Isso é realmente insano desde que a IA surgiu, todos os modelos de biologia tinham a mesma limitação: treiná-la em uma doença, ela só funciona nessa doença. Retreinar para qualquer novo medicamento, paciente ou tecido. A promessa fundamental do modelo para a biologia basicamente não existia. A previsão de zero tiros era impossível. Até agora. O modelo do Arc Institute (Stack) aprende a partir de grupos de células em vez de uma de cada vez. da forma como os LLMs veem palavras em uma frase e não isoladamente, as células se tornam contexto umas para as outras. Você pode mostrar células tratadas com um medicamento, e prevê como células completamente diferentes responderiam a esse mesmo medicamento. mesmo que ninguém tenha feito esse experimento. mesmo que esse tecido nunca tenha sido perturbado. mesmo que essa combinação nunca tenha existido nos treinos. as próprias células se tornam prompts, apenas por inferência. Você pode consultar a biologia agora. "O que as células hepáticas fariam se eu desse esse medicamento contra o câncer?" e ele responde com previsões reais de expressão gênica. Ainda não perfeitamente, mas o suficiente para superar métodos existentes em 28 dos 31 benchmarks (basicamente inédito nesse campo, onde superar 60% é considerado bom). Eles a usaram para construir um atlas de perturbação virtual: 28 tecidos humanos, 40 classes celulares, 201 medicamentos. Não é necessário laboratório. Totalmente in silico. quando validaram contra experimentos reais de laboratório úmido, as previsões coincidiram. a descoberta de medicamentos atualmente custa $5M+ e 2 anos por experimento que pode não funcionar. Agora você faz a triagem computacional primeiro. "Quais tecidos terão efeitos fora do alvo?" "Como as células desse paciente vão responder de forma diferente?" questões que antes exigiam milhões em subsídios agora só precisam de uma GPU. Lenta mas seguramente, estamos resolvendo biologia

A assimetria é o ponto principal Um suéter "largar ela" na seção masculina seria retirado em poucas horas e haveria um pedido de desculpas corporativo. Isso vende porque existe um mercado para o ressentimento feminino normalizado que não existe ao contrário. Guerra memética coordenada para destruir relacionamentos de gênero

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