Method

• A METR lançou uma nova aplicação de sua metodologia de horizonte temporal para cibersegurança ofensiva, baseada em um estudo com 10 especialistas profissionais em segurança. • A pesquisa avalia as capacidades de IA em tarefas de segurança, acelerando as avaliações a cada 5,7 meses em linhas de tendência de 2024+. • Opus 4.6 e GPT-5.3 Codex superam os benchmarks, resolvendo tarefas que levariam cerca de 3 horas para humanos.

• Pesquisadores da Binghamton University e da University of Virginia desenvolveram um sistema de machine-learning que analisou mais de 55 milhões de artigos científicos e patentes para identificar pesquisas verdadeiramente disruptivas que mudam a direção da ciência. • A nova métrica, publicada na Science Advances, mede a "disruptividade" — o grau em que um artigo afasta um campo de seu caminho anterior — e identifica com sucesso grandes descobertas simultâneas frequentemente ignoradas por medidas tradicionais baseadas em citações. • O estudo aborda uma lacuna crítica em como a ciência avalia o impacto, reconhecendo que o progresso científico ocorre por meio de mudanças abruptas, e não de passos incrementais, ajudando a identificar momentos de ruptura negligenciados na história da pesquisa.

• Pesquisadores da Binghamton University, State University of New York, juntamente com colegas da University of Virginia, publicaram um estudo na Science Advances mapeando cenários de inovação para identificar estudos e patentes disruptivas que desafiam os paradigmas científicos existentes. • O método, desenvolvido por Sadamori Kojaku e colegas, ajuda a localizar descobertas que remodelam o curso da ciência, como a teoria da evolução, a fissão nuclear e o desenvolvimento de antibióticos. • A medida robusta de disruptividade fornece uma maneira sistemática de identificar avanços simultâneos em diversos campos científicos e pode acelerar o reconhecimento de pesquisas transformadoras.