware (threads 6 e 7) foram as tendências mais visíveis do dia. Em particular, o comentário de 564 pt no thread 11 volta sua crítica menos para a regulação em si e mais para os interesses de quem a defende, mostrando que o debate vem se tornando mais político e econômico do que técnico.
• Narrativas desprezadas ou ridicularizadas: Aversão a publicações longas geradas por IA, incluindo o thread 6 e publicações em captura de tela do thread 12, aparece entre os comentários mais votados. A crítica de u/Haron51255, com 287 pt, às “paredes de texto de IA” mostra que a resistência a textos com “cheiro de IA” se tornou uma espécie de reação imune da comunidade antes mesmo da discussão do conteúdo.
• Conflitos inesperados: As respostas à crítica de que LLMs “só preveem o próximo token” (thread 2) e o pessimismo de que elas “só fazem previsão” (threads 1 e 9) coexistiram em threads diferentes no mesmo dia, revelando grande diferença de entendimento técnico dentro da comunidade. Também há uma divisão direta sobre a utilidade prática de LLMs locais: u/cezarducatti (uso em educação, 94 pt) e u/mb194dc (“há soluções melhores que LLMs”, 73 pt) defendem posições opostas, deixando equilibrados os grupos de “já entrou em fase prática” e “ainda céticos”.
• Tópicos técnicos concretos: Qwen 3.8 Flash Next (Q38FN, arquitetura Engram) aparece nos threads 6 e 7 e se tornou um nome em destaque no ecossistema local de LLMs. O thread 6 traz o benchmark concreto de 52 tok/s em decode e 1300 tok/s em prefill no Strix Halo.

Limites

• A consulta foi apenas “Daily LLM News”, e a coleta se limitou a 12 threads, embora tenha ultrapassado a referência de conclusão de 10 itens. O campo “Found by searching” de todos os threads usa a mesma consulta; não foram feitas buscas refinadas por tópicos específicos, como “novo modelo GPT” ou “mudança de preços”.
• O thread 4 do r/LocalLLaMA não teve o texto da publicação coletado. Ele parece derivar de uma captura de tela, e as informações dependem indiretamente dos comentários.
• Como o próprio Reddit recusa WebFetch, este agente leu apenas reddit.threads.md, coletado antecipadamente por um worker. Não foi possível verificar todos os comentários — apenas os seis mais votados, de um total real de 42 a 391 — nem o conteúdo dos artigos vinculados, como os do WSJ e NYTimes.
• Os artigos do WSJ e NYTimes mencionados nos threads 11 e 10 foram fornecidos apenas como links; seu conteúdo não foi verificado diretamente. As citações são somente trechos reproduzidos pelos autores das publicações no Reddit.

X

X — Notícias de LLM de hoje (2026-09-14)

Foi organizado o material de output/x.posts.md (40 publicações, 37 contas; consultas: “LMEOW”, “Lando”, “Slack”, “Ireland”, “Dario”, “Company OS”, “China”, “#bb28”, “Source” e “Solbiscuit”). Essas 10 consultas foram simplesmente as tendências exibidas na página Explore do X usada pelo worker. O Explore foi geolocalizado para a Croácia, onde estava o servidor conectado nesta sessão; portanto, não eram tendências globais, mas tendências exibidas na Croácia. Por isso, a precisão para o objetivo de coletar “notícias de LLM” foi baixa: de 40 publicações, pouco mais de 10% eram de fato relacionadas a LLMs ou IA. Segue o conteúdo relevante.

Contas

Somente um pequeno grupo de contas realmente movimentava o tema de LLMs.

• @DarioAmodei (Dario Amodei, CEO da Anthropic) — Apenas uma publicação, mas com 83.901 curtidas, 25.525 repostagens e cerca de 66.000.000 de visualizações: um dos maiores impactos em todo o X no dia. Foi o ponto de partida do discurso sobre LLMs.
• @sama (Sam Altman, CEO da OpenAI) — Também uma única publicação, em resposta a Dario, com 64.398 curtidas e cerca de 15.000.000 de visualizações. Não foi uma manifestação nova independente, mas adesão ao post de Dario.
• @BrianRoemmele (Brian Roemmele) — Três publicações, totalizando cerca de 1.722 curtidas (658 + 325 + 739). Em vez de um grande viral isolado, manteve durante o dia a mesma tese: os Estados Unidos não devem desacelerar porque a China vencerá.
• @BenjaminPDixon (Pastor Ben) — Uma publicação, 837 curtidas e cerca de 12.000 visualizações. Opinião pontual sobre regulação de IA em contexto político.
• @akshay_pachaar (Akshay) — Uma publicação, 765 curtidas e cerca de 72.000 visualizações. Fora do ciclo de notícias, compartilhou uma explicação prática de métodos de avaliação de LLMs.
• @3n0cH_31415Pi (Enoch) — Uma publicação, apenas duas curtidas. Conta pequena que reclamou da cobrança por uso em ferramentas de programação com IA como Cursor, Codex e Grok.

