科学正在进入其代理时代 介绍科学人工智能生态系统地图！ 🗺️ 我们绘制了推动生物新基质的工具、模型和代理框架 旨在帮助创始人、研究人员和建设者应对科学人工智能的爆炸性增长 让我们来详细分析一下🧵

时间在流逝，我们需要建立一个社会（包括 DAO 和政府法律），以便 AI 能够最轻松地“提升”（一个科幻术语）人类。

顺便说一下，我们很快将发布GPT-5，我们很高兴你能尝试它。但为了明确：IMO金牌LLM是一个实验性研究模型。我们不打算在几个月内发布任何具有这种数学能力的产品。

多年来，科学的稳步而艰难的进步习惯于一个前瞻性的政府。 这些现在没有资金的进展和科学家的前路应该引导他们到 @BioProtocol

想象一个科学不再被机构锁住的世界，而是通过开放的智能代理群体实时活跃和演变。 这就是BioAgents平台的意义：在@BioProtocol上为科学奇点提供一个活生生的蓝图。 1/ 跟随白兔 👇🐇

介绍La-Proteina，这是一个生成性AI模型，可以创建完整的原子级蛋白质结构及其氨基酸序列，规模可达800个残基。由@NVIDIA Research与@UniofOxford和@Mila_Quebec合作构建。 La-Proteina通过在单一统一的过程中生成主链和侧链原子，解决了蛋白质设计中的一个关键挑战。它使用一种混合架构，建模α-碳坐标，同时在每个残基的潜在向量中编码序列和侧链细节。 @DidiKieran @karsten_kreis @tomasgeffner @ArashVahdat

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我对AI 2027的回应： AI 2027的帖子质量很高，我鼓励大家阅读它。 我认为，一个不对齐的AI不会像AI 2027场景假设的那样轻易获胜，因为它大大低估了我们保护自己的能力，尤其是考虑到作者承认在他们的场景中到2029年将会出现的（相当神奇的）技术。

刚刚有幸接受了@Nature的采访，讨论了人工智能在数字病理学中的崛起。随着工作量的增加和病理学家全球短缺，该领域将人工智能视为一种必要性，而非奢侈品。 完整文章： 在文章中，我讨论了像UNI-2和CONCH这样的基础模型的最新进展如何重新定义癌症诊断的可能性。这些模型在数亿个病理切片上进行训练，超越了分类：它们使分子亚型分类、标题生成，甚至零样本推理成为可能。 但尽管炒作是真实的，挑战也同样存在。跨站点泛化、缺乏外部验证和监管障碍仍然是主要障碍。我们必须投资于稳健的基准测试、多机构试验和可信的模型设计，以确保人工智能真正支持而不是取代临床判断。 数字病理学不是未来——它已经在这里。让我们使其安全、可扩展和公平。 @UHN_Research @PMResearch_UHN @VectorInst @UofT