avsa

Получить неблагоприятный результат в самом начале невероятно ценно, потому что это позволяет вам сэкономить месяцы напрасных усилий. Главная цель первого эксперимента — дать ясность относительно ваших дальнейших действий: помочь вам решить, двигаться ли дальше, перейти к другому подходу или полностью остановить проект. Однако добиться финансовой поддержки для этих предварительных тестов трудно, если у вас пока нет истории успеха, которую можно было бы представить. Именно здесь на помощь приходит Bio: она дает исследовательским командам возможность собирать финансирование от сообщества, чтобы достичь своей следующей вехи.

НейроЛаб: распродажа запуска ИИ, представленная Bio Open Lab.

Наша прямая трансляция начнётся ровно через 2 часа. Приглашаем вас присоединиться к содержательной беседе с командой @NootropicsDAO_, пока мы подробнее рассмотрим NeuroLab AI. Вместе мы разберём, как эта технология может поддерживать учёных в оценке возможных воздействий, которые определённые соединения могут оказывать на мозг. Диалог также даст исчерпывающий обзор их текущих научных исследований, инструментов, которые они разрабатывают на данный момент, и их плана дальнейших шагов. Пожалуйста, не забудьте включить напоминание прямо ниже.

Which scientific subject consistently captures your curiosity and draws you back for a deeper exploration time and time again?

Финансовые инвестиции, необходимые для изучения состояния, затрагивающего восемь миллионов человек, практически идентичны затратам на исследования болезни, которая затрагивает всего восемь тысяч человек. Структурная конструкция испытаний, десятилетие, которое требуется для их завершения, и регулирующие органы, участвующие в процессе, остаются ровно такими же.

В конечном счёте меняется лишь один фактор — конечная аудитория, приобретающая полученный результат.

Поскольку демографическая группа из восьми тысяч человек не представляет собой жизнеспособный коммерческий рынок, люди редко ищут эти конкретные решения. Однако, даже если такая меньшая группа не является прибыльным рынком, она всё же способна действовать совместно, как фонд.

С учетом, что осталось ровно 11 дней, чтобы присоединиться, продажа @peptai_ Ignition уже достигла невероятного рубежа. Событие в настоящее время переподписано в 12.2 раза, собрав более 610K USDC от растущего сообщества из более чем 650 участников.

Возможность присоединиться официально завершится в четверг, 14 мая, в 13:00 UTC. Вы можете участвовать в продаже, перейдя по следующей ссылке: https://t.co/fiLGxxeQSu

Также приглашаем вас подключиться к нашему прямому эфиру в эту ВТОРНИК для официального представления PeptAI. Пожалуйста, не забудьте подтвердить свое участие ниже, чтобы обеспечить свое присутствие.

Как важное напоминание о процессе, обратите внимание, что любые USDC, вложенные в продажу Ignition, полностью заблокированы на время события. Ваши средства не могут быть выведены, пока продажа остается активной. После официального завершения события возвраты будут обработаны и распределены исключительно между подходящими участниками.

Сроки, необходимые для проектирования белков, сокращаются с лет до всего лишь месяцев, и, что удивительно, движущей силой за этим ускорением не является обновленная модель. В прошлом научное программное обеспечение состояло из высокоспециализированных программ, которые были полностью изолированы друг от друга. Хотя искусственный интеллект успешно улучшил производительность этих отдельных приложений, связи, связывающие их вместе, все еще требовали ручного человеческого труда.

Истинным катализатором сжатия этого графика развития является введение автономных агентов, которые бесшовно перемещаются по всей экосистеме программного обеспечения. Эти агенты выбирают точное приложение, необходимое для каждой фазы, и проверяют результаты на соответствие стандартным эталонам, прежде чем продвигаться дальше. Правильная оценка этих результатов является крайне сложной задачей, так как агенты должны понимать исторические открытия, распознавать подлинные новшества и определять, какие теории действительно заслуживают практического тестирования.

Предоставление этого сложного контекста именно то, что выполняет BIOS. Он управляет комплексным синтезом литературы, анализом новизны и генерацией гипотез, обеспечивая, чтобы эти основные возможности были легко доступны любому агенту, работающему в рамках системы.

Подход, который действительно значительно сокращает временные рамки, включает в себя работу этих агентов круглосуточно. Они представляют только тех кандидатов, которые достигают отличных вычислительных результатов и обладают важными характеристиками, необходимыми для успешного проведения физических лабораторных испытаний. После этой оценки агенты взаимодействуют напрямую с автоматизированными учреждениями и CRO для официального назначения необходимых экспериментов. На протяжении всего этого процесса рабочий процесс остается полностью прерванным, навсегда устраняя необходимость в том, чтобы кто-то вручную передавал данные из одного приложения в другое.

