potatoguy

Em 134 anos de história, o STF contou com mais de 170 ministros e apenas 3 ministras. Nenhuma negra

Lula subindo a rampa do Planalto parecia coisa de cinema. Ao lado dele iam mulheres negras, indígenas, crianças e até um vira-lata adotado. Depois do inferno que foram os anos Bolsonaro, com mais gente preta passando fome, mais indígenas massacrados e mais mulheres nas linhas de tiro e de soco, aquela presença da diversidade no espaço público parecia um alento. Um alento que se estampava ali, se encarnava ali, com todos aqueles corpos subalternizados reconduzindo Lula à Presidência.

[...]

A diversidade racial e de gênero não é perfumaria progressista, mas exigência técnica da democracia. Os protocolos para julgamento em perspectiva de gênero (CNJ, 2023) e de raça (CNJ, 2024) estão aí para confirmar em qual direção a banda democrática toca. Por isso, indicar Zanin, Dino e, agora, Messias é escancarar o teatro político. É colocar em cena essa inquietante contradição entre a propaganda da rampa e a tática política que explicita uma lealdade do tipo “Clube do Bolinha”. O que – convenhamos – sempre pega mal para quem usa a democracia como slogan.

Zanin é a mais estrondosa das obscenidades. Símbolo do compadrio, o mérito solitário dele é ser “amigo do rei”. Das três, é a mais antirrepublicana das indicações. Não apenas por ter sido advogado de Lula, mas, sobretudo, porque ele, diferentemente de Dino ou Messias, sequer cumpre o requisito constitucional de “notório saber jurídico”. Sem aprovação em concurso público, sem percurso acadêmico notável ou carreira institucional prévia, Zanin alcançou o mais alto posto judicial por puro filhotismo. Essa irresponsabilidade tem cobrado seu preço. Até aqui, o homem leal de Lula já votou contra o princípio da insignificância penal, contra a criminalização da LGBTfobia e não conheceu a ação que versava sobre violações dos direitos dos povos Guarani e Kaiowá. Isso sem contar a cara de azia.

[...]

Presidente dos EUA cita conversa com Lula em outubro e recomendações de outras autoridades em decisão que retirou tarifas de 40% de mais de 200 itens exportados pelo Brasil. Lula celebra decisão.

Na semana passada, foi a vez de o governo Trump reduzir as tarifas de importação de 10% aplicadas globalmente sobre cerca de 200 produtos, incluindo café. Mas, na prática, para o Brasil, as taxas só caíram de 50% para 40%. Agora, esses 40% restantes também foram retirados.

I already made a post explaining it, but it's in portuguese (feel free to translate it): https://lemmy.eco.br/post/18293426

I totally don't work with it and shill it every time.

Edit: the translation:

I believe this isn't talked about much, so I wanted to give a more technical explanation of how PIX (Instant Payments ~~Twitter~~, I think the X is just there to make the name look cool) works, explaining some of the main messages, the roles of each component, and everything else.

PIX is a messaging system between banks, using Bacen (Central Bank) as a router and system manager. In this system, there's the main part, in my view, which is the ICOM (communication interfaces), through which messages travel.

To send a message to another bank, it's necessary, using rfsn (Bacen's internal network), to connect to the server and send:

POST /api/v1/in/{ispb}/msgs

This way, Bacen sends the message to other banks, which through long polling, using multiparts (to retrieve multiple messages at the same time), pulls the messages for their bank by initializing the polling:

GET /api/v1/out/{ispb}/stream/start

and the actual retrieval:

GET /api/v1/out/{ispb}/stream/{PI-Pull-Next}

This way, any bank can send PIX messages to any other bank. But there are also two channels in PIX: the primary one, which handles instant payments, has administrative messages, etc., and the secondary one, which is used for payment batches, such as income tax refunds, social benefits, etc., which is primarily used during the early morning hours. These two channels are separated so one doesn't affect the other, so your weed PIX doesn't affect someone else's salary payment PIX and vice versa.

In this system, it can also happen that one bank communicates with Bacen (direct participant), while there are other banks registered under that bank (indirect participants). So when you send a payment to a fintech without a direct connection to Bacen, you send that payment to the direct participant who then sends it to that fintech.

