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No tengas miedo de la grandeza
Solo para recapitular:
Hoy descubrimos que un LLM que se ajusta a una GPU de consumo de alta gama, cuando se entrena con datos biológicos específicos, puede descubrir un nuevo método para hacer que los tumores cancerosos sean más receptivos a la inmunoterapia.
Descubrimiento novel confirmado (no presente en la literatura existente). Validado experimentalmente en células vivas.
Esto es IA generando ciencia novel. El momento finalmente ha llegado.
16 oct, 03:21
Científicos de Google y Yale han entrenado un LLM que ha generado una nueva hipótesis sobre el comportamiento celular del cáncer. Esta predicción fue confirmada múltiples veces in vitro.
- "Lo que hizo que esta predicción fuera tan emocionante fue que era una idea novedosa. Aunque se ha implicado a CK2 en muchas funciones celulares, incluyendo como modulador del sistema inmunológico, la inhibición de CK2 a través de silmitasertib no se ha reportado en la literatura como un medio para mejorar explícitamente la expresión de MHC-I o la presentación de antígenos. Esto destaca que el modelo estaba generando una nueva hipótesis, comprobable, y no solo repitiendo hechos conocidos."
El modelo que generó esta predicción es un LLM de 27B parámetros basado en los modelos de código abierto Google Gemma, y entrenado en un corpus que comprende más de 1B de tokens de datos transcriptómicos, texto biológico y metadatos. Es bastante notable que un pequeño LLM (solo 27B) entrenado en datos especializados sea capaz de hacer descubrimientos científicos novedosos.
"Los equipos de Yale están ahora explorando el mecanismo descubierto aquí y probando predicciones adicionales generadas por IA en otros contextos inmunológicos. Con una mayor validación preclínica y clínica, tales hipótesis podrían, en última instancia, acelerar el camino hacia nuevas terapias."
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Científicos de Google y Yale han entrenado un LLM que ha generado una nueva hipótesis sobre el comportamiento celular del cáncer. Esta predicción fue confirmada múltiples veces in vitro.
- "Lo que hizo que esta predicción fuera tan emocionante fue que era una idea novedosa. Aunque se ha implicado a CK2 en muchas funciones celulares, incluyendo como modulador del sistema inmunológico, la inhibición de CK2 a través de silmitasertib no se ha reportado en la literatura como un medio para mejorar explícitamente la expresión de MHC-I o la presentación de antígenos. Esto destaca que el modelo estaba generando una nueva hipótesis, comprobable, y no solo repitiendo hechos conocidos."
El modelo que generó esta predicción es un LLM de 27B parámetros basado en los modelos de código abierto Google Gemma, y entrenado en un corpus que comprende más de 1B de tokens de datos transcriptómicos, texto biológico y metadatos. Es bastante notable que un pequeño LLM (solo 27B) entrenado en datos especializados sea capaz de hacer descubrimientos científicos novedosos.
"Los equipos de Yale están ahora explorando el mecanismo descubierto aquí y probando predicciones adicionales generadas por IA en otros contextos inmunológicos. Con una mayor validación preclínica y clínica, tales hipótesis podrían, en última instancia, acelerar el camino hacia nuevas terapias."
16 oct, 01:03
Un hito emocionante para la IA en la ciencia: Nuestro modelo base C2S-Scale 27B, construido con @Yale y basado en Gemma, generó una nueva hipótesis sobre el comportamiento celular del cáncer, que los científicos validaron experimentalmente en células vivas.
Con más pruebas preclínicas y clínicas, este descubrimiento podría revelar una nueva vía prometedora para desarrollar terapias para combatir el cáncer.
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La IA es la autopista hacia la post-escasez.
El objetivo final es una energía y una inteligencia tan baratas que no se puedan medir, robots construyendo otros robots a un costo esencialmente nulo + una tasa drásticamente aumentada de descubrimiento científico que lleva a la abundancia de la mayoría de bienes y servicios.
Si uno acepta la post-escasez como una posibilidad realista (lo cual muchos investigadores que trabajan en los laboratorios de vanguardia hacen; por ejemplo, Sam Altman piensa que se logrará en la década de 2030), entonces se debería concluir que la inversión de la industria en computación es muy probable que no sea una "burbuja". No hay cantidad de capital que los actores económicos racionales no deberían estar dispuestos a gastar para lograr la post-escasez.
11 oct, 05:47
no hay suficientes personas emocionalmente preparadas para si no es una burbuja
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