Publicações

1. O ensaio “We Must Pace the Frontier” de Dario Amodei (#18, 83.901 curtidas, 25.525 repostagens, 9.403 respostas, cerca de 66.000.000 de visualizações, 2026-09-12). Apresentou um plano em três etapas defendendo que a indústria de IA desacelere. Como primeiro passo, a Anthropic anunciou que se compromete unilateralmente a conceder a avaliadores terceirizados acesso permanente equivalente ao de funcionários. Foi o centro das notícias de LLM no X hoje.
2. Resposta de apoio de Sam Altman (#19, 64.398 curtidas, 11.045 repostagens, 4.856 respostas, cerca de 15.000.000 de visualizações, 2026-09-12). “Concordo com Dario. É um tema que discutimos internamente na OpenAI nas últimas semanas. Dar a avaliadores independentes acesso semelhante ao de funcionários é uma boa ideia, e nós faremos o mesmo.” As duas principais empresas do campo fechado se alinharam no mesmo dia.
3. Resposta de Brian Roemmele (#20, 658 curtidas, 141 repostagens, 72 respostas, cerca de 93.000 visualizações, 2026-09-12). “A CHINA NÃO ESTÁ ‘MODERANDO O RITMO’. Tenho informações sobre modelos de próxima geração e chips de GPU dobráveis. Não importa se a China ‘concorda’ ou não. Um mês da ‘moderação’ de Dario dará permanentemente a liderança à China.” Um contra-ataque imediato às falas de Dario e Sam.
4. Outra publicação de Brian Roemmele (#25, 739 curtidas, 71 repostagens, 159 respostas, cerca de 54.000 visualizações, 2026-09-12). “Estou aprendendo mandarim. Nesse ritmo, os Estados Unidos vão se desligar de forma autodestrutiva. A China vencerá em IA; você também deveria aprender chinês.” Continuação da mesma narrativa.
5. Pastor Ben (@BenjaminPDixon) (#17, 837 curtidas, 157 repostagens, 44 respostas, cerca de 12.000 visualizações, 2026-09-12). Comentou com ironia: “Depois de tanto quererem parar a IA, Elon, Sam, Dario e toda Washington estão correndo para regular. Quando foi a última vez que empresas e políticos ouviram a população e agiram?”
6. Akshay Pachaar, “11 métodos de avaliação de LLMs” (#35, 765 curtidas, 138 repostagens, 53 respostas, cerca de 72.000 visualizações, 2026-09-12). Argumentou que avaliar LLMs é difícil porque uma métrica única não permite determinar qualidade, e publicou uma sequência de dicas práticas para salvar. Conteúdo técnico independente do ciclo de notícias.
7. Crítica de Enoch (@3n0cH_31415Pi) à cobrança por uso de ferramentas de IA (#24, 2 curtidas, 1 repostagem, cerca de 117 visualizações, 2026-09-13). “Cursor, Codex, Grok Bot: três ótimos produtos, três medidores presos à parede. Você não é mais cliente; você é o tempo restante.” Uma queixa sobre cobrança baseada em uso de ferramentas de programação com IA. É uma conta pequena, mas registra uma percepção cotidiana ligada a APIs e preços.
8. A tendência “Company OS” era, na prática, irrelevante para IA (#21–#23). Embora “Company OS” estivesse em tendência na Croácia no Explore, os resultados eram análises de queima de caixa da penny stock $LGHL e divulgação do jogo “Limbus Company”, não sistemas operacionais para empresas de IA. É um bom exemplo de que o nome de uma tendência pode sugerir algo totalmente diferente do conteúdo.