But what messages are sent?

There are several, such as payment requests (pacs.008), acceptance or rejection due to business errors (pacs.002), refunds of payment amounts (pacs.004), PIX Automático messages (automatic debit and billing system through PIX), administrative messages (adding new banks, changing a bank's CNPJ/ISPB), etc. All messages are in XML format.

There are also validations that all banks need to perform with the messages (through the XSDs in that zip file), message hashes, verifications with public keys, signing sent messages. All of this to ensure the security that whoever is sending is really the bank that's sending.

There are also catalog changes for additions of new messages, changes to messages, alphanumeric CNPJ exchanges, those kinds of things, which happen according to a Bacen schedule and are made available on the website.

In this regard, there are some statistics about PIX for anyone who wants to see them too.

And how do PIX keys work (DICT)?

Basically, banks register people's accounts with the central bank, with the keys you know, making it so that instead of sending a manual PIX (if you enter the account, branch, bank, CPF, etc., at the time of sending, you can send a payment without a DICT key, the person doesn't even need to have a key for you to send them a PIX), there's a call to Bacen to verify which account belongs to that key, in order to actually send the PIX, it's that little window that opens after you enter the account key in the app.

So that's it, a more technical but basic explanation of how our payment system works, if there are any questions I can answer, let me know!

O texto a seguir, escrito por Kleber Mendonça Filho e intitulado A história na ordem errada, é o prefácio do livro O Agente Secreto: um roteiro de Kleber Mendonça Filho, que será publicado pela Amarcord, da editora Record, no fim deste mês.

cross-posted from: https://lemmy.eco.br/post/18388441

A video about love and dating in the contemporary age.

BRB tentou fechar acordo para comprar o Banco Master, com apoio do governador do DF. Negociação foi barrada pelo Banco Central.

Eeeeeeita Enganeis, será que vai ter toc toc toc na sua casa?

The Kerguelen Islands (/kər.ˈɡeɪ.lən/ or /ˈkɜːr.ɡə.lən/; in French commonly Îles Kerguelen but officially Archipel Kerguelen, pronounced [kɛʁɡelɛn]), also known as the Desolation Islands (Îles de la Désolation in French), are a group of islands in the sub-Antarctic region. They are among the most isolated places on Earth, with the closest territory being the Heard Island and McDonald Islands territory of Australia located at roughly 450 kilometres (240 nautical miles), and the nearest inhabited territory being Madagascar at more than 3,300 km (1,800 nmi) in distance. The islands, along with Adélie Land, the Crozet Islands, Amsterdam and Saint Paul islands, and France's Scattered Islands in the Indian Ocean, are part of the French Southern and Antarctic Lands and are administered as a separate district.

Crédito: Paulo Pinto/AGPT

Entre o concreto e a memória, São Paulo e Cali revelam a geografia racial da pobreza e a potência criadora das periferias negras latino-americanas

How a mysterious frontier island peopled by "barbarians" became one of the four main islands of Japan - and how the original inhabitants suffered as a result.

There's also an interesting video about some of the subjects, like the Ainu (about the Kurils, just north of Hokkaido) from Mark's Expedition.

Estudo conduzido pelo streaming Deezer e pelo instituto de pesquisa Ipsos mostrou que 97% dos entrevistados não souberam diferenciar canções geradas por inteligência artificial das feitas por humanos

O serviço de streaming Deezer e o instituto de pesquisas Ipsos divulgaram, na quarta-feira (12), um estudo acerca da percepção do público sobre o uso de inteligência artificial na música. A análise aconteceu a partir de 9.000 entrevistas em oito países – Brasil, Estados Unidos, Canadá, Reino Unido, França, Holanda, Alemanha e Japão.

97% é a porcentagem de entrevistados que não conseguiram diferenciar músicas geradas por inteligência artificial de cantores reais

A maior parte dos entrevistados (71%) ficou surpresa com as criações por inteligência artificial, e pouco mais da metade (52%) se sentiu desconfortável por não reconhecer o artista digital. Os resultados são uma amostra da participação da IA na indústria musical, com milhares de ouvintes e contratos milionários.

