A décima quarta Conferência Internacional de Aprendizagem Representativa (ICLR) termina hoje no Rio de Janeiro. Este evento encerra cerca de uma semana repleta de apresentações, discussões e demonstrações de pesquisa de renomados cientistas de inteligência artificial da academia e da indústria de tecnologia. Aqui estão as inovações que a Apple apresentou.

A Apple apresentou diversos trabalhos no ICLR 2026

Embora o ICLR não seja amplamente conhecido pelo público em geral, é considerado uma das conferências mais respeitáveis e prestigiadas na área de aprendizado de máquina há mais de uma década.

Este ano, ocorreu de 23 a 27 de abril e abrangeu quatro pavilhões e o centro de conferências do Riocentro, no Rio de Janeiro. O ICLR 2026 reuniu especialistas e pesquisadores em aprendizado de máquina e inteligência artificial de todo o mundo, da China à Índia, dos Estados Unidos à Europa.

Além disso, reuniu grandes empresas de tecnologia como Amazon, Tencent, Google, Microsoft, Ant Group, ByteDance, Huawei, Meta, Salesforce, Shopify e Apple como patrocinadores e expositores. Empresas do setor financeiro, como Capital One, Jane Street e Citadel, também participaram do evento.

A Apple, como anunciou há alguns dias, montou um estande no evento e apresentou um impressionante modelo de código aberto chamado apple sharp 9to5mac, que transforma imagens 2D em espaços 3D em apenas alguns segundos. Além disso, foi demonstrada a extração de LLM no MLX, a estrutura de código aberto da Apple para tarefas de aprendizado de máquina em Apple Silicon.

O estande da Apple também funcionou como um centro de recrutamento; iPads foram instalados para permitir que os participantes escaneassem códigos QR e se inscrevessem instantaneamente para posições em aprendizado de máquina. Isso não era exclusivo da Apple; muitas empresas na área de exposições também usavam o evento como um canal de recrutamento para talentos em inteligência artificial.

O ICLR também estava repleto de grandes áreas de pôsteres onde pesquisadores apresentavam seus trabalhos e respondiam a perguntas sobre suas pesquisas. Durante o evento, a Apple exibiu uma série de artigos que você pode encontrar aqui.

A Apple também realizou apresentações e workshops sobre alguns trabalhos aceitos na conferência. Entre eles, estavam "ParaRNN: Desbloqueando o Treinamento Paralelo de RNNs Não Lineares para Grandes Modelos de Linguagem", apresentado por Federico Danieli, e "Aprender Menos para Acomodar Mais: Recorte de Dados Melhora a Memória das Informações", apresentado por Kunal Talwar.

Para mais informações sobre os trabalhos apresentados pela Apple no ICLR 2026, você pode seguir este link.