Die Wissenschaft tritt in ihre agentische Ära ein Wir stellen die Karte des wissenschaftlichen KI-Ökosystems vor! 🗺️ Wir haben die Werkzeuge, Modelle und agentischen Rahmenbedingungen kartiert, die das neue Substrat für Bio antreiben Entwickelt, um Gründern, Forschern und Entwicklern zu helfen, die Explosion in der wissenschaftlichen KI zu navigieren Lass es uns aufschlüsseln🧵

Es tickt eine Uhr und wir müssen die Gesellschaft (sowohl DAOs als auch staatliche Gesetze) schaffen, die es der KI am einfachsten ermöglicht, die Menschheit zu 'erheben' (ein Sci-Fi-Begriff).

8/N Übrigens, wir werden bald GPT-5 veröffentlichen, und wir sind gespannt darauf, dass ihr es ausprobiert. Aber um es klarzustellen: Das IMO Gold LLM ist ein experimentelles Forschungsmodell. Wir planen nicht, in den nächsten Monaten etwas mit diesem mathematischen Leistungsniveau zu veröffentlichen.

Viele Jahre lang war der stetige, schwierige Marsch der Wissenschaft an eine zukunftsorientierte Regierung gewöhnt. Der Weg vor ihnen für diese nun nicht finanzierten Fortschritte und Wissenschaftler sollte sie zu @BioProtocol führen.

Stell dir eine Welt vor, in der Wissenschaft nicht hinter Institutionen verschlossen ist, sondern in Echtzeit durch offene intelligente Schwärme von Agenten lebendig und sich weiterentwickelt. Darum geht es bei der BioAgents-Plattform: ein lebendiger Plan für die wissenschaftliche Singularität auf @BioProtocol 1/ folge dem weißen Kaninchen 👇🐇

Einführung von La-Proteina, einem generativen KI-Modell, das vollständige atomistische Proteinstrukturen zusammen mit ihren Aminosäuresequenzen erstellt, skalierbar bis zu 800 Resten. Entwickelt von @NVIDIA Research in Zusammenarbeit mit @UniofOxford und @Mila_Quebec. La-Proteina adressiert eine zentrale Herausforderung im Protein-Design, indem es sowohl Rückgrat- als auch Seitenkettenatome in einem einzigen einheitlichen Prozess generiert. Es verwendet eine hybride Architektur, die Alpha-Kohlenstoffkoordinaten modelliert, während Sequenz- und Seitenkettendetails in latenten Vektoren für jedes Rest kodiert werden. @DidiKieran @karsten_kreis @tomasgeffner @ArashVahdat

🚀 Spannende Gelegenheit: Wir suchen einen jungen Wissenschaftler, der die Zusammenarbeit zwischen @BioProtocol und @ResearchHub operationalisiert! Teilzeit/remote 👀 Durchsuchen Sie Studien/Förderanträge auf @ResearchHub, die für BioDAOs relevant sind, und weisen Sie $RSC aus der @BioProtocol-Kasse zu, um die Wissenschaft zu beschleunigen. Laden Sie BioDAO-Wissenschaftler ein, helfen Sie ihnen und operationalisieren Sie die Veröffentlichung von Artikeln, Studien oder Förderanträgen auf @ResearchHub.

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Meine Antwort auf AI 2027: Der AI 2027 Beitrag ist von hoher Qualität, ich ermutige die Leute, ihn zu lesen unter Ich argumentiere, dass eine fehlgeleitete KI nicht annähernd so leicht gewinnen kann, wie es das Szenario von AI 2027 annimmt, da es unsere Fähigkeit, uns zu schützen, stark unterschätzt, insbesondere angesichts der (ziemlich magischen) Technologien, die die Autoren in ihrem Szenario für 2029 als verfügbar anerkennen.

Hatte gerade das Vergnügen, von @Nature über den Aufstieg von KI in der digitalen Pathologie interviewt zu werden. Angesichts wachsender Arbeitslasten und globaler Engpässe bei Pathologen wendet sich das Feld nicht als Luxus, sondern als Notwendigkeit der KI zu. Vollständiger Artikel: Im Artikel bespreche ich, wie die jüngsten Fortschritte bei Fundamentmodellen wie UNI-2 und CONCH das Mögliche in der Krebsdiagnostik neu definieren. Diese Modelle, die auf Hunderten von Millionen von Pathologie-Patches trainiert wurden, gehen über die Klassifikation hinaus: Sie ermöglichen molekulare Subtypisierung, Generierung von Bildunterschriften und sogar Zero-Shot-Inferenz. Aber während der Hype real ist, sind es auch die Herausforderungen. Die Generalisierung über Standorte hinweg, der Mangel an externer Validierung und regulatorische Hürden bleiben große Barrieren. Wir müssen in robuste Benchmarking, multi-institutionelle Studien und vertrauenswürdiges Modell-Design investieren, um sicherzustellen, dass KI die klinische Urteilsfähigkeit wirklich unterstützt und nicht ersetzt. Digitale Pathologie ist nicht die Zukunft – sie ist bereits hier. Lassen Sie uns sicherstellen, dass sie sicher, skalierbar und gerecht ist. @UHN_Research @PMResearch_UHN @VectorInst @UofT