A modelo Gigi Hadid, 31, saiu em defesa de Elsa Hosk, depois que uma seguidora publicou um vídeo nas redes sociais comparando a sueca à brasileira Gisele Bündchen no desfile do Victoria’s Secret Fashion Show, realizado no último domingo (18)

Uma usuária do Threads fez a publicação e escreveu a seguinte legenda: “Imaginem a Gisele desfilando na passarela assim?”, insinuando que a brasileira faria um trabalho muito melhor nas passarelas.

Elsa Hosk desfilou com um body transparente, saltos dourados e um par de asas gigante, o que foi usado como argumento por Gigi para defender a colega de passarela.

“Isso realmente me impressionou! A Elsa arrasou demais. Sou super fã das Angels da “velha guarda”, mas a escala e o tamanho da passarela hoje em dia nem se comparam aos desfiles de antigamente. O percurso que a gente faz usando as asas é bem longo, e elas podem pesar mais de 34 kg, ter mais de 3 metros de altura”, disse ela.

“As asas estão cada vez maiores porque o público adora; elas são grandiosas, mas nada aerodinâmicas — e ainda tem o vento dos ventiladores na passarela! É preciso três homens para tirar essas asas da gente. A Elsa está deslumbrante, forte, e carregou tudo com uma maestria incrível. Vocês não fazem ideia!”, concluiu a modelo.

Veja:

Ver no Threads

ELSA HOSK WALKING THE VICTORIA’S SECRET FASHION SHOW! https://t.co/2WBDP5xkJX

— 𝐫. (@aemisias) October 19, 2026

Brasil domina passarela

Embora a expectativa fosse grande, Gisele Bündchen, 46, não estrelou o casting. No entanto, fez questão de deixar um recado especial ao final da apresentação. “Isso não foi incrível?”, perguntou. “Vocês vão ver mais de mim muito em breve”, prometeu, enquanto usava uma lingerie rosa clara e um clássico robe da grife.

Entre as modelos mais aguardadas pelos fãs estavam Adriana Lima, 45, e Alessandra Ambrósio, 45. As duas fizeram as aparições ainda na primeira parte do desfile, recebendo diversos aplausos.

Quem também fez um aguardado retorno foi Carol Trentini, 39. Após 17 anos, ela voltou ao VSFS com um conjunto em tons de verde e rosa, rendado.

Já no segundo ato do espetáculo, que contou com a apresentação de Tate McRae, teve a nova participação da baiana Daiane Sodré, 33, com um look colorido, incluindo diversos acessórios maximalistas e body chain.

O segmento Pink, sub-marca da Victoria’s Secret, mais focada no público jovem, foi dominado por várias influenciadoras, incluindo Gabi Moura, 22. Após oito anos, Gizele Oliveira, 33, também retornou ao palco, com um modelito minimalista e cabelos soltos.

Por fim, no quinto ato, Luiza Perote, 21, fez sua estreia ao lado de outras novatas, usando um modelo de lingerie black & white.

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*Com informações de Caroline Ferreira, da CNN Brasil 

Uma simples selfie pode conter pistas surpreendentes sobre sua saúde geral e longevidade, especialmente entre pessoas com câncer.

Pesquisadores do Mass General Brigham, em Boston, desenvolveram modelos de inteligência artificial que, segundo eles, podem prever a idade biológica e as chances de sobrevivência de um paciente com câncer usando apenas uma única fotografia do rosto.

A pesquisa, publicada na segunda-feira no periódico The Lancet Digital Health , sugere que a análise facial pode se tornar uma ferramenta adicional para os médicos considerarem ao avaliar as chances de sobrevivência de um paciente e ao decidir quais abordagens de tratamento podem funcionar melhor para seus pacientes com câncer.

“Fiquei bastante surpreso ao descobrir que podíamos identificar sinais de risco de mortalidade apenas com uma fotografia facial”, disse o autor do estudo, Dr. Raymond Mak, radiooncologista do Mass General Brigham Cancer Institute e membro do corpo docente do programa de Inteligência Artificial em Medicina do Mass General Brigham.