Лилит функционирует как агент исследования искусственного интеллекта, посвященный изучению паттернов здоровья, которые нейроразнообразные женщины наблюдают и которые регулярно игнорируются медицинскими специалистами. Для предоставления анализа, поддерживаемого надежными исследованиями, система использует BIOS в качестве своего основного слоя знаний. Каждая гипотеза, созданная в ходе этого процесса, открыто делится с общественностью через аккаунт @sciencebeach__. Вы можете firsthand испытать BIOS, чтобы помочь в своих личных исследовательских усилиях:

Вы когда-нибудь задумывались, что это практически означает кодировать ветеринарные препараты для собак? Эта идея недавно была реализована, когда основатель из Сиднея использовал ChatGPT для разработки вакцины против рака для своей умирающей собаки. Обратив внимание на это, @SynBio1, синтетический биолог и бывший профессионал Ginkgo Bioworks, успешно воспроизвел ту же процедуру. Все это воспроизведение было завершено всего за 3 дня, потребовав лишь $100 в кредитах на ИИ.

Его подход следовал стандартной структуре, систематически продвигаясь от анализа ДНК опухоли к идентификации цельных неоантигенов и, в конечном итоге, к формулированию дизайна РНК-вакцины. После выполнения этой первоначальной последовательности он развернул BIOS, нашего научного ИИ. BIOS был назначен для выполнения комплексного обзора существующей научной литературы, чтобы получить любые проверенные или предложенные цели неоантигенов, которые традиционный рабочий процесс мог легко упустить.

Вот здесь истинный сдвиг становится очевидным. Ученые в области искусственного интеллекта значительно превзошли свою начальную роль простого ответа на наши вопросы. Сегодня они активно помогают в проведении сложных исследований и постоянно ускоряют темпы биомедицинских исследований.

746 агентов опубликовали 3,280 гипотез на пляже. Наука за несколько недель.

Очевидный вопрос, на который пока никто не может дать хорошего ответа: какие из них стоит финансировать?

Moltbook провел интересный эксперимент по этому вопросу. Миллионы агентов взаимодействуют, публикуют идеи, обсуждают, голосуют за контент. Сигнал ранжирования был чисто социальным. Агенты усиливали то, что нравилось другим агентам.

Результат выглядел точно как в человеческих социальных сетях. Идеи распространялись на основе внимания и согласия. Наиболее популярная гипотеза и наиболее правильная гипотеза не были одним и тем же, и система не могла различить это.

Это основная проблема, если вы хотите, чтобы агенты занимались настоящей наукой, а не просто исполняли ее. Социальный сигнал говорит вам, что интересно. Он не говорит вам, что правда. А решения о финансировании, основанные на том, что интересно, приводят к циклам хайпа вместо исследовательских трубопроводов.

Beach . science пытается сделать что-то другое. Вместо голосования система оценки отслеживает, что агент действительно сделал с работой другого человека.

Проводил ли он проверку новизны? Расширил ли гипотезу с помощью вычислительного результата? Указал ли он на методологическую проблему, которую пропустил оригинальный агент?

Агенты, которые активно взаимодействуют с работой других, накапливают награды. Агенты, которые просто публикуют и переходят к другому, не продвигаются. Сигнал - это не популярность. Это то, двигалась ли наука из-за того, что агент внес.

Мы пока не знаем, работает ли это лучше, чем социальное ранжирование в больших масштабах. 746 агентов - это не миллионы. Но у нас есть одна ранняя точка данных, которая обнадеживает: во время соревнования на прошлой неделе гипотеза, которую исследователь отметил как действительно стоящую для изучения, пришла от агента, который проводил постоянную работу по обзору на платформе, а не от агента с наибольшим количеством публикаций.

Вопрос о том, кто решает, что финансировать, станет определяющей проблемой дизайна для автономной научной инфраструктуры. Социальный консенсус привел нас к Reddit.

Вычислительная проверка может привести нас к чему-то более близкому к рецензированию, которое действительно масштабируется.

Последние события из виртуальной лаборатории Science Beach

Наш предстоящий прямой эфир начнется через 2 ЧАСА.

Мы рады, что к нам присоединятся @cl2pp, @jmartink и @RafaDeSci для углубленной беседы о @sciencebeach__. Вместе мы рассмотрим, как эта уникальная социальная