Neste texto, o Nexo apresenta os resultados da pesquisa, explica como a IA está se popularizando entre o público e mostra quais os posicionamentos das principais plataformas musicais sobre a inteligência artificial na indústria.

Os resultados da pesquisa

A pesquisa teve como público-alvo pessoas de 18 a 65 anos, feita de maneira online entre os dias 6 e 10 de outubro. 46% dos entrevistados disseram que a inteligência artificial pode ajudá-los a descobrir músicas novas.

Os entrevistados foram submetidos a um teste cego de escuta: os pesquisadores apresentaram três músicas, sendo duas geradas totalmente por IA e uma feita por humanos.

As reações sobre músicas geradas por inteligência artificial foram mistas. Enquanto 66% dos entrevistados afirmaram que ouviriam faixas geradas totalmente por IA por curiosidade, 40% pulariam canções não humanas se as encontrassem nos serviços de streaming.

Em relação ao impacto da IA na indústria, 51% afirmaram que ela terá um papel significativo na criação musical na próxima década. A mesma porcentagem disse que as músicas serão mais genéricas e de baixa qualidade, enquanto 64% afirmou que a produção cultural irá perder a criatividade com a inteligência artificial.

Os entrevistados disseram que as plataformas devem agir de maneira transparente, rotulando músicas feitas 100% por IA. 73% afirmaram que gostariam que os serviços de streaming indicassem se estão recomendando faixas não humanas. Além disso, um quarto das pessoas não tem certeza se o algoritmo deles recomenda ou não esse tipo de composição.

42% é a porcentagem de entrevistados que gostariam de um filtro para músicas feitas 100% por IA nos serviços de streaming

A pesquisa também perguntou a opinião dos entrevistados sobre direitos autorais: 65% disseram que não deveria ser permitido usar material protegido para treinar modelos de inteligência artificial, e 73% acham a prática sem autorização antiética.

Sobre a remuneração de artistas, sete em cada 10 entrevistados afirmaram que a IA ameaça a indústria. 69% acreditam que os pagamentos para músicas de inteligência artificial deveriam ser menores que para os humanos.

Cenário brasileiro A Deezer Brasil divulgou os resultados da pesquisa no cenário nacional. Os dados foram semelhantes ao cenário mundial, repetindo a porcentagem de entrevistados que não identificaram músicas geradas por IA: 97%. No entanto, os brasileiros se mostraram mais interessados em canções de inteligência artificial.

76% é a porcentagem de brasileiros que escutariam músicas por IA por curiosidade

Os principais resultados brasileiros foram:

62% acreditam que ferramentas de IA podem ajudar a descobrir novas músicas 60% disseram que a inteligência artificial pode levar à perda de criatividade na indústria musical 46% se sentiram desconfortáveis por não diferenciarem as músicas de IA 77% afirmaram que as músicas de IA deveriam ser rotuladas 56% discordam do uso de material protegido por direitos autorais para treinar modelos 64% disseram que os pagamentos por músicas totalmente feitas por IA deveriam ser menores que para humanos A IA na indústria musical A pesquisa da Deezer e do Ipsos também perguntou a opinião sobre o ranqueamento de produções de IA em paradas musicais com artistas reais. Apenas 11% dos entrevistados disseram que ambos deveriam estar nas mesmas listas – esse valor sobe para 52% entre os brasileiros.

Na mesma semana do lançamento do estudo, a lista de músicas mais escutadas de country em plataformas digitais da revista Billboard é liderada pela canção “Walk My Walk”, de Breaking Rust. A faixa do artista de IA acumula mais de 3,9 milhões de plays no Spotify desde seu lançamento, em 17 de outubro.

Segundo a Billboard, dez artistas de IA figuraram em rankings semanais de mais escutados em plataformas digitais desde 16 de agosto. Em 2023, paródias computadorizadas tinham chegado a altas posições nas listas de plays digitais, como é o caso de “First Day Out”, com a voz de Donald Trump, e “PLAN Z”, imitando o personagem Plankton, do desenho animado “Bob Esponja”

A principal artista de IA do momento é Xania Monet. Criada pela poetisa americana Telisha “Nikki” Jones, com o uso da plataforma de geração de músicas Suno, a personagem canta ao estilo R&B. Ela foi a primeira criação por computador a tocar repetidas vezes nas rádios americanas que apareceu nas listas principais da Billboard.

