La scienza sta entrando nella sua Era Agente Presentiamo la Mappa dell'Ecosistema Scientifico AI! 🗺️ Abbiamo mappato gli strumenti, i modelli e i framework agentici che alimentano il nuovo substrato per la biologia Creato per aiutare fondatori, ricercatori e costruttori a navigare nell'esplosione dell'AI scientifica Analizziamo tutto🧵

C'è un orologio che ticchetta e dobbiamo creare la società (intesa sia come DAOs che come leggi governative) che consenta all'IA di 'elevare' (un termine sci-fi) l'umanità nel modo più semplice possibile.

8/N A proposito, stiamo per rilasciare GPT-5 e siamo entusiasti che tu possa provarlo. Ma per essere chiari: l'IMO gold LLM è un modello di ricerca sperimentale. Non abbiamo intenzione di rilasciare nulla con questo livello di capacità matematica per diversi mesi.

Per molti anni, il costante e difficile progresso della scienza era abituato a un governo lungimirante. Il cammino davanti a questi avanzamenti e scienziati ora non finanziati dovrebbe portarli a @BioProtocol.

Immagina un mondo in cui la scienza non è bloccata dietro istituzioni, ma è viva e in evoluzione in tempo reale attraverso sciami intelligenti e aperti di agenti. Questo è ciò di cui parla la piattaforma BioAgents: un progetto vivente per la singolarità scientifica su @BioProtocol 1/ segui il coniglio bianco 👇🐇

Presentiamo La-Proteina, un modello di intelligenza artificiale generativa che crea strutture proteiche atomistiche complete insieme alle loro sequenze di amminoacidi, scalabile fino a 800 residui. Sviluppato da @NVIDIA Research, in collaborazione con @UniofOxford e @Mila_Quebec La-Proteina affronta una sfida chiave nel design delle proteine generando sia atomi di backbone che di side-chain in un unico processo unificato. Utilizza un'architettura ibrida che modella le coordinate degli alfa-carboni mentre codifica i dettagli della sequenza e delle side-chain in vettori latenti per ogni residuo. @DidiKieran @karsten_kreis @tomasgeffner @ArashVahdat

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La mia risposta all'AI 2027: Il post sull'AI 2027 è di alta qualità, incoraggio le persone a leggerlo su Sostengo che un'AI mal allineata non sarà in grado di vincere quasi così facilmente come assume lo scenario dell'AI 2027, perché sottovaluta notevolmente la nostra capacità di proteggerci, specialmente date le tecnologie (piuttosto magiche) che gli autori ammettono saranno disponibili nel 2029 nel loro scenario.

Ho appena avuto il piacere di essere intervistato da @Nature sul crescente utilizzo dell'IA nella patologia digitale. Con carichi di lavoro in aumento e carenze globali di patologi, il settore si sta rivolgendo all'IA non come a un lusso, ma come a una necessità. Articolo completo: Nell'articolo, discuto di come i recenti progressi nei modelli di base come UNI-2 e CONCH stiano ridefinendo ciò che è possibile nella diagnostica oncologica. Addestrati su centinaia di milioni di campioni di patologia, questi modelli vanno oltre la classificazione: abilitano la sottotipizzazione molecolare, la generazione di didascalie e persino l'inferenza zero-shot. Ma mentre l'hype è reale, anche le sfide lo sono. La generalizzazione tra siti, la mancanza di validazione esterna e gli ostacoli normativi rimangono barriere significative. Dobbiamo investire in benchmarking robusti, studi multi-istituzionali e progettazione di modelli affidabili per garantire che l'IA supporti veramente—e non sostituisca—il giudizio clinico. La patologia digitale non è il futuro—è già qui. Rendiamola sicura, scalabile ed equa. @UHN_Research @PMResearch_UHN @VectorInst @UofT