Os modelos de IA – treinados com mais de 40 milhões de imagens faciais – avaliam especificamente diferentes aspectos do rosto para mensurar a saúde geral e a idade biológica de um paciente com câncer. Ao contrário da idade cronológica, que mede o número de anos que uma pessoa viveu, a idade biológica reflete o quão bem o corpo envelheceu em nível celular e físico.

“O algoritmo de estimativa de idade analisa a área ao redor das têmporas, a área na testa, acima dos olhos e o que chamamos de sulco nasolabial, a linha que liga o nariz ao canto da boca”, disse Mak sobre as partes do rosto que os modelos de IA consideram ao avaliar a idade biológica.

“Em contrapartida, o algoritmo de previsão de risco de mortalidade analisa uma parte totalmente diferente do rosto”, disse Mak. “Ele analisa a ponte do nariz e a área abaixo dos olhos.”

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Curiosamente, as mesmas regiões do rosto que o modelo de IA avalia para prever a idade biológica e a sobrevivência são as mesmas partes que o médico e filósofo grego Hipócrates mencionou no Livro dos Prognósticos , escrito por volta de 400 a.C., quando descreveu “o nariz afilado, os olhos fundos, as têmporas caídas” como sinais de atrofia muscular e risco de mortalidade.

“Pensar que nossos algoritmos poderiam estar replicando a sabedoria de Hipócrates de milênios atrás foi algo impressionante para nós”, disse Mak.

Os algoritmos de IA não tinham conhecimento dos textos antigos de Hipócrates, porque “nossos algoritmos são treinados puramente com fotografias de rostos e, em seguida, se alguém morreu ou não, ou sua idade”, disse Mak.

“Não leva em consideração o texto, o conhecimento ou a sabedoria que estão reunidos na internet”, acrescentou. “Então, ouvir Hipócrates ecoando através dos milênios em nossos algoritmos foi muito estranho.”

Mak e seus colegas construíram originalmente um modelo robusto de IA chamado Foundation Artificial Intelligence for Health Recognition-Face (FAHR-Face), que foi treinado com mais de 40 milhões de imagens faciais abrangendo diversas idades e origens étnicas.

O modelo foi então ajustado e usado como base para construir outros dois modelos capazes de executar tarefas específicas: o modelo FAHR-FaceAge estima a idade biológica de uma pessoa com base em uma única foto, e o modelo FAHR-FaceSurvival prevê as chances de sobrevivência de um paciente com câncer, combinando características faciais com outras informações clínicas.

Com o modelo FAHR-FaceSurvival, os pesquisadores descobriram que, entre 122 pacientes com câncer que, segundo o modelo, apresentavam alto risco de morte, mais da metade, 52,5%, faleceu em até 90 dias após a avaliação, conforme previsto. Em comparação, apenas cerca de 2% dos 975 pacientes do grupo de menor risco do FAHR-FaceSurvival faleceram em até 90 dias.

Ao avaliar o modelo FAHR-FaceAge, os pesquisadores descobriram que 21% dos 1.060 pacientes cuja idade biológica era mais de 20 anos superior à sua idade cronológica morreram em 90 dias. Em comparação, cerca de 6% dos 4.195 pacientes com idades biológicas pelo menos 10 anos inferiores à sua idade cronológica morreram em 90 dias.

Os pesquisadores descobriram que alterações estéticas no rosto – como cirurgias, injeções como Botox ou maquiagem, não afetaram o desempenho dos modelos de IA.

‘Uma prova de conceito promissora’

Os autores do estudo enfatizam que seus modelos de IA não têm a intenção de substituir médicos ou avaliações clínicas existentes. Em vez disso, descrevem a tecnologia como uma ferramenta emergente que poderá, um dia, auxiliar o médico na avaliação da saúde de um paciente ou na tomada de decisões sobre opções de tratamento.

“Se conseguirmos detectar precocemente o envelhecimento acelerado ou índices de mortalidade mais elevados, poderemos rastrear esses problemas ou identificar pacientes que possam se beneficiar de exames adicionais para doenças graves em um estágio inicial”, disse Mak.

Embora o novo estudo tenha sido realizado apenas com pacientes com câncer, Mak afirmou que mais pesquisas poderão revelar se resultados semelhantes podem surgir em pessoas saudáveis ​​que estejam interessadas em sua longevidade.

