A oferta vale a partir de hoje para os clientes. O benefício pode ser resgatado no app Vivo ou nas lojas físicas da operadora. Após o período promocional de um ano ou seis meses, a assinatura será renovada automaticamente por R$ 24,99 mensais.

O período gratuito varia conforme o tipo de cliente:

• Vivo Família e Total Família: 12 meses
• Vivo Controle: 6 meses
• Vivo Pós: 6 meses
• Vivo Fibra: 6 meses
• Vivo Total: 6 meses

A operadora informou que clientes do Vivo Easy não têm direito ao benefício.

Como ativar?
Para liberar o acesso pelo aplicativo, os passos são os seguintes:

• Abra o app Vivo;
• Na página inicial, o “Pra você”, role até a seção “Apps com ofertas incríveis”;
• Clique no ícone do Google Gemini e autorize a liberação.

O que o plano oferece?
A assinatura é o caminho para resolver duas coisas: falta de espaço para armazenar arquivos e limites de uso travados. Toda a operação é respaldada por 400 GB de armazenamento em nuvem no Google One para fotos, vídeos e arquivos, franquia que pode ser compartilhada com até cinco membros da família.

O Google AI Plus dá acesso aos modelos mais recentes do Gemini, o Gemini Pro e Gemini Omni Flash, e inclui o NotebookLM, ferramenta que converte anotações e documentos em resumos automatizados.

Além disso, o pacote libera ferramentas para a geração de imagens, vídeos e conteúdos multimídia através do Google Flow. A IA também passa a integrar os apps de produtividade — Gmail, Docs e Planilhas.

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A DroidUp, também conhecida como Zhuoyide, apresentou um novo humanoide chamado Moya, que descreve como um avanço significativo em relação ao design tradicional de máquinas com aparência metálica e movimentos rígidos. O modelo foi revelado durante um evento no Vale da Robótica de Zhangjiang, em Xangai, polo que concentra parte relevante do desenvolvimento de robôs humanoides na China.

Segundo a startup, o Moya foi desenvolvido a partir de uma plataforma biônica modular, que permite personalizar gênero, aparência e traços faciais. A proposta é integrar estética humana com movimentos mais naturais, aproximando o robô da forma como pessoas reais se expressam e se deslocam. A cabeça biônica pode exibir emoções como alegria, raiva, tristeza e surpresa, com movimentos sutis dos músculos faciais e do olhar.

O sistema de locomoção é baseado em um modelo de controle inspirado no cerebelo humano, o que resulta em passos e giros mais fluidos. A empresa afirma que o robô alcança 92% de similaridade com a caminhada humana… mas os 8% restantes causam diferenças perceptíveis.

No entanto, o foco não é na caminhada. O carro chefe do Moya é a interação social, desde manter contato visual, sorrir e acenar com a cabeça até reagir emocionalmente a quem está à sua frente.

Essa capacidade de interação acontece em tempo real, viabilizada por câmeras posicionadas atrás dos olhos. Elas vêm com inteligência artificial e permitem que o robô reconheça pessoas e produza microexpressões semelhantes às humanas.

O projeto também inclui características físicas incomuns em robôs humanoides, como controle de temperatura corporal. A “pele” do Moya se mantém entre 32 °C e 36 °C, parecida com a do corpo humano, além de simular maciez, gordura e músculos da pele. O robô tem até caixa torácica.

Foco do robô é na conexão emocional
Segundo Li Qingdu, fundador da DroidUp, a intenção é criar máquinas que provoquem conexão emocional. Em entrevista ao Shanghai Eye, ele afirmou que robôs voltados à vida humana precisam ser “afetuosos”.

Apesar da ambição tecnológica, a recepção ao Moya tem sido dividida. Parte das críticas menciona uma estranheza com o modelo, com comparações a personagens de ficção científica – como os da série Westworld. Também surgiram discussões sobre a possibilidade de sexualização de robôs com aparência altamente realista.

Para rebater às críticas, a DroidUp foca nas aplicações práticas. Inicialmente, o Moya será usado em áreas como saúde e educação, especialmente no cuidado com idosos.

A empresa planeja lançar o robô comercialmente ainda este ano. O preço deve afastar consumidores individuais: ele deve custar por volta de US$ 173 mil, mais de R$ 900 mil.