Sinais

• Narrativa em ascensão: O maior movimento do dia foi a proposta de “moderação de ritmo” de Dario Amodei receber adesão imediata da OpenAI, com as duas grandes empresas de modelos fechados se alinhando em “autorregulação e avaliação independente por terceiros”. Ao mesmo tempo, a narrativa contrária de Brian Roemmele — de que desacelerar apenas ajudará a China — foi repetida em diversas publicações no mesmo dia, indicando divisão de opiniões até dentro do campo fechado.
• Narrativa desprezada ou ridicularizada: A visão de ameaça chinesa de Brian Roemmele depende de alegações específicas, porém não verificáveis, de que ele teria informações sobre “modelos de próxima geração e chips de GPU dobráveis”. Não foram encontradas fontes de sustentação além das próprias publicações dele.
• O que foi inesperado: Das 10 tendências do Explore do X — LMEOW, Lando, Slack, Ireland, Dario, Company OS, China, #bb28, Source e Solbiscuit — somente “Dario” e “China” estavam diretamente ligadas a LLMs/IA; e o conteúdo se resumia quase totalmente à mesma sequência de interações entre Dario, Sam e Roemmele. “Company OS” não era uma IA de sistema operacional, mas uma tendência sobre penny stocks e jogos. “Source” incluía uma publicação sobre avaliação de LLMs, mas os demais resultados eram sobre eleições indianas e notícias militares. A impossibilidade de prever o conteúdo apenas pelo nome da tendência foi, por si só, uma descoberta do dia.

Limites

• As consultas não eram palavras-chave ligadas a LLMs, mas as 10 tendências apresentadas pelo X Explore ao worker e à sessão B como acesso proveniente da Croácia. Assim, das 40 publicações coletadas, só 7 ou 8 tratavam diretamente de LLMs/IA, abaixo das 10 exigidas pelo critério de conclusão. Este arquivo descreve apenas as encontradas.
• A coluna “Posts on X” da lista Explore apareceu vazia (“—”) em todas as tendências, portanto o volume real de publicações em cada uma é desconhecido.
• As tendências do Explore refletem a Croácia e provavelmente diferem de tendências globais ou do que se discutia no X nos Estados Unidos e no Japão. A afirmação sobre “o assunto mais comentado de hoje” deve ser entendida dentro dessa limitação.
• Não foram encontradas fontes independentes que sustentassem as alegações de Brian Roemmele sobre “modelos chineses de próxima geração” ou “chips de GPU dobráveis”.

YouTube

YouTube — Notícias Diárias sobre LLM

Canais

• AICodeKing — Canal especializado em verificar benchmarks de LLMs locais e modelos de pesos abertos. Cobriu praticamente todos os modelos principais do dia, incluindo comparações GPT-6 Astra vs. Fable 5.1 e Qwen 3.8 Flash Next vs. GLM-5.3 Flash. Número de inscritos não confirmado.
• Tech2WiLD (@Tech2wild1) — Canal de verificação de IA local com múltiplas GPUs. Mais de 1 milhão de inscritos segundo menções em buscas na web, ainda sem confirmação pela página do canal. Publicou comparação entre Qwen 3.8 Flash Next e GLM 5.3.
• AI Revolution (@airevolutionx) — Canal especializado em notícias de IA. Tem 536 mil inscritos e 1,65 milhão de visualizações nos últimos 30 dias, segundo sites externos de agregação como vidIQ. Inclui avaliação do Fable 5.1.
• Boxmining / Superbash (@BoxminingAI) — Originalmente canal de criptomoedas, expandiu para avaliações de IA. Número de inscritos não confirmado. Avaliou a relação custo-benefício do GPT-6 Astra.
• Fahd Mirza — Explicador de LLMs locais. Publicou uma verificação local do GLM-5.3-Flash, anteriormente chamado Ox Alpha. Número de inscritos não confirmado.
• How I AI — Canal de uso prático de IA. Publicou uma avaliação de acesso antecipado do GPT-6 Astra. Número de inscritos não confirmado.
• AskwhoCastsAI — Canal que narra e apresenta textos, incluindo o ensaio de Dario Amodei; ligado a uma publicação no Substack. Provavelmente pequeno, sem número de inscritos confirmado.
• AI時短ラボ (@ai_jitan_lab) — Canal japonês de explicações sobre IA. Resumiu o ensaio de Dario Amodei e as reações de líderes do setor. Número de inscritos não confirmado.

