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prinz
不怕偉大
簡單回顧一下：
我們今天發現，當在特定生物數據上訓練時，適合高端消費者GPU的LLM可以發現一種新方法，使癌症腫瘤對免疫療法的反應更為敏感。
確認的創新發現（在現有文獻中不存在）。在活細胞中實驗驗證。
這是AI生成的新科學。這一刻終於來臨。
10月16日 03:21
谷歌和耶魯大學的科學家們訓練了一個大型語言模型（LLM），該模型生成了一個關於癌細胞行為的新假設。這一預測在體外多次得到了確認。
- "這一預測之所以如此令人興奮，是因為它是一個新穎的想法。儘管CK2已被涉及許多細胞功能，包括作為免疫系統的調節因子，但通過silmitasertib抑制CK2在文獻中尚未報導能明確增強MHC-I表達或抗原呈遞。這突顯了該模型生成了一個新的、可測試的假設，而不僅僅是重複已知的事實。"
生成這一預測的模型是一個27B參數的LLM，基於谷歌Gemma開源模型，並在一個包含超過10億個轉錄組數據、生物文本和元數據的語料庫上進行訓練。相當了不起的是，這個小型（僅27B）LLM在專業數據上訓練後能夠做出新的科學發現。
"耶魯的團隊現在正在探索這裡揭示的機制，並在其他免疫背景下測試額外的AI生成預測。隨著進一步的臨床前和臨床驗證，這些假設最終可能能加速新療法的開發。"
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谷歌和耶魯大學的科學家們訓練了一個大型語言模型（LLM），該模型生成了一個關於癌細胞行為的新假設。這一預測在體外多次得到了確認。
- "這一預測之所以如此令人興奮，是因為它是一個新穎的想法。儘管CK2已被涉及許多細胞功能，包括作為免疫系統的調節因子，但通過silmitasertib抑制CK2在文獻中尚未報導能明確增強MHC-I表達或抗原呈遞。這突顯了該模型生成了一個新的、可測試的假設，而不僅僅是重複已知的事實。"
生成這一預測的模型是一個27B參數的LLM，基於谷歌Gemma開源模型，並在一個包含超過10億個轉錄組數據、生物文本和元數據的語料庫上進行訓練。相當了不起的是，這個小型（僅27B）LLM在專業數據上訓練後能夠做出新的科學發現。
"耶魯的團隊現在正在探索這裡揭示的機制，並在其他免疫背景下測試額外的AI生成預測。隨著進一步的臨床前和臨床驗證，這些假設最終可能能加速新療法的開發。"
10月16日 01:03
科學界對AI的一個激動人心的里程碑：我們與@Yale合作建立的C2S-Scale 27B基礎模型，基於Gemma，生成了一個關於癌細胞行為的新假設，科學家們在活細胞中進行了實驗驗證。
隨著更多的臨床前和臨床測試，這一發現可能揭示出一條有前景的新途徑，用於開發抗癌療法。
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AI 是通往後稀缺的高速公路。
最終目標是能源和智慧便宜到無法計量，機器人以幾乎沒有成本的方式建造其他機器人 + 科學發現的速度大幅提高，導致大多數商品和服務的豐富。
如果接受後稀缺是一種現實的可能性（許多在前沿實驗室工作的研究者這樣認為；例如，山姆·奧特曼認為這將在2030年代實現），那麼應該得出結論，該行業對計算的投資很可能不是一個「泡沫」。理性的經濟行為者應該願意花費任何數量的資本來實現後稀缺。
10月11日 05:47
並不是所有人都在情感上為這不是泡沫的情況做好準備
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