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Segundo o Google, o Gemini 3 inaugura uma fase da “era Gemini”, com avanços em raciocínio, precisão e capacidade multimodal, projetados para tornar a IA mais útil no cotidiano.

O novo modelo chega menos de uma semana após o GPT-5.1 da OpenAI e dois meses depois do Sonnet 4.5 da Anthropic.

Gemini 3 Pro dá um salto em raciocínio e nuance, diz Google

O Gemini 3 consolida o que o Google vinha construindo nas versões anteriores.

– Gemini 1: introduziu a multimodalidade nativa e janelas de contexto longas;
– Gemini 2: ampliou o raciocínio e abriu caminho para agentes mais autônomos.
– Agora, o Gemini 3 reúne essas bases e avança para um patamar mais próximo de uma IA capaz de entender pedidos complexos com profundidade e intenção.

Segundo o Google, o Gemini 3 Pro foi desenvolvido para captar nuances. O novo modelo percebe pistas sutis, entende melhor o contexto e reduz a necessidade de perguntas adicionais para chegar ao resultado, de acordo com a empresa.

As respostas também mudaram de estilo, diz o Google. Elas ficaram mais concisas, diretas e informativas, trocando o tom bajulador por insights genuínos, algo que a empresa descreve como “subserviência reduzida”.

Esses avanços aparecem nos benchmarks independentes repercutidos pela empresa.

– O modelo lidera o ranking da LMArena, com 1.501 pontos ELO, superando o recorde anterior do Gemini 2.5 Pro;
– Também atingiu 37,5% no Humanity’s Last Exam, o maior desempenho já registrado sem uso de ferramentas;
– Chegou a 91,9% no GPQA Diamond, que avalia raciocínio avançado.

Novo Gemini é nativamente multimodal e atua em tarefas complexas
O Gemini 3 Pro é nativamente multimodal. Traduzindo: ele entende e processa texto, imagens, áudio, vídeo e código de forma integrada, não como módulos separados.

Essa combinação amplia a capacidade do modelo de interpretar contextos complexos e trabalhar com formatos diferentes ao mesmo tempo.

Além disso, o modelo opera com uma janela de contexto de um milhão de tokens. Isso permite que a IA analise grandes volumes de informação sem perder coerência ou detalhes importantes.

O novo Gemini também aprofunda a lógica de agentes introduzida nas versões anteriores, com planejamento de longo prazo mais consistente.

Em testes, IA manteve o uso correto de ferramentas e executou tarefas em várias etapas. Por exemplo: organizar e-mails, montar roteiros de viagem ou operar fluxos de trabalho inteiros dentro de um ambiente digital.

Para você ter ideia, o Gemini 3 liderou o Vending-Bench 2, que simula um ano de decisões de negócio. Isso reforça a capacidade do modelo de agir de forma autônoma em cenários complexos.

Gemini 3 está nos produtos do Google e inaugura fase para desenvolvedores
O Gemini 3 Pro chega ao público desde o primeiro dia, disponível para todos os usuários no aplicativo Gemini e, pela primeira vez, integrado ao Modo IA da Busca no momento do anúncio.

Assinantes dos planos Google AI Pro e Ultra também podem acessar o modelo diretamente na Busca, enquanto o Gemini Agent (pacote de recursos de agente) está liberado para usuários do plano Ultra dentro do app.

Na Busca, o modelo passa a gerar experiências mais visuais e interativas, como layouts imersivos, tabelas, imagens e simulações, que aparecem instantaneamente, conforme a pesquisa do usuário.

A ideia é sair do formato tradicional de respostas em texto e oferecer uma visão mais completa e navegável, apoiada no raciocínio multimodal e na capacidade expandida de entender a intenção do usuário, segundo a empresa.

Para desenvolvedores, o lançamento marca a estreia do Google Antigravity, plataforma centrada em agentes que combina editor, terminal e navegador num único ambiente.

A ferramenta usa o Gemini 3 para planejar, programar e validar aplicações inteiras de forma autônoma, o que torna o desenvolvimento mais rápido e automatizado.

O modelo também está disponível no AI Studio, Vertex AI, Gemini CLI e em IDEs de terceiros.

