Estamos a ver os primeiros sinais de uma aceleração de 1000x no progresso da ciência e da tecnologia, impulsionada pela IA. A IA está agora a resolver problemas matemáticos extremamente difíceis (quase diariamente) que os humanos não conseguiam resolver até este momento. Esta mudança que altera o mundo começou há apenas 1 a 2 semanas. A decolagem é clara. O GPT 5.2 Pro desenvolve um algoritmo de multiplicação de matrizes circulares 5x5 mais rápido. "A melhor construção verificada exigia um rank-8 (8 multiplicações); agora fornecemos um algoritmo prático e totalmente verificado de rank-7. Isto realiza uma possibilidade teórica há muito conhecida como um método explícito e funcional."

'Acreditar que a bolha da IA atingiu o pico vai custar muito dinheiro às pessoas.' Não vamos ficar apenas com 2x ou 5x da IA/computação que temos agora. Não vamos parar nem em 10x, 100x ou 1.000x. Não vejo um limite aqui. Podemos passar de um tipo de computação para outro, mas estaremos a aumentar os nossos recursos de computação, sem parar em nenhum nível fixo. Quanto mais computação e IA tivermos, mais avançados nos tornaremos. É por isso que as pessoas que escolheram as ações certas (chips, memória, empresas de IA, infraestrutura de IA) se tornarão bilionárias primeiro, antes da verdadeira era da Abundância, quando esse nível de riqueza alcançar cada ser humano. Em outras palavras, ainda estamos muito no início.

insano Este novo artigo está basicamente a dizer As células agora podem ser "induzidas" como LLMs. O STACK é um modelo fundamental para a biologia treinado em 149 milhões de células humanas únicas. Em vez de tratar cada célula de forma isolada, ele entende as células em contexto, como os tokens fazem sentido dentro de uma frase. No momento da inferência, as células ensinam ao modelo como pensar sobre novas células. Por que isso é um grande problema A maioria dos modelos de células únicas = "Aqui está uma célula, adivinha o que é." STACK = "Aqui está um bairro inteiro de células, agora prevê o que acontece se eu perturbá-las." Ele pode: Aprender novas condições biológicas em tempo real Prever os efeitos de perturbações químicas Generalizar entre doadores, tecidos e doenças Funcionar sem necessidade de treinamento, direto da caixa Isto é aprendizado em contexto, mas para a biologia humana.👀 A parte insana - Eles usaram isso para criar o Perturb Sapiens: O primeiro atlas humano completo de células perturbadas 28 tecidos 40 classes de células 201 perturbações Essa é uma camada de simulação para o corpo humano. É assim que os modelos do mundo biológico começam. Isto é um grande avanço na bio/acc