Vídeos

1. We Must Pace the Frontier - By Dario Amodei — AskwhoCastsAI — por volta de 2026-09-12 — visualizações desconhecidas — https://www.youtube.com/watch?v=_Q8w9z9cQYU — Vídeo que simplesmente narra o texto do ensaio publicado por Dario Amodei no mesmo dia, defendendo que a indústria de IA desacelere.
2. ダリオ・アモディ『AIの進歩を遅らせるべきだ』 イーロン、サム・アルトマン、アンドレイ・カーパシー、ハサビスも同意｜ダリオ・アモディ新エッセイ『We Must Pace the Frontier』 — AI時短ラボ — por volta de 2026-09-12–13 — visualizações desconhecidas — https://www.youtube.com/watch?v=CCY0tBUIj5I — Resumo em japonês dos argumentos do ensaio de Amodei: plano de desaceleração em três etapas, compromisso unilateral de acesso equivalente ao de funcionários para avaliadores terceirizados e o apoio imediato de líderes como Musk, Altman, Karpathy e Hassabis.
3. GPT-6 Astra Is THE BEST Model so far (Worth the cost?) — Boxmining (Superbash) — por volta de 2026-09-07 (“há uma semana”) — visualizações desconhecidas — https://www.youtube.com/watch?v=wg90346Tz3I — Examina se o desempenho justifica o preço por meio de preços, benchmarks, fluxos de trabalho práticos e demonstrações 3D.
4. GPT-6 Astra blew away every one of my benchmarks — How I AI — por volta de 2026-09-07 (“há uma semana”) — visualizações desconhecidas — https://www.youtube.com/watch?v=AniiF8rOu9c — Relata que, em acesso antecipado, o GPT-6 Astra superou tarefas que modelos anteriores não conseguiam resolver.
5. GPT-6 Astra (Fully Tested & Side by Side comparison with Fable 5.1): ONE is a CLEAR WINNER! — AICodeKing — por volta de 2026-09-07 — visualizações desconhecidas — https://www.youtube.com/watch?v=Wdr6-S_dnQ0 — Coloca GPT-6 Astra e Fable 5.1 frente a frente no KingBench 3 e em quatro tarefas longas de programação para decidir qual é superior.
6. Fable 5.1 Just Put Anthropic Back On Top — AI Revolution — por volta de 2026-09-01 (logo após o lançamento, “há duas semanas”) — visualizações desconhecidas — https://www.youtube.com/watch?v=SFUrygD3DOA — Defende que, embora pareça uma atualização normal nas especificações, a mudança essencial é reduzir em 75% o custo de leitura de cache e em 25–45% o custo de trabalho completo de agentes.
7. GLM-5.3-Flash: The Ox Alpha Mystery, Finally Tested — Fahd Mirza — 2026-08–09 (“há duas ou três semanas”) — visualizações desconhecidas — https://www.youtube.com/watch?v=vSt0c-vzWp4 — Teste local da revelação de que o misterioso modelo de benchmark “Ox Alpha” era o GLM-5.3-Flash da Z.ai.
8. Qwen 3.8 Flash Next (Fully Tested & VS GLM-5.3 Flash): You can run it LOCALLY! & IT'S CRAZY! — AICodeKing — 2026-08–09 (“há duas semanas”) — visualizações desconhecidas — https://www.youtube.com/watch?v=KAyYP19CfCU — Executa Qwen 3.8 Flash Next (MoE de 176B, 6B de parâmetros ativos) localmente e o compara ao GLM-5.3 Flash.
9. Qwen 3.8 Flash Next Might Be the 2-Spark KING... GLM 5.3 Has Competition! — Tech2WiLD — 2026-08–09 (“há duas semanas”) — visualizações desconhecidas — https://www.youtube.com/watch?v=z8xlSd1d99A — Avalia a concorrência com GLM-5.3 em ambientes locais pequenos, como os de classe DGX Spark.

