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EditLens selecionado para o ICLR 2026

29 de janeiro de 2026

EditLens selecionado para o ICLR 2026

É com grande satisfação que anunciamos que o EditLens, o nosso mais recente artigo técnico, foi submetido a revisão por pares e aceite para publicação na ICLR 2026, amplamente considerada uma das principais conferências no domínio da investigação em IA e aprendizagem automática.

Descrevemos o EditLens numa publicação do blogue técnico, e os assinantes pagos do Pangram também estão a utilizar ativamente esta tecnologia, uma vez que constitui a base do Pangram 3.0.

Isto faz da Pangram a primeira e única empresa comercial de deteção de IA a publicar num importante fórum de aprendizagem automática.

O impacto do EditLens até agora

Para além de disponibilizarmos o EditLens aos assinantes pagos do Pangram, também utilizámos o EditLens em colaboração com a própria comissão organizadora da ICLR para identificar manuscritos e revisões por pares gerados por IA. Este estudo de caso teve ampla cobertura mediática, nomeadamente pela Nature News e, mais recentemente, pela The Atlantic.

Tornámo-nos virais no X ao disponibilizar a nossa tecnologia através de um bot do Twitter a qualquer utilizador do X que queira perguntar à @pangramlabs: «Isto foi gerado por IA?»

O mais importante para nós é que suscitámos um grande debate na comunidade sobre o lixo indesejado da IA e o que se pode fazer a esse respeito.

A importância da transparência e da investigação aberta

Para que as pessoas levem a sério os nossos resultados e o nosso trabalho, temos de ser abertos e transparentes sobre o que fazemos e sobre a forma como o nosso modelo consegue atingir um elevado nível de precisão na tarefa de deteção de texto gerado por IA.

É igualmente importante que, à medida que o Pangram se torna cada vez mais adotado como padrão para a deteção responsável de IA, a investigação que se baseia nos resultados do Pangram tenha uma base credível sobre a qual assentar. É por isso que não afirmamos ter uma «fórmula secreta» ou uma caixa preta mágica capaz de detetar IA — o nosso produto assenta em investigação científica sustentável que pode ser replicada, estudada e desenvolvida pela comunidade de IA.

Nos próximos dias, pretendemos disponibilizar em código aberto uma versão reduzida do modelo EditLens para a comunidade científica. Ainda estamos a debater internamente a melhor forma de implementar o modelo de forma responsável e ética, exclusivamente para fins de investigação, de modo a que a sua taxa mais elevada de falsos positivos não prejudique os estudantes.

A investigação rigorosa e transparente constitui a base da tecnologia da Pangram, e esperamos continuar a publicar ativamente e a interagir com a comunidade de IA sobre este tema.

Trabalhar connosco

O EditLens foi especialmente significativo para nós porque representou o culminar do estágio de investigação de verão bem-sucedido de Katherine Thaina Pangram, que serviu como capítulo final da sua defesa de doutoramento antes de se juntar a nós a tempo inteiro como investigadora fundadora na área da IA.

Falámos com a Katherine sobre o que o projeto significava para ela:

«O EditLens é um projeto muito especial para mim porque, enquanto o desenvolvia, sentia-me motivada pelo desejo de aumentar a transparência para os autores de todo o tipo de textos, mas não sabia se acabaria por ter algum impacto. É muito raro que, logo após o lançamento de um projeto, este seja posto à prova de forma tão natural e pública. Fiquei super entusiasmada ao ver tantos autores e revisores a interagir com o painel do ICLR Pangram, com a maioria a responder de forma positiva. Provavelmente, o que mais me orgulha são as respostas que recebemos dos meus revisores cuja língua materna não é o inglês, que referiram que o EditLens não sinalizou erroneamente as suas revisões suavizadas ou traduzidas pelo LLM.»

Estaremos no Rio de Janeiro para fazer uma apresentação na conferência em abril, por isso, não deixe de passar por lá para nos cumprimentar! Estamos sempre à procura de colaboradores talentosos, investigadores e estagiários para se juntarem à nossa equipa em crescimento. Entre em contacto connosco se estiver interessado!


Bradley Emi
Bradley EmiDiretor Técnico, Cofundador

Bradley é investigador na área da IA e especialista no desenvolvimento de produtos de aprendizagem profunda no setor industrial. Recentemente, liderou o grupo de investigação em aprendizagem profunda da Absci, uma empresa de descoberta de medicamentos que utiliza IA generativa, e, anteriormente, integrou a equipa principal de visão computacional do Tesla Autopilot.

Enquanto estudante de pós-graduação, Bradley foi autor de várias publicações na área da investigação sobre aprendizagem profunda no Stanford Vision Lab. É licenciado em Física e mestre em Inteligência Artificial pela Universidade de Stanford. Para além da IA, interessa-se também por educação e filosofia, e é um ávido jogador de golfe.

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