Estamos viendo los primeros signos de una aceleración de 1000x en el progreso de la ciencia y la tecnología, impulsada por la IA. La IA ahora está resolviendo problemas matemáticos extremadamente difíciles (casi a diario) que los humanos no podían resolver hasta este momento. Este cambio que transforma el mundo comenzó hace solo 1-2 semanas. El despegue es claro. GPT 5.2 Pro desarrolla un algoritmo de multiplicación de matrices circulares 5x5 más rápido. "La mejor construcción verificada requería rango-8 (8 multiplicaciones); ahora proporcionamos un algoritmo práctico y completamente verificado de rango-7. Esto realiza una posibilidad teórica conocida desde hace mucho tiempo como un método explícito y funcional."

'Creer que la burbuja de la IA ha alcanzado su punto máximo va a costarle a la gente mucho dinero.' No terminaremos con solo 2x o 5x la IA/capacidad de cómputo que tenemos ahora. Ni siquiera nos detendremos en 10x, 100x o 1,000x. No veo un límite aquí. Podemos pasar de un tipo de cómputo a otro, pero estaremos aumentando nuestros recursos de cómputo, no deteniéndonos en ningún nivel fijo. Cuanto más cómputo e IA tengamos, más avanzados nos volveremos. Por eso, las personas que eligieron las acciones correctas (chips, memoria, empresas de IA, infraestructura de IA) se convertirán en billonarios primero, antes de la verdadera era de la Abundancia, cuando ese nivel de riqueza llegue a cada ser humano. En otras palabras, todavía estamos muy al principio.

insano Este nuevo documento básicamente dice Las células ahora pueden ser "inducidas" como los LLMs. STACK es un modelo base para biología entrenado con 149 millones de células humanas individuales. En lugar de tratar cada célula de forma aislada, entiende las células en contexto, como los tokens tienen sentido dentro de una oración. En el momento de la inferencia, las células enseñan al modelo cómo pensar sobre nuevas células. Por qué esto es un gran problema La mayoría de los modelos de células individuales = "Aquí hay una célula, adivina qué es." STACK = "Aquí hay todo un vecindario de células, ahora predice qué sucede si las perturbo." Puede: Aprender nuevas condiciones biológicas al instante Predecir efectos de perturbaciones químicas Generalizar entre donantes, tejidos y enfermedades Funcionar sin necesidad de entrenamiento previo, directamente de la caja Esto es aprendizaje en contexto, pero para la biología humana.👀 La parte increíble - Lo usaron para crear Perturb Sapiens: El primer atlas humano completo de células perturbadas 28 tejidos 40 clases de células 201 perturbaciones Esa es una capa de simulación para el cuerpo humano. Así es como comienzan los modelos del mundo biológico. Esto es enorme bio/acc