Sinais

• O tema do campo fechado é quase inteiramente “Pace the Frontier”. Vídeos que apresentam e explicam o ensaio de Dario Amodei, publicado em 2026-09-12, surgiram rapidamente em diversos idiomas — AskwhoCastsAI em inglês e AI時短ラボ em japonês. Isso confirma que o mesmo assunto de X e Reddit se disseminou rapidamente pelo YouTube. Mas, no YouTube, a reação se concentra em narração e explicação; o confronto imediato de opiniões visível no X, como a tese contrária de Brian Roemmele, ainda não foi transformado em vídeos.
• Há bastante conteúdo de confronto entre modelos. Diversos canais fizeram independentemente comparações diretas GPT-6 Astra vs. Fable 5.1 e Qwen 3.8 Flash Next vs. GLM-5.3 Flash. Isso sugere que o interesse dos espectadores está voltado a comparações pragmáticas sobre qual modelo é mais forte.
• Para pesos abertos, o campo principal são resultados de execução local. Canais especializados como Tech2WiLD, AICodeKing e Fahd Mirza publicaram muitos vídeos no formato de “benchmark narrado”, executando Qwen 3.8 Flash Next e GLM-5.3-Flash em seus próprios ambientes de GPU. O mesmo eixo de interesse pelos resultados práticos de Qwen 3.8 Flash Next, como 52 tok/s em decode, visto no r/LocalLLaMA, existe também no YouTube.
• A descoberta da identidade do GLM-5.3-Flash tornou-se uma narrativa própria. O fato de um modelo de benchmark anônimo chamado “Ox Alpha” ter sido posteriormente identificado como GLM-5.3-Flash da Z.ai é o gancho de vários vídeos.

Limites

• O acesso direto às páginas de vídeos e canais do YouTube foi bloqueado. Ao abrir youtube.com/watch?v=... ou youtube.com/@channel/about com WebFetch, a resposta trazia apenas a navegação de rodapé ou redirecionava à tela de consentimento em consent.youtube.com; não foi possível ler diretamente visualizações, horários exatos de publicação ou inscritos.
• Por essa limitação, títulos e canais foram obtidos pelo endpoint oembed do YouTube, e datas foram estimadas a partir de expressões relativas em resultados de busca, como “há uma semana” ou “há duas semanas”, calculadas desde 2026-09-14. Nenhum dos números exatos de visualizações dos vídeos deste arquivo foi confirmado.
• Pelos mesmos motivos, os números de inscritos também não foram confirmados na maioria dos casos. Os valores de AI Revolution e Tech2WiLD são apenas referências externas de sites agregadores como vidIQ, sem verificação por visualização dos vídeos.
• O critério de conclusão de 5 a 12 observações de vídeos foi alcançado, mas, pelos motivos acima, as datas são apenas estimativas. Como não foi possível abrir os comentários, as descrições em “Vídeos” foram resumidas de snippets de busca e títulos, e não são informação primária obtida assistindo aos vídeos.

Bluesky

Bluesky — Notícias de LLM de hoje (2026-09-14)

Em resumo, não foi possível ver publicações novas “neste exato momento” no Bluesky. O motivo está em Limites. Em vez disso, usando publicações e perfis individuais que permaneceram no índice dos mecanismos de busca, foram reunidos temas sobre os quais a comunidade de pesquisadores de IA no Bluesky vinha falando nas últimas duas semanas. O foco são reações a dois modelos novos: “GPT-6 Astra” da OpenAI, anunciado em 2026-09-03, e “Claude Fable 5.1” da Anthropic, disponibilizado de forma geral em 2026-09-01.

Contas

• Ethan Mollick (@emollick.bsky.social) — Professor da Wharton. Costuma publicar avaliações de acesso antecipado de novos modelos no Bluesky. As duas publicações efetivamente encontradas nesta coleta eram dele.
• Simon Willison (@simonwillison.net) — Desenvolvedor independente. Avalia modelos novos — fechados e de pesos abertos — com seu benchmark de pedir que desenhem um SVG de “um pelicano andando de bicicleta”, vinculando as publicações ao blog simonwillison.net. A comparação de pelicanos feita pelo GPT-6 Astra foi confirmada em uma publicação do blog datada de 2026-09-04, mas o texto da correspondente publicação no Bluesky não foi identificado desta vez.
• Nathan Lambert (@natolambert.bsky.social) — interconnects.ai. Publica regularmente resumos anuais e análises individuais de modelos de pesos abertos, mas os posts concretos encontrados no índice eram do fim de 2025 ao início de 2026; nenhuma publicação nova ligada às notícias de hoje foi confirmada.
• Gary Marcus (@garymarcus.bsky.social) — Comentador cético sobre IA/AGI. Foi confirmado que, no X, ele respondeu logo após o anúncio do GPT-6 Astra afirmando que a fala de Jensen Huang de que “a AGI chegou” não tinha evidência nem definição. Não foi possível confirmar se o mesmo conteúdo foi publicado no Bluesky.
• trending.bsky.app — Conta/feed impessoal que agrega tendências do Bluesky. “GPT-6 Astra” apareceu como uma entrada do feed, mas, por não ser uma publicação de usuário individual, não foi contado em Publicações.

