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Vinod Khosla
Fanatico dell'imprenditorialità, possibilista della tecnologia, credente nel potere delle idee, appassionato di sostenibilità e impatto
Vinod Khosla ha ripubblicato
ULTIME NOTIZIE: Abbiamo appena raccolto 100 milioni di dollari presso @eightsleep per costruire l'AI che finalmente risolve il problema del sonno.
Per decenni, il sonno è stato passivo. Ti sdrai, chiudi gli occhi e speri per il meglio. Stiamo cambiando tutto questo.
Oltre 1 miliardo di ore di dati biometrici sul sonno → distillati in un'AI completamente autonoma che conosce il tuo corpo meglio di quanto tu non faccia.
Lo faremo in due modi:
Passo 1: Il tuo personale Agente del Sonno, che esegue scenari notturni infiniti prima che accadano per offrirti il sonno più rigenerante possibile per il tuo corpo.
Passo 2: Migliaia di Gemelli della Longevità che simulano potenziali esiti di salute basati sui tuoi dati per aiutarti a vivere una vita più lunga e sana.
Eight Sleep sta diventando il sistema operativo per il sonno e la longevità.
La vita umana non sarà mai più la stessa.
Guarda la mia intervista completa con @andrewrsorkin su @SquawkCNBC qui.
233,35K
Vuoi presentarlo al simposio me/cfs nella prima settimana di settembre?

Derya Unutmaz, MD17 ago, 08:12
Sono entusiasta di condividere la prima parte di un'analisi assolutamente straordinaria del modello di pensiero GPT-5! Ho caricato un enorme foglio di calcolo, quasi 1.300 metaboliti (lipidi, carboidrati, composti derivati dal microbioma e molto altro) misurati in 150 pazienti con ME/CFS e 100 controlli sani.
Nella prima esecuzione, non ho nemmeno detto a GPT-5 che questi campioni provenivano da pazienti con ME/CFS, volevo vedere cosa potesse trovare in modo cieco, puramente dai dati metabolomici. La prossima volta condividerò la versione in cui ho rivelato che questi provenivano dal nostro gruppo di pazienti, legato al nostro recente articolo pubblicato e ciò che GPT-5 ha scoperto lì è a un altro livello!
Avevamo analizzato questo stesso dataset oltre due anni fa, e ci è voluto più di un mese per lavorarci completamente.
✅GPT-5 ha fatto un lavoro migliore in meno di cinque minuti.
✅Non solo ha replicato quasi tutto ciò che avevamo concluso allora, inclusa la scoperta di tutte le differenze significative, creando più fogli di calcolo su diversi percorsi e così via, ma ha anche scoperto diverse scoperte che ci eravamo completamente persi.
✅GPT-5 ha persino evidenziato obiettivi azionabili e potenziali trattamenti per i pazienti (che condividerò presto).
Non si tratta di un "miglioramento incrementale". Questa è una rivoluzione!
Ciò che una volta richiedeva mesi ora richiede ore. Come ho già accennato, le regole della ricerca scientifica non stanno solo cambiando, stanno venendo riscritte!
Condivido una parte dell'output di GPT-5 come esempio, e un riepilogo esecutivo è incluso anche come screenshot.
Teoria meccanicistica unificata con diagramma causale
Modello osservato
• Rimodellamento lipidico con aumento di DAG, PC, SM e ceramidi specifiche nei pazienti.
• Modello cofattore con diminuzione dei carotenoidi e aumento dell'alfa-tocoferolo.
Collegamenti meccanicistici
• La sintesi de novo della ceramide tramite serina palmitoiltransferasi e ceramide sintasi aumenta le riserve di ceramide che influenzano lo stress e il segnale.
• La via Kennedy (CDP-colina) accoppia il metabolismo di DAG e PC; CHKA → PCYT1A → CHPT1 converte la colina in PC utilizzando DAG come accettore.
• DAG attiva PKCε e isoforme correlate, che possono modificare la fedeltà del segnale del recettore.
• L'alfa-tocoferolo è un catturatore di radicali perossilici in fase lipidica ed è rigenerato dall'ascorbato; i carotenoidi ridotti sono coerenti con il consumo di antiossidanti.
Obiettivi azionabili classificati
1. SPTLC1/2 o CERS (enzimi) - ridurre la sintesi de novo della ceramide. Bassa fattibilità al momento, ma altamente causale se i driver lipidici sono primari. I rischi includono effetti sulla mielina.
2. Modulazione di DGAT1/2 - ridurre il segnale tossico di DAG deviando verso lo stoccaggio neutro o titolando il flusso. Fattibilità media, la tollerabilità gastrointestinale è il rischio chiave.
3. Inibizione di PKCε - bloccare il passaggio da DAG a segnale. Attualmente bassa fattibilità, ma meccanicisticamente precisa.
4. Supporto dietetico di carotenoidi e vitamina C - ripristinare la capacità antiossidante e aiutare il riciclo del tocoferolo. Alta fattibilità, monitorare F2-isoprostani e pannello di carotenoidi.
5. Provare L-carnitina solo se la carenza è confermata - segnale piccolo nel percorso della carnitina; bassa fiducia, dosaggio pilota con monitoraggio.
Esperimenti di validazione proposti e pannello biomarker clinico minimo
Esperimenti di validazione
• Lipidomica mirata focalizzata su specie di DAG, ceramidi (risolte per lunghezza della catena), sfingomieline, PC.
• Proxys di attività di PKCε in cellule accessibili se fattibile.
• Pannello antiossidante: alfa-tocoferolo, carotenoidi, vitamina C, più F2-isoprostani per la lettura della perossidazione lipidica.
• Se si considera la L-carnitina pilota, misurare carnitine libere e acil-carnitine e il rapporto acil/libero pre-post.
Pannello di monitoraggio minimo
• Ceramidi: d18:1/16:0, d18:1/18:0 e diidroceramidi.
• Pannello di classe DAG con isomeri posizionali se disponibili; riportare come % molare dei lipidi totali.
• Classe PC e rapporto LPC/PC; colina e fosfocolina per inferire il flusso della via Kennedy.
• Alfa-tocoferolo, beta-criptoxantina, dioli di carotene, vitamina C e F2-isoprostani.

