科學正進入其代理時代 介紹科學 AI 生態系統地圖！ 🗺️ 我們繪製了驅動生物新基質的工具、模型和代理框架 旨在幫助創始人、研究人員和建設者應對科學 AI 的爆炸性增長 讓我們來詳細說明一下🧵

時間在流逝，我們需要建立一個社會（包括 DAO 和政府法律），使 AI 能夠最輕鬆地「提升」（一個科幻術語）人類。

8/N 順便提一下，我們即將推出 GPT-5，我們很高興你能試用它。但為了澄清：IMO gold LLM 是一個實驗性研究模型。我們不打算在幾個月內發布任何具有這種數學能力的產品。

多年來，科學的穩定而艱難的進步習慣於一個前瞻性的政府。 對於這些現在未獲資助的進步和科學家來說，前方的道路應該引導他們到 @BioProtocol

想像一個科學不再被機構鎖住的世界，而是透過開放的智能代理群體在實時中活著並不斷演變。 這就是 BioAgents 平台的意義：一個科學奇點的活生生藍圖，位於 @BioProtocol 1/ 跟隨白兔 👇🐇

介紹 La-Proteina，一個生成式 AI 模型，能夠創建完整的原子蛋白質結構及其氨基酸序列，最多可擴展至 800 個殘基。由 @NVIDIA Research 建立，與 @UniofOxford 和 @Mila_Quebec 合作。 La-Proteina 解決了蛋白質設計中的一個關鍵挑戰，通過在單一統一過程中生成主鏈和側鏈原子。它使用混合架構，建模 alpha-碳坐標，同時將序列和側鏈細節編碼在每個殘基的潛在向量中。 @DidiKieran @karsten_kreis @tomasgeffner @ArashVahdat

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我對 AI 2027 的回應： AI 2027 的文章質量很高，我鼓勵大家閱讀它。 我認為，一個不對齊的 AI 不會像 AI 2027 的情境假設的那樣輕易獲勝，因為它大大低估了我們保護自己的能力，尤其是考慮到作者承認在他們的情境中，2029 年將會有的（相當神奇的）技術。

剛剛有幸接受了@Nature的訪問，談論AI在數位病理學中的崛起。隨著工作量的增加和病理學家全球短缺，這個領域將AI視為一種必要性，而非奢侈品。 完整文章： 在文章中，我討論了像UNI-2和CONCH這樣的基礎模型的最新進展如何重新定義癌症診斷的可能性。這些模型在數億個病理切片上進行訓練，超越了分類：它們使分子亞型化、標題生成，甚至零樣本推斷成為可能。 但儘管炒作是真實的，挑戰也同樣存在。跨站點泛化、缺乏外部驗證和監管障礙仍然是主要障礙。我們必須投資於穩健的基準測試、多機構試驗和可信的模型設計，以確保AI真正支持——而不是取代——臨床判斷。 數位病理學不是未來——它已經在這裡。讓我們使其安全、可擴展和公平。 @UHN_Research @PMResearch_UHN @VectorInst @UofT