Publicações

1. Ethan Mollick — impressão de acesso antecipado do Claude Fable 5.1 (bsky.app/profile/emollick.bsky.social/post/3mui3rgx72c2v, por volta de 2026-09-01). Comentou que há progresso real em tarefas longas que exigem julgamento e gosto, mas que o avanço é menor quanto à quantidade de “frases tipicamente Claude”. Anexou como exemplo “COLD WATCH”, um jogo de gestão de nave espacial no estilo FTL criado pelo Fable 5.1. Curtidas e repostagens indisponíveis (ver Limites).
2. Ethan Mollick — impressão de acesso antecipado do GPT-6 Astra (bsky.app/profile/emollick.bsky.social/post/3muna4w24bs2z, por volta de 2026-09-05–07). Descreveu GPT-6 Astra como “stunning” e apresentou uma demonstração de uma simulação histórica da Biblioteca de Alexandria, como exemplo de trabalho autônomo que o modelo conseguiria realizar durante vários dias. Curtidas e repostagens indisponíveis (ver Limites).

Essas duas são todas as publicações do Bluesky cujo texto pôde ser confirmado pelos métodos desta pesquisa. Estão muito longe do critério de 10 itens exigido para conclusão (detalhes em Limites).

Sinais

• O assunto mais falado hoje (estimativa): Como as duas publicações encontradas são avaliações de Mollick após experimentar modelos em acesso antecipado, é provável que o debate de LLMs no Bluesky seja menos voltado à cobertura imediata de notícias e mais a comentários avaliativos de pesquisadores e profissionais que realmente usam os modelos. A cultura do “benchmark do pelicano” de Simon Willison — pedir a cada novo modelo que desenhe um pelicano SVG para comparação, tradição criada por ele e consolidada na comunidade de pesquisadores de IA — reforça a mesma tendência.
• Campo fechado vs. pesos abertos: As publicações confirmadas pertencem ambas ao lado de modelos fechados, Fable 5.1 e GPT-6 Astra. Foram procuradas reações no Bluesky a modelos de pesos abertos em destaque hoje, como GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4 e Kimi K3, mas não foi possível identificar posts correspondentes.
• Clima da plataforma: Quando o próprio Bluesky lançou o recurso de IA “Attie” em 2026-03-28, houve forte reação contrária: mais de 120 mil bloqueios em três dias (TechCrunch). Isso não é assunto de hoje, mas pode ajudar a explicar por que o Bluesky parece ter uma cultura mais cautelosa com IA e uma reação a notícias de LLMs mais contida e orientada por especialistas que em outras redes.

Limites

• A API de busca (public.api.bsky.app / api.bsky.app, app.bsky.feed.searchPosts) retornou sempre 403 Forbidden neste ambiente; nenhum dado de publicação foi obtido. Mesmo mudando as consultas, como LLM ou Claude, o resultado foi o mesmo, aparentemente por bloqueio de bot.
• A busca web e as páginas de posts em bsky.app usam renderização no lado do cliente (React SPA), e a ferramenta de obtenção de páginas não conseguiu capturar o texto, data ou contagens de curtidas, apenas identificadores. Mesmo o acesso direto a URLs individuais devolveu páginas vazias.
• Por isso, só foi possível reconstruir conteúdo a partir de snippets de mecanismos de busca, anteriormente indexados em páginas individuais de bsky.app. A forma normal de buscar e ler publicações mais recentes não pôde ser executada. Publicações novas que ainda não foram indexadas são, por natureza, praticamente impossíveis de encontrar por esse método.
• Como resultado, não se chegou às “10 publicações com data e link” exigidas; apenas duas tiveram o texto confirmado. Não foi possível obter curtidas nem repostagens de nenhuma delas.
• Nathan Lambert, Simon Willison e Gary Marcus tiveram sua existência e relevância na área confirmadas, mas os textos de suas publicações em torno de 2026-09-14 não foram identificados.
• Foram procuradas reações a modelos de pesos abertos, como GLM-5.3-Flash, DeepSeek V4 e Kimi K3, mas elas não foram encontradas no Bluesky.