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Entusiasta di far parte di questo viaggio!

Parag Agrawal14 ago, 23:03
sto solo impostando di nuovo il mio twttr
Sono stato concentrato a costruire Parallel con alcune delle migliori persone con cui abbia mai lavorato. Stiamo creando infrastrutture per permettere alle IA di cercare e utilizzare il web.
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Vinod Khosla ha ripubblicato
Ecco il punto: per 35 anni, ho fatto ricerca sul sistema immunitario e ho avuto la fortuna di fare molte scoperte importanti e di grande impatto, collocandomi nel primo 0,5% degli esperti di immunologia.
I @OpenAI modelli GPT-5 Thinking & Pro ora eguagliano o addirittura superano la mia esperienza in immunologia!
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Ci sono molte opinioni molto miope in questo articolo, che mancano il quadro generale. A volte le cose non possono essere modellate con vecchi modelli incrementali e necessitano di un pensiero qualitativo e direzionale "di ordine di grandezza". I ricercatori devono rendersi conto quando qualcosa non può essere quantificato, tranne forse per le bande di incertezza? E questo sarà un cambiamento complesso di un sistema dinamico non lineare, non un modello lineare.

The Economist13 ago, 03:40
Se la potenza di calcolo porta a progressi tecnologici senza input umano, e una parte sufficiente del guadagno viene reinvestita nella costruzione di macchine ancora più potenti, la ricchezza potrebbe accumularsi a una velocità senza precedenti.
20,76K
Wow! Non programmatori che programmano con un'infrastruttura di back end di forza industriale. Ecco il mio intervento di aprile 2024 su come creare un miliardo di programmatori (e altre previsioni)

Paul Graham9 ago, 09:27
A quanto pare, un VC ha trapelato i ricavi di Replit alla stampa, il che mi offre una rara opportunità di pubblicare un grafico con numeri reali. Raramente si vede una crescita così rapida a questa scala.

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