O uso da tecnologia de IA no estudo é fascinante, mas ainda precisa ser avaliado clinicamente, disse o Dr. Wilbur Lam, presidente de pesquisa e professor de pediatria e engenharia biomédica da Universidade Emory.

“Este é um estudo extremamente convincente que deriva de um grande conjunto de dados e suas associações entre imagens faciais e idade biológica, bem como risco de sobrevivência ao câncer, parecem ser robustas. Sua verdadeira utilidade clínica, no entanto, precisará ser demonstrada prospectivamente”, disse Lam, que não participou do estudo, em um e-mail.

“Além disso, como os próprios autores mencionam, resta saber se essa ferramenta pode ser usada com precisão em subpopulações específicas”, disse ele. “Por exemplo, a intensidade dos efeitos em pessoas com características faciais específicas, cor da pele e faixas etárias também precisará ser testada prospectivamente para que a tecnologia possa ser implementada clinicamente.”

O estudo fornece “evidências convincentes” de uma ligação estatística entre a aparência facial e a sobrevida em pacientes com câncer submetidos à radioterapia, afirmou Miroslaw Bober, professor de processamento de vídeo e inteligência artificial da Universidade de Surrey, em um comunicado divulgado pelo Science Media Centre, com sede no Reino Unido.

Mas “prever um resultado não é o mesmo que explicá-lo. Apesar das referências à ‘idade biológica’, a IA estima a idade com base na aparência facial, em vez de medir diretamente qualquer processo biológico subjacente de envelhecimento”, disse Bober, que não participou do estudo.

“Os autores relacionam as regiões faciais nas quais a IA se baseia à ‘aparência de quem está morrendo’ descrita pelos médicos. No entanto, o estudo não testou se a IA reconhece algo que um médico não reconheceria”, disse Bober.

“O estudo não demonstrou que essas previsões adicionam informações clinicamente úteis além das avaliações dos médicos sobre a saúde e o condicionamento físico geral do paciente, que não foram mensurados”, afirmou. “Esta é uma prova de conceito promissora, mas ainda não está pronta para uso clínico. A ferramenta ainda precisa ser testada em comparação com o julgamento clínico dos médicos e em diferentes hospitais e grupos de pacientes.”

La 080 Barcelona Fashion sorprendió hace cinco años impulsando un desfile de ropa de segunda mano y reciclada, sumándose a una tendencia que ya empezaba a crecer en la ciudad. Desde entonces, el compromiso con una moda más sostenible ha seguido estrechándose y el primer desfile de esta nueva edición, que se alargará hasta el viernes en el Port Vell, ha sido precisamente el 080 Reborn, nombre que lleva esta iniciativa que comandan des del primer día Fermín+Gilles, dúo de estilistas formado por Fermín Serret y Gilles Saint Martin que llevan 27 años trabajando juntos. De la nueva pasarela situada en la Marina Seca han salido entusiasmados. “El lugar es un sueño, una maravilla”, decía Fermín Serret mientras recibía felicitaciones por su propuesta Nòmade, que entiende la moda como un tráfico constante. La primera modelo, con una “joya” de vestido hallado en una planta de reciclaje, porteaba una gran maleta para este viaje.

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Numa experiência informal com amigos, pedi a assistentes de inteligência artificial que respondessem por mim a mensagens no WhatsApp e no Instagram. Tinham acesso a contexto sobre a minha vida e ao meu modo de escrever em cada conversa. Os meus amigos julgaram estar a falar comigo. O resultado impressionou-me, mas também me deixou uma pergunta incómoda: quanto da nossa presença podemos delegar antes de começarmos a comprometer a confiança dos outros?

É nesta fronteira que o prompting, a prática de dar instruções à inteligência artificial, se está a tornar mais interessante. Continuamos a discuti-lo como uma técnica para obter textos melhores, quando já serve para orientar trabalho sobre a nossa vida digital. Saber pedir passa a incluir escolher a informação relevante, definir o resultado pretendido e estabelecer até onde o assistente pode ir.

A documentação da OpenAI sobre utilização do computador descreve sistemas capazes de operar interfaces de aplicações e navegadores. Com ferramentas como o Codex e outros assistentes, consoante as funcionalidades e permissões disponíveis, uma conversa pode transformar-se numa sequência de ações. O pedido deixa de terminar numa explicação sobre onde clicar.