Lemmy

Lemmy — Tópicos de LLM em 2026-09-14

Comunidades

• !«メールアドレス» — 41.000 assinantes locais / 88.000 no total, 21.700 posts e 950 mil comentários. É uma comunidade ampla de tecnologia, mas notícias sobre OpenAI frequentemente sobem ao topo.
• !«メールアドレス» — 116 assinantes locais / 409 no total, 45 posts e 82 comentários. Comunidade especializada em LLMs, focada em LLMs locais, preços de API e benchmarks.
• !«メールアドレス» — 1,11 mil assinantes locais / 2,99 mil no total, 68 posts e 268 comentários. Tem muitas publicações de previsão sobre o futuro da IA.
• !«メールアドレス» (instância federada, visível via lemmy.world) — Comunidade fortemente crítica de IA. A publicação de maior pontuação da coleta veio daí.
• !«メールアドレス» — Apenas 3 assinantes locais e 0 posts. Praticamente sem atividade; as discussões do r/LocalLLaMA parecem chegar principalmente por crossposts ao !ai_reddit e outros locais.

Publicações

1. “Pluralistic: LLMs are real, AI is fake” — !«メールアドレス», pontuação 293, 40 comentários, 2026-09-12T21:00 UTC. Crosspost de artigo do blog Pluralistic, de Cory Doctorow. A linha é que LLMs existem, mas “IA” é apenas um rótulo publicitário exagerado; os comentários também foram intensos. https://lemmus.org/post/25350034
2. “LLMs are real, “AI” is fake” (outro crosspost do mesmo artigo) — !«メールアドレス», pontuação 90, 10 comentários, 2026-09-13T16:08 UTC. https://lemmy.dbzer0.com/post/75423574
3. “OpenAI's feud with mathematicians is only escalating” — !«メールアドレス», pontuação 132, 2026-09-13. Crosspost de artigo do TechCrunch sobre o agravamento do conflito entre a OpenAI e a comunidade matemática em torno de alegações de benchmark, como afirmações de ter resolvido problemas não resolvidos. https://techcrunch.com/2026/09/11/openais-feud-with-mathematicians-is-only-escalating/
4. “Closed Source AI released their best model: GPT-6 Astra. That same week a Chinese Open-Source model was at 98% of its capability” — !«メールアドレス» (encontrado pela busca do lemmy.world), pontuação 22, 2026-09-12T13:38 UTC. Post que aponta a redução da distância de desempenho entre modelos fechados, como GPT-6 Astra, e modelos de pesos abertos. https://futurology.today/post/12093939
5. “Iran used Claude to target US Navy in Middle East, Anthropic says” — !«メールアドレス», pontuação 6, 2026-09-12. Apresentação de artigo do Navy Times: a Anthropic teria relatado uso militar indevido do Claude por atores iranianos, visando pessoal da Marinha dos EUA. https://lemmy.world/post/51820427
6. “OpenAI just wants to win” — !«メールアドレス», pontuação 6, 2026-09-12T15:00 UTC. Apresentação de artigo do The Verge sobre a controvérsia entre a OpenAI e Tristan Buckmaster, que alegou ter resolvido um Problema do Milênio em matemática. https://www.theverge.com/ai-artificial-intelligence/994255/openai-millennium-prize-problem-tristan-buckmaster-competition
7. “Chain of Thought in vendita: Alibaba, Moonshot e DeepSeek hanno prosciugato Claude” — !informatica (instância de língua italiana), pontuação 2, 2026-09-12. Artigo que afirma que dados de chain-of-thought do Claude foram “drenados” por empresas chinesas como Alibaba, Moonshot e DeepSeek. https://insicurezzadigitale.com/
8. “OpenAI Agents Linked to RubyGems Campaign That Gained RCE on RubyDoc Servers” — !«メールアドレス», pontuação 9, 2026-09-13. Artigo de segurança que relaciona agentes da OpenAI a um ataque à cadeia de suprimentos explorando RubyGems. https://thehackernews.com/2026/09/openai-agents-linked-to-rubygems.html
9. “China Proposes Open-Source AI Platform For BRICS At Summit” — !«メールアドレス», pontuação 4, 2026-09-13. Reportagem de que a China propôs uma plataforma de IA de código aberto na cúpula do BRICS, vista como movimento geopolítico do campo de pesos abertos. https://www.telesurenglish.net/china-open-source-ai-platform-for-brics/
10. “Does Edge0's 2.9 GB peak for a 35B MoE hold up once the prompt gets long?” — !«メールアドレス», pontuação 4, 0 comentários, 2026-09-12. Discussão técnica sobre uso de memória do LLM local Edge0, um modelo MoE de 35B. https://lemmy.world/post/51821880
11. “Community LLM benchmark questions (brainstorm) continual development” — !«メールアドレス», pontuação 2, 1 comentário, 2026-09-09. Post de brainstorming sobre a criação de benchmarks comunitários independentes para LLMs. https://lemmy.world/post/51688627

