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prinz
N’ayez pas peur de la grandeur
Juste pour récapituler :
Nous avons découvert aujourd'hui qu'un LLM qui tient sur un GPU grand public haut de gamme, lorsqu'il est entraîné sur des données biologiques spécifiques, peut découvrir une nouvelle méthode pour rendre les tumeurs cancéreuses plus réactives à l'immunothérapie.
Découverte novatrice confirmée (non présente dans la littérature existante). Validée expérimentalement dans des cellules vivantes.
C'est l'IA qui génère une science novatrice. Le moment est enfin arrivé.

prinz16 oct., 03:21
Des scientifiques de Google et de Yale ont formé un LLM qui a généré une nouvelle hypothèse sur le comportement cellulaire du cancer. Cette prédiction a été confirmée plusieurs fois in vitro.
- "Ce qui a rendu cette prédiction si excitante, c'est qu'il s'agissait d'une idée novatrice. Bien que CK2 ait été impliqué dans de nombreuses fonctions cellulaires, y compris en tant que modulateur du système immunitaire, l'inhibition de CK2 via le silmitasertib n'a pas été rapportée dans la littérature comme améliorant explicitement l'expression de MHC-I ou la présentation d'antigènes. Cela souligne que le modèle générait une nouvelle hypothèse testable, et ne se contentait pas de répéter des faits connus."
Le modèle qui a généré cette prédiction est un LLM de 27 milliards de paramètres basé sur les modèles open source Google Gemma, et formé sur un corpus comprenant plus de 1 milliard de tokens de données transcriptomiques, de textes biologiques et de métadonnées. Il est assez remarquable qu'un petit LLM (juste 27 milliards) formé sur des données spécialisées soit capable de faire des découvertes scientifiques novatrices.
"Les équipes de Yale explorent maintenant le mécanisme découvert ici et testent d'autres prédictions générées par l'IA dans d'autres contextes immunitaires. Avec une validation préclinique et clinique supplémentaire, de telles hypothèses pourraient finalement accélérer le chemin vers de nouvelles thérapies."
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Des scientifiques de Google et de Yale ont formé un LLM qui a généré une nouvelle hypothèse sur le comportement cellulaire du cancer. Cette prédiction a été confirmée plusieurs fois in vitro.
- "Ce qui a rendu cette prédiction si excitante, c'est qu'il s'agissait d'une idée novatrice. Bien que CK2 ait été impliqué dans de nombreuses fonctions cellulaires, y compris en tant que modulateur du système immunitaire, l'inhibition de CK2 via le silmitasertib n'a pas été rapportée dans la littérature comme améliorant explicitement l'expression de MHC-I ou la présentation d'antigènes. Cela souligne que le modèle générait une nouvelle hypothèse testable, et ne se contentait pas de répéter des faits connus."
Le modèle qui a généré cette prédiction est un LLM de 27 milliards de paramètres basé sur les modèles open source Google Gemma, et formé sur un corpus comprenant plus de 1 milliard de tokens de données transcriptomiques, de textes biologiques et de métadonnées. Il est assez remarquable qu'un petit LLM (juste 27 milliards) formé sur des données spécialisées soit capable de faire des découvertes scientifiques novatrices.
"Les équipes de Yale explorent maintenant le mécanisme découvert ici et testent d'autres prédictions générées par l'IA dans d'autres contextes immunitaires. Avec une validation préclinique et clinique supplémentaire, de telles hypothèses pourraient finalement accélérer le chemin vers de nouvelles thérapies."

Sundar Pichai16 oct., 01:03
Une étape passionnante pour l'IA dans la science : notre modèle de base C2S-Scale 27B, construit avec @Yale et basé sur Gemma, a généré une nouvelle hypothèse sur le comportement cellulaire du cancer, qui a été validée expérimentalement par des scientifiques dans des cellules vivantes.
Avec davantage de tests précliniques et cliniques, cette découverte pourrait révéler une nouvelle voie prometteuse pour développer des thérapies contre le cancer.
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L'IA est l'autoroute vers la post-pénurie.
L'objectif ultime est une énergie et une intelligence trop bon marché pour être mesurées, des robots construisant d'autres robots à un coût essentiellement nul + un taux de découverte scientifique considérablement augmenté menant à l'abondance de la plupart des biens et services.
Si l'on accepte la post-pénurie comme une possibilité réaliste (ce que de nombreux chercheurs travaillant dans des laboratoires de pointe font ; par exemple, Sam Altman pense que cela sera réalisé dans les années 2030), on devrait alors conclure que l'investissement de l'industrie dans le calcul n'est très probablement pas une "bulle". Il n'y a pas de montant de capital que des acteurs économiques rationnels ne devraient pas être prêts à dépenser pour atteindre la post-pénurie.

roon11 oct., 05:47
pas assez de gens sont émotionnellement préparés au cas où ce ne serait pas une bulle
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