1.392.952 é o número de ouvintes mensais de Xania Monet no Spotify, em 14 de novembro

Monet alcançou a terceira colocação das músicas de gospel mais ouvidas na semana terminada em 25 de outubro, com “Let Go, Let God”. Já no ranking de R&B em rádio, ela ficou na 30ª colocação na semana de 8 de novembro, com “How Was I Supposed to Know”. A música tem mais de seis milhões de plays no Spotify.

Em julho, a banda de folk e rock alternativo The Velvet Sundown alcançou a marca de um milhão de ouvintes mensais no Spotify. Além das músicas, as imagens de divulgação e a descrição do perfil foram feitas por inteligência artificial. O conjunto se descreve como “uma provocação artística contínua concebida para desafiar os limites da autoria, identidade e o futuro da própria música na era da IA”.

No Brasil, a cantora Tocanna – uma tucana antropomorfizada criada pelo designer gráfico Gustavo Sali – popularizou nas redes sociais com “São Paulo”, uma paródia explícita de “Empire State of Mind”. O cantor Jay-Z, autor da original, derrubou a versão brasileira por violação de direitos autorais.

A ação das plataformas

A geração de músicas em plataformas de IA, como o Suno e o Soundful, se expandiu no último ano. Os serviços de streaming de música, como Spotify, Deezer e YouTube, ainda não têm uma atuação compartilhada sobre o uso de músicas de inteligência artificial. A atitude geral é aceitá-las em seu catálogo, mas com algumas restrições.

De acordo com Liz Pelly, jornalista americana e autora do livro “Mood Machine: The Rise of Spotify and the Costs of the Perfect Playlist” (em tradução livre, “Máquina do humor: O crescimento do Spotify e os custos da playlist perfeita”), o uso de artistas falsos faz parte de uma estratégia de mais de uma década das plataformas, para alavancar um estado de espírito através das playlists. “A indústria usa termos como música de conveniência, música funcional e ouvinte passivo para se referir a isso”, disse ao Nexo em fevereiro de 2025.

“Quando os ouvintes passam a moldar seus hábitos às playlists, isso coloca o serviço de streaming em uma posição de poder para colocá-los para escutar as músicas que são mais baratas”. Liz Pelly, jornalista americana, em entrevista ao Nexo em fevereiro de 2025

A principal luta conjunta dos serviços de streaming é a redução do spam musical. Ao barrar o envio em massa, duplicações, composições praticamente iguais e faixas artificialmente curtas e de baixa qualidade, as plataformas reduzem os gastos com a distribuição de royalties.

O Spotify lançou, em setembro, um filtro para identificar autores que enviam spam musical para a plataforma. De acordo com comunicado da empresa, mais de 75 milhões de músicas foram retiradas da plataforma por se enquadrarem nesse tipo de produção.

A clonagem de voz – os chamados deep fakes – também é alvo do Spotify. Músicas que imitam outros artistas, seja por IA ou por outros métodos, sem permissão do original passaram a ser excluídas da plataforma.

Em junho, o Deezer foi a primeira plataforma musical a rotular músicas inteiramente produzidas por IA. O serviço de streaming afirmou que recebe mais de 50 mil faixas geradas por inteligência artificial por dia. Isso equivale a um terço do conteúdo enviado diariamente.

O serviço de streaming também definiu que não irá mais colocar tais faixas em playlists criadas por seu algoritmo. Além disso, o Deezer também é a única das principais plataformas a assinar a “Declaração sobre o treinamento de IA”, documento com mais de 50 mil signatários contra o uso não autorizado de obras para o treinamento de modelos.

No comunicado de setembro, o Spotify afirmou que apoia o padrão de rotulação em desenvolvimento pela DDEX (Digital Data Exchange). O sistema da organização sem fins lucrativos permite que produtores e distribuidores identifiquem se a música é feita por IA. A ferramenta permite detalhar o momento em que a inteligência artificial foi utilizada – se na faixa inteira ou em trechos, como na voz ou na pré-produção.