Google reforça segurança e amplia testes antes de liberar recursos mais avançados
O Google afirma que o Gemini 3 é o modelo mais seguro que já produziu, resultado do conjunto mais amplo de testes internos e externos realizados pela empresa até hoje.

A companhia submeteu o sistema a avaliações técnicas de robustez, resistência a ataques e proteção contra uso indevido, buscando reduzir vulnerabilidades como injeções de prompt e manipulações que possam induzir comportamentos indesejados.

Além das verificações internas, o modelo passou por análises de especialistas independentes, incluindo organizações como Apollo, Vaultis e Dreadnode.

O Gemini 3 também passou por avaliações conduzidas por órgãos públicos, como a AISI, agência britânica voltada à segurança de IA.

Segundo o Google, esse processo é essencial para garantir que o sistema seja confiável em cenários reais e possa ser usado tanto por consumidores quanto por empresas sem comprometer segurança ou privacidade.

O modo Gemini 3 Deep Think, voltado para raciocínio ainda mais avançado, também está sendo submetido a testes adicionais antes de chegar ao público.

Ele será liberado apenas para assinantes do plano Ultra após essa etapa, enquanto permanece restrito a “testadores confiáveis”.

O Google diz que essa abordagem gradual faz parte de sua política de desenvolvimento responsável, na qual libera capacidades mais poderosas apenas quando considera que passaram por avaliações rigorosas o suficiente.

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As pesquisas que levaram à descoberta fazem parte do Apple Heart and Movement Study (AHMS), uma iniciativa da big tech em colaboração com o Brigham and Women’s Hospital e a American Heart Association. O objetivo do estudo é analisar dados de saúde coletados por dispositivos como o Apple Watch e o iPhone.

Para chegar aos resultados, os cientistas treinaram o novo modelo — chamado Wearable Behavior Model (WBM), ou Modelo de Comportamento Vestível, em tradução livre — com mais de 2,5 bilhões de horas de dados registrados pelos dispositivos da Apple.

A principal inovação do WBM é sua capacidade de usar dados mais refinados dos sensores do Apple Watch para identificar comportamentos e tendências relevantes à saúde dos usuários ao longo do tempo.

O modelo foi treinado com informações de 161.855 participantes do AHMS, incluindo métricas como energia ativa, ritmo de caminhada, variação das frequências cardíaca e respiratória, além da duração do sono.

WBM comparado a outros sensores

Os resultados mostraram que, ao analisar 57 tarefas relacionadas à saúde, o WBM superou o atual sensor de frequência cardíaca do Apple Watch em 18 das 47 tarefas estatísticas de previsão de saúde.

Já em tarefas dinâmicas — como detecção de gravidez, avaliação da qualidade do sono e identificação de infecções respiratórias — o novo modelo de IA teve desempenho superior ao dos sensores atuais, ficando atrás apenas na detecção de diabetes.

Os melhores resultados foram observados quando os dados do WBM foram combinados aos dos sensores tradicionais do relógio. Esse modelo híbrido alcançou 92% de precisão na detecção de gravidez, além de melhorias consistentes em tarefas como análise da qualidade do sono, diagnóstico de infecções e identificação de problemas cardiovasculares.

“A gravidez resulta em mudanças substanciais tanto na fisiologia subjacente de um indivíduo, conforme rastreado por sensores brutos, quanto em mudanças significativas no comportamento de um indivíduo, conforme medido por métricas derivadas como minutos de exercício, contagem de passos e marcha”, escreveram os pesquisadores no estudo, que ainda não foi revisado por pares.

“Consequentemente, esta tarefa serve como um exemplo claro da natureza complementar da modelagem de ambos os tipos de dados”, concluíram os especialistas.

Os pesquisadores relataram ainda que a previsão de diabetes teve 82% de taxa de acerto com os dados combinados, além de 76% de acerto em infecções e uma taxa de acerto de 69% na previsão de lesões.

Segundo os pesquisadores, a ideia não é substituir os sensores físicos pelo modelo de IA, mas usar no futuro ambas as ferramentas de forma complementar. Isso porque os sensores do Apple Watch são mais eficazes para captar mudanças fisiológicas de curto prazo, enquanto o WBM se destaca na identificação de sinais e tendências de longo prazo.

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