Manifold Podcast Bölüm #100! Jeffrey Epstein, İsrail ve Elite Power, Murtaza Hussain ile birlikte Murtaza Hussain, yakın zamanda elde edilen Epstein e-postalarına dayanarak önemli haberleri ortaya çıkaran Drop Site News için muhabirdir. Hussain, Epstein'ın "İsrail istihbaratı, ABD istihbaratı ve diğer istihbarat kurumlarıyla kapsamlı bir ilişkisi olduğunu" bildiriyor. ülkeler de var... O, çok, çok seçkin bir seviyede bir anlaşma yapımcısı ve bir çözümcüydü." (01:08) - Giriş (02:20) - Drop Site Haberlerinin Misyonu (06:00) - Epstein E-postaları (15:28) - Epstein bağlantıları ve elit güç (35:48) - Epstein ve istihbarat ajansları (39:54) - Ari Ben Menashe ve İran Kontra Olayı (42:21) - Medya Sansürü ve Siyasi Sonuçlar (47:33) - Epstein Soruşturmalarının Geleceği @ryangrim @DropSiteNews @jeremyscahill @MazMHussain

Çin'de biyofarma üzerine FT: Bugün, batılı ilaç yöneticileri ve yatırımcıları özel olarak, şirketlerinin ilaç yeniliğindeki liderliği Çin'e kaybetme riski olduğunu söylüyor. Çin'in biyofarma yükselişinin merkezinde hız ve verimlilik yer alıyor — bu faktörler ilaç geliştirmeyi sadece daha hızlı değil, aynı zamanda önemli ölçüde daha ucuz hale getiriyor. Ulusun avantajı, laboratuvar araştırmacılarından ve ekipman üreticilerinden BiBo'nun yeni üretim hattını yerine oturtan işçilere kadar geniş ve yüksek vasıflı bir iş gücünden kaynaklanıyor. Bu yeteneklerin bir kısmı yurtdışında ABD üniversitelerinde ve büyük ilaç gruplarında eğitim almış olsa da, iş gücünün büyük kısmı yerli mühendislerden oluşmaktadır. McKinsey raporu, Çin'in ilaç geliştirmenin her aşamasında zaman ve maliyet avantajını ortaya koyuyor. Danışmanlık şirketi, Çinli ilaç üreticilerinin hedef molekülü ilaç adayına ve erken klinik denemelere taşımada küresel ortalamadan iki ila üç kat daha hızlı ilerleyebileceğini tahmin ediyor. ... Çin'in yeni ilaç geliştirmedeki güçleri, temel araştırmaların zaten kurulmuş olduğu alanlarda yatıyor, ancak doğru formülasyonları bulmak için laboratuvar çalışmaları gereklidir. "Bu daha çok bir bulmaca gibi, bilimsel bir zihniyetten çok mühendislik gerektiriyor. Bu tür işler için, hangi yolun işe yarayacağını bulmak için çok hızlı hareket eden çok verimli bir ekibe ihtiyacınız var,"

Teorik fizik araştırmalarında modellerin kullanımı için benzer bir Jeneratör-Doğrulayıcı yaklaşımını benimsedim. Bilimin öncüsündeki insan uzmanları, Doğrulayıcı modelleri öyle geliştirebilir ki, otonom çalışma gerçek dünya araştırma problemlerinde bile son derece güçlü hale gelir (sadece yapay matematik yarışması problemleri = insanların sınırlı sürede çözülebilen iyi yerleştirilmiş problemler değil). DeepSeekMathV2 Jeneratör ve Doğrulayıcı Arasındaki Sinerji Kanıt üreteci ve doğrulayıcı, kendini geliştiren bir geri besleme döngüsü oluşturur. Üretici giderek daha karmaşık kanıtlar ürettikçe, bunlar doğrulayıcıyı zorlayarak yeni eğitim verilerine dönüşen zayıflıkları ortaya çıkarır. Başlangıçta, insan uzmanları, doğrulayıcının yeniden eğitimini işaretlenen sorunları gözden geçirerek yönlendirdi — bu süreç, her kanıt için birden fazla doğrulama girişimi oluşturarak verimli hale getirildi. Bu "meta-doğrulama" (doğrulayıcının bulgularını doğrudan kontrol etmek yerine doğrulama) hem insanlar için daha kolay hem de LLM'ler için daha öğrenilebilir oldu. Bu yapay zeka destekli notasyonlarda doğrulayıcı analizlerinin ve eğitimlerinin sayısını ölçeklendirerek, doğrulayıcı sonunda son çalışmalarda insan müdahalesine gerek kalmadığı bir güvenilirlik seviyesine ulaştı — böylece otomatik kanıt üretimi ile doğrulama arasındaki döngü kapandı.