As aplicações quotidianas são menos espetaculares do que um robô humanoide, mas podem ser muito úteis. Um assistente pode ajudar a identificar programas que consomem recursos desnecessariamente e propor o seu encerramento. Pode localizar ficheiros volumosos ou duplicados e sugerir o que eliminar. Convém, porém, acertar no diagnóstico: apagar ficheiros liberta armazenamento; não aumenta a memória RAM instalada. E um ficheiro antigo pode continuar a ser importante. A data do último acesso não basta para o declarar dispensável.

O mesmo vale para o dinheiro que sai da conta sem que reparemos. Com acesso autorizado a faturas e recibos, um assistente pode detetar subscrições esquecidas ou potencialmente duplicadas, comparar custos e ajudar a cancelá-las. Pode ainda acompanhar um pedido sem resposta e, quando a integração o permite, interagir com o apoio ao cliente. Uma suspeita de duplicação exige confirmação; um cancelamento deve ficar comprovado no serviço.

Um bom pedido seria: «Analisa estas despesas, identifica possíveis subscrições repetidas e mostra-me a evidência e a poupança anual. Antes de cancelar, pede-me confirmação.» Este exemplo contém mais do que uma ordem: define fontes, critérios e um limite de atuação. O chamado “prompt perfeito” interessa-me menos do que esta capacidade de delegar com clareza. Uma frase bem escrita também não substitui controlos de acesso efetivos.

Além disso, a instrução já pode ter futuro. A documentação sobre tarefas agendadas do ChatGPT prevê execuções recorrentes e, em contextos compatíveis, tarefas desencadeadas por eventos de aplicações. Podemos pedir uma revisão mensal de despesas ou um aviso antes de uma renovação. A execução depende das ligações e permissões existentes; tarefas locais podem exigir o computador ligado. Agendar inclui decidir quando o assistente deve parar e quando precisa de nos chamar.

À medida que estes modelos se tornam mais capazes de responder às nossas perguntas, acredito que o próximo passo será aprenderem a fazer as perguntas certas nos momentos certos. Antes de agir, um assistente deverá reconhecer quando lhe falta contexto, quando as nossas prioridades podem ter mudado ou quando uma decisão exige confirmação. Saber perguntar sem nos interromper a cada passo será essencial para agir de forma alinhada com as nossas intenções e com segurança.

Há também um uso mais íntimo: pedir ajuda para nos conhecermos melhor. Em 2015, Wu Youyou, Michal Kosinski e David Stillwell publicaram na PNAS um estudo sobre a previsão de traços de personalidade a partir de gostos no Facebook. O trabalho mostrou que rastos digitais permitem inferências relevantes. Não demonstrou que qualquer chatbot nos compreende melhor do que nós próprios. Um retrato produzido a partir de mensagens deve ser tratado como uma hipótese a discutir, nunca como um diagnóstico ou uma identidade definitiva.

Podemos até pedir: «Desenha uma imagem da minha vida com base no que sabes sobre mim.» A imagem pode ajudar-nos a pensar nas atividades que nos ocupam e nas prioridades que dizemos ter. Mas representa o que partilhámos e a interpretação do sistema. Deixa de fora o que não registámos. O seu valor está na reflexão que provoca, não numa suposta capacidade de revelar a nossa essência.

Quanto mais contexto fornecemos, mais específicas podem tornar-se as respostas. Também aumenta o que fica exposto. Uma caixa de correio ou uma conversa contém informação sobre amigos, familiares e colegas. Dar acesso à nossa conta envolve, por isso, mais pessoas do que o titular. Antes de ligar um serviço, interessa perceber que dados serão enviados, onde ficam guardados, por quanto tempo e como podemos revogar o acesso.

Uma medida concreta é desativar, nas definições de privacidade e quando essa opção exista, a utilização dos nossos dados para treinar os modelos. Isso limita um uso adicional da informação e ajuda a protegê-la. Mas treino, processamento e conservação são coisas diferentes, como ilustram os controlos de dados da OpenAI: excluir os dados do treino não significa que deixem de ser processados ou guardados pelo serviço.