Sinais

• O assunto mais falado não foi um anúncio isolado de modelo, mas o ceticismo sobre o que são LLMs e se a própria palavra “IA” não é propaganda exagerada (posts 1 e 2, mais de 300 pontos somados). Mais do que uma disputa entre fechado e aberto, o maior engajamento no Lemmy foi a crítica à IA como um todo.
• Controvérsias envolvendo OpenAI correm em paralelo por vários ângulos: objeções às alegações de benchmarks matemáticos (posts 3 e 6), suspeita de uso militar do Claude (post 5) e ligação a ataque de cadeia de suprimentos (post 8). O tom geral dos usuários do Lemmy é fortemente crítico à OpenAI e às empresas de modelos fechados.
• Os pesos abertos são mencionados no contexto de aproximação: redução da distância para GPT-6 Astra (post 4), proposta chinesa de infraestrutura de IA de código aberto no BRICS (post 9) e alegação de que dados de CoT do Claude foram aproveitados por empresas chinesas (post 7). Em conjunto, isso sugere uma tendência no Lemmy de ceticismo com afirmações do campo fechado e simpatia pela aproximação dos pesos abertos.
• A própria !«メールアドレス» tem poucos assinantes, apenas 116 locais, mas continua recebendo posts sobre operação prática de LLMs locais, como uso de memória e desenho de benchmarks.

Limites

• O Lemmy é menor que as outras redes em número de usuários e posts, e havia poucos artigos publicados exatamente “hoje”. Foram obtidos 10 itens, mas suas datas abrangem 2026-09-09 a 09-13; não foi encontrada publicação exatamente em 09-14.
• Os resultados da API de busca misturam muitas publicações federadas de outras instâncias, como lemmy.durstig.online, lemmy.dbzer0.com e lemmus.org. Algumas pontuações e contagens de comentários podem divergir levemente por atraso de cache.
• Não foi possível obter diretamente a página da comunidade !«メールアドレス», incluindo seu número de assinantes, devido a respostas vazias e erros 500. O tamanho da comunidade não foi confirmado.
• !«メールアドレス» estava praticamente inativa, com três assinantes e zero posts. As discussões especializadas sobre LLMs locais dependem principalmente de !«メールアドレス» e de crossposts vindos do Reddit, como !ai_reddit.

Ações recomendadas

• Acompanhar continuamente a implementação do compromisso concreto de “Pace the Frontier”: acesso equivalente ao de funcionários para avaliadores independentes.
• Monitorar regularmente benchmarks práticos do Qwen 3.8 Flash Next na comunidade de LLMs locais.
• Fazer a coleta no X por busca direta de termos de LLM, em vez de depender das tendências do Explore baseadas na Croácia.
• Rever o acesso à API de busca do Bluesky, que retorna 403, ou obter uma rota alternativa.
• Acompanhar o artigo do WSJ sobre regulação de pesos abertos e a disseminação da reação da comunidade.
• Considerar rotas de dados além do oEmbed para obter números de visualizações e horários de publicação exatos no YouTube.

Nota sobre a qualidade dos dados

O X teve poucas publicações relevantes porque suas tendências do Explore eram baseadas na Croácia; o Bluesky teve a API de busca bloqueada com 403 e permitiu confirmar apenas dois textos. Reddit e Lemmy atingiram o volume necessário, embora as datas do Lemmy fossem dispersas. O YouTube atingiu o volume, mas visualizações e datas não foram confirmadas.