Khoa học đang bước vào Kỷ nguyên Tác động Giới thiệu Bản đồ Hệ sinh thái AI Khoa học! 🗺️ Chúng tôi đã lập bản đồ các công cụ, mô hình & khung tác động đang thúc đẩy nền tảng mới cho sinh học Được xây dựng để giúp các nhà sáng lập, nhà nghiên cứu & những người xây dựng điều hướng sự bùng nổ trong AI khoa học Hãy cùng phân tích nó🧵

Có một chiếc đồng hồ đang tích tắc và chúng ta cần tạo ra một xã hội (bao gồm cả DAOs và các luật pháp của chính phủ) cho phép AI dễ dàng "nâng cao" (một thuật ngữ khoa học viễn tưởng) nhân loại.

8/N Nhân tiện, chúng tôi sắp phát hành GPT-5, và chúng tôi rất hào hứng cho bạn thử nghiệm. Nhưng để rõ ràng: mô hình LLM vàng IMO là một mô hình nghiên cứu thử nghiệm. Chúng tôi không có kế hoạch phát hành bất kỳ thứ gì với khả năng toán học ở mức này trong vài tháng tới.

Trong nhiều năm, bước đi ổn định và khó khăn của khoa học đã quen với một chính phủ có tư duy tiến bộ. Con đường phía trước cho những tiến bộ và nhà khoa học không được tài trợ này nên dẫn họ đến @BioProtocol

Hãy tưởng tượng một thế giới mà khoa học không bị khóa chặt sau các tổ chức, mà sống động và phát triển theo thời gian thực thông qua những đàn agent thông minh mở. Đó chính là những gì nền tảng BioAgents hướng tới: một bản thiết kế sống cho sự đơn nhất khoa học trên @BioProtocol 1/ theo dõi con thỏ trắng 👇🐇

Giới thiệu La-Proteina, một mô hình AI sinh tạo có khả năng tạo ra cấu trúc protein nguyên tử hoàn chỉnh cùng với chuỗi axit amin của chúng, có thể mở rộng lên tới 800 dư lượng. Được xây dựng bởi @NVIDIA Research, hợp tác với @UniofOxford và @Mila_Quebec La-Proteina giải quyết một thách thức quan trọng trong thiết kế protein bằng cách tạo ra cả nguyên tử xương sống và nguyên tử chuỗi bên trong một quy trình thống nhất. Nó sử dụng một kiến trúc lai mô hình hóa tọa độ alpha-carbon trong khi mã hóa chi tiết chuỗi và chuỗi bên trong các vector tiềm ẩn cho mỗi dư lượng. @DidiKieran @karsten_kreis @tomasgeffner @ArashVahdat

🚀 Cơ hội thú vị: Tìm kiếm một nhà khoa học trẻ để hiện thực hóa sự hợp tác giữa @BioProtocol và @ResearchHub! Làm việc bán thời gian/ từ xa 👀 Tìm kiếm các nghiên cứu/đề xuất tài trợ trên @ResearchHub liên quan đến BioDAOs và phân bổ $RSC từ kho bạc của @BioProtocol để thúc đẩy khoa học nhanh chóng Mời, hỗ trợ và hiện thực hóa các nhà khoa học BioDAO để công bố các bài báo, nghiên cứu hoặc yêu cầu tài trợ trên @ResearchHub

🚀 Tham gia airdrop của @moonXBT_ai! Hoàn thành các nhiệm vụ để kiếm phần của bạn trong các token 🌙✨ #moonXBT #Airdrop #Crypto

Phản hồi của tôi về AI 2027: Bài viết AI 2027 có chất lượng cao, tôi khuyến khích mọi người đọc nó tại Tôi cho rằng một AI không được định hướng đúng sẽ không thể chiến thắng dễ dàng như kịch bản AI 2027 giả định, vì nó đánh giá thấp khả năng tự bảo vệ của chúng ta, đặc biệt là với những công nghệ (khá kỳ diệu) mà các tác giả thừa nhận sẽ có sẵn vào năm 2029 trong kịch bản của họ.

Vừa có niềm vui được phỏng vấn bởi @Nature về sự gia tăng của AI trong bệnh lý học số. Với khối lượng công việc ngày càng tăng và sự thiếu hụt toàn cầu về bác sĩ bệnh lý, lĩnh vực này đang chuyển sang AI không phải như một sự xa xỉ - mà là một điều cần thiết. Bài viết đầy đủ: Trong bài viết, tôi thảo luận về cách những tiến bộ gần đây trong các mô hình nền tảng như UNI-2 và CONCH đang định nghĩa lại những gì có thể trong chẩn đoán ung thư. Được đào tạo trên hàng trăm triệu mẫu bệnh lý, những mô hình này không chỉ dừng lại ở phân loại: chúng cho phép phân loại phân tử, tạo chú thích và thậm chí suy diễn không cần ví dụ. Nhưng trong khi sự phấn khích là có thật, thì những thách thức cũng vậy. Sự tổng quát giữa các địa điểm, thiếu sự xác thực bên ngoài và các rào cản quy định vẫn là những trở ngại lớn. Chúng ta phải đầu tư vào việc chuẩn hóa mạnh mẽ, các thử nghiệm đa tổ chức và thiết kế mô hình đáng tin cậy để đảm bảo AI thực sự hỗ trợ - chứ không thay thế - phán đoán lâm sàng. Bệnh lý học số không phải là tương lai - nó đã ở đây rồi. Hãy làm cho nó an toàn, có thể mở rộng và công bằng.