Existe ainda um risco menos intuitivo. Um assistente pode encontrar instruções maliciosas numa página ou num documento e confundi-las com ordens legítimas. O National Cyber Security Centre britânico alerta para esta vulnerabilidade, conhecida como prompt injection. Quando o sistema pode agir, o erro pode passar do texto para uma alteração real. Devemos limitar os acessos ao necessário, preservar cópias recuperáveis e confirmar operações com consequências difíceis de desfazer.

A experiência com os meus amigos tornou outra responsabilidade evidente. Reproduzir o meu estilo não equivale a estar presente numa relação. O episódio que relato é uma observação pessoal, sem controlo experimental; não prova que a imitação seja sempre convincente. Ainda assim, obriga-me a defender transparência quando um sistema conversa autonomamente em nosso nome. Uma resposta automática sobre horários e uma mensagem de apoio num momento difícil não pedem o mesmo grau de envolvimento humano.

Os benefícios de produtividade têm fundamento, embora dependam da tarefa. No estudo Generative AI at Work, publicado em 2025 no Quarterly Journal of Economics, Erik Brynjolfsson, Danielle Li e Lindsey Raymond analisaram 5172 profissionais de apoio ao cliente. O acesso a assistência de IA aumentou, em média, 15% o número de problemas resolvidos por hora. Os ganhos variaram entre trabalhadores. É um resultado relevante num contexto concreto, não uma promessa de poupança idêntica para cada utilizador.

Perante uma mensalidade elevada, vale a pena fazer contas. Uma subscrição cancelada ou várias horas recuperadas podem justificar o investimento. Mas a conta tem de incluir o tempo gasto a explicar, supervisionar e corrigir. A sensação de estar a produzir mais não chega. Se pagarmos por uma ferramenta que quase não usamos, acabámos de acrescentar outra subscrição à lista que lhe pedimos para limpar.

Vejo aqui uma oportunidade de tornar acessível ajuda que antes exigia conhecimento técnico ou dinheiro para a contratar. Para a aproveitar, precisamos de ensinar a definir tarefas, verificar resultados e proteger informação. Se esta aprendizagem ficar reservada a quem pode pagar os melhores planos e experimentar sem receio, os ganhos serão distribuídos de forma desigual.

Quero que estes assistentes me devolvam tempo para aquilo que escolho fazer, incluindo estar com os meus amigos. É esse o critério com que pretendo avaliá-los. O prompting torna-se uma competência valiosa quando nos ajuda a exercer melhor essa escolha, mantendo sob o nosso controlo as decisões que contam.

Todas as opiniões expressas neste artigo são da exclusiva responsabilidade do autor e não representam nem refletem as opiniões, políticas ou posições de qualquer instituição à qual esteja afiliado.

El Fantasy Bra es el sujetador joya más icónico de Victoria’s Secret, una pieza única de lencería cuyo valor suele alcanzar varios millones de dólares y que históricamente han lucido las modelos más importantes de las pasarelas. Claudia Schiffer fue la primera que lo llevó en 1996; después la siguieron otras como Gisele Bündchen en 2000 y en 2005 y Miranda Kerr en 2011. Pero desde 2018 esta icónica pieza no había vuelto a aparecer en el mítico desfile anual, cancelado entre ese año y 2024, cuando regresó con sus modelos más famosas. El Fantasy Bra tenía que volver, pero quién lo luciese y cómo lo hiciese era fundamental para recuperar uno de los emblemas de la firma. También era importante conseguir la atención mediática, y lo han hecho gracias a Kylie Jenner.

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Cindy Crawford se ha despedido públicamente de su hijo, Presley Gerber, este domingo 18 de octubre, casi un mes después de su trágica muerte el pasado 20 de septiembre, a los 27 años. “Estamos profundamente desconsolados por la pérdida de nuestro querido hijo y hermano”, ha escrito la modelo en una publicación de Instagram —donde tiene 8,2 millones de seguidores—, en un emotivo mensaje que ha firmado junto a su marido, Rander Gerber, y su hija, Kaia Gerber. “Nos sentimos muy afortunados de haber tenido a Presley en nuestras vidas durante 27 años. Es un alma dulce y hermosa que amó y es amada, ahora y para siempre”, continúa el texto, que supone las primeras palabras que la familia comparte desde la muerte del joven, fallecido a causa de una sobredosis después de años luchando con problemas de adicciones.

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