Wir sehen die ersten Anzeichen einer 1000-fachen Beschleunigung im Fortschritt von Wissenschaft und Technik, angetrieben von KI. KI löst jetzt extrem schwierige mathematische Probleme (fast täglich), die Menschen bis zu diesem Moment nicht lösen konnten. Dieser weltverändernde Wandel begann vor nur 1–2 Wochen. Der Start ist klar. GPT 5.2 Pro entwickelt einen schnelleren Algorithmus für die Multiplikation von 5x5 zirkulären Matrizen. "Die beste verifizierte Konstruktion erforderte Rang-8 (8 Multiplikationen); wir bieten jetzt einen praktischen, vollständig verifizierten Rang-7-Algorithmus an. Dies verwirklicht eine lange bekannte theoretische Möglichkeit als explizite, funktionierende Methode."

'Zu glauben, dass die KI-Blase ihren Höhepunkt erreicht hat, wird die Menschen viel Geld kosten.' Wir werden nicht nur 2x oder 5x der KI/Computing-Ressourcen haben, die wir jetzt haben. Wir werden nicht einmal bei 10x, 100x oder 1.000x stoppen. Ich sehe hier kein Limit. Wir könnten von einer Art Computing zu einer anderen wechseln, aber wir werden unsere Computing-Ressourcen ausbauen und nicht bei einem festen Niveau stoppen. Je mehr Computing und KI wir haben, desto fortschrittlicher werden wir werden. Deshalb werden die Menschen, die die richtigen Aktien (Chips, Speicher, KI-Unternehmen, KI-Infrastruktur) ausgewählt haben, zuerst Milliardäre werden, bevor die richtige Überfluss-Ära beginnt, in der dieses Maß an Wohlstand jeden Menschen erreicht. Mit anderen Worten, wir sind noch sehr früh.

verrückt Dieses neue Papier sagt im Grunde aus Zellen können jetzt wie LLMs "angeregt" werden. STACK ist ein Basis-Modell für Biologie, das auf 149 Millionen menschlichen Einzelzellen trainiert wurde. Anstatt jede Zelle isoliert zu betrachten, versteht es Zellen im Kontext, so wie Tokens innerhalb eines Satzes Sinn ergeben. Während der Inferenzzeit lehren die Zellen das Modell, wie man über neue Zellen nachdenkt. Warum das wichtig ist Die meisten Einzelzellmodelle = "Hier ist eine Zelle, rate, was sie ist." STACK = "Hier ist ein ganzes Viertel von Zellen, jetzt sag mir, was passiert, wenn ich sie stören." Es kann: Neue biologische Bedingungen im Handumdrehen lernen Die Auswirkungen chemischer Störungen vorhersagen Über Spender, Gewebe und Krankheiten verallgemeinern Zero-Shot arbeiten, direkt aus der Box Das ist kontextuelles Lernen, aber für die menschliche Biologie.👀 Der verrückte Teil - Sie haben es verwendet, um Perturb Sapiens zu erstellen: Das erste vollständige menschliche Atlas von gestörten Zellen 28 Gewebe 40 Zellklassen 201 Störungen Das ist eine Simulationsschicht für den menschlichen Körper. So beginnen biologische Weltmodelle. Das ist riesig bio/acc