Brownian motion is a stochastic process used to model random phenomena, such as stock prices or particles moving in a fluid. The Riemann zeta function is a complex analytic function. Two different areas of mathematics. So, why does the Riemann zeta function keep appearing in the study of Brownian motion?

This video looks at some of the surprising ways that Riemann's zeta function appears with Brownian motion.

Boa tarde, pessoal.

Acredito que não se fala muito sobre, queria dar uma explicação mais técnica sobre como o PIX (Pagamentos Instantâneos ~~Twitter~~, acho que o X só está ali para o nome ficar legal) funciona, explicando algumas das principais mensagens, papéis de cada coisa e tudo mais.

O PIX é um sistema de mensageria entre bancos, utilizando o Bacen como roteador e gerenciador do sistema. Nesse sistema, existe a principal parte, na minha visão, que são as ICOM (interfaces de comunicação), por onde as mensagens trafegam.

Para enviar uma mensagem para outro banco, é necessário, utilizando a rfsn (rede interna do bacen), se conectar ao servidor e enviar:

POST /api/v1/in/{ispb}/msgs

assim o bacen envia a mensagem aos outros bancos, que por um long polling, utilizando multiparts (para a retirada de múltiplas mensagens ao mesmo tempo), retira as mensagens para seu banco por meio da inicialização do polling:

GET /api/v1/out/{ispb}/stream/start

e da retirada em si:

GET /api/v1/out/{ispb}/stream/{PI-Pull-Next}

Assim, qualquer banco pode enviar mensagens do PIX para qualquer outro banco. Mas também existem dois canais no PIX, o primário, que realiza os pagamentos instantâneos, tem as mensagens administrativas, etc, e o secundário, que serve para os lotes de pagamentos, como restituição do imposto de renda, benefícios sociais, etc, que é usado primariamente no período da madrugada. Esses dois canais são separados para um não afetar o outro, para seu PIX da ganja não afetar os PIX do pagamento do salário de outra pessoa e vice versa.

Nisso, também pode ocorrer de um banco fazer a comunicação com o Bacen (participante direto), enquanto existem outros bancos registrados nesse banco (participantes indiretos). Então quando se envia um pagamento para uma fintech sem conexão direta com o Bacen, se envia este pagamento para o participante direto que envia para aquela fintech.

Mas quais mensagens são enviadas?

Existem diversas, como o pedido de pagamentos (pacs.008), a aceitação ou rejeição por erro de negócio (pacs.002), a devolução de valores de um pagamento (pacs.004), as mensagens do PIX Automático (sistema de débito automático e boletagem por meio do PIX), as mensagens administrativas (adição de novos bancos, mudança do CNPJ/ISPB de um banco), etc. Todas as mensagens são por meio de XML.

Também existem validações que todos os bancos precisam fazer com as mensagens (por meio dos XSDs do zip ali), hashs das mensagens, verificações com chaves públicas, assinar as mensagens enviadas. Isso tudo para garantir a segurança de quem realmente enviou é o banco que está enviando.

Também existem as mudanças de catálogo, para adições de novas mensagens, alterações nas mensagens, troca do CNPJ alfanumérico, essas coisas, que acontecem com um cronograma do Bacen e são disponibilizadas no site.

Nisso, existem algumas estatísticas sobre o PIX para quem quiser ver também.

E como as chaves do PIX funcionam (DICT)?

Basicamente os bancos registram com o banco central as contas das pessoas, com as chaves que vocês conhecem, fazendo com que, ao invés de enviar um PIX manual (se você colocar a conta, agência, banco, cpf, etc, na hora do envio, você consegue enviar um pagamento sem chave DICT, a pessoa nem precisa ter uma chave para você enviar um PIX), exista uma chamada no bacen para verificar qual é a conta daquela chave, para assim enviar o PIX de fato, é aquela janelinha que abre depois de colocar a chave da conta no aplicativo.

Então é isso, uma explicação mais técnica, porém básica sobre o funcionamento do nosso meio de pagamento, qualquer dúvida que eu possa tirar, falem aí!

Edit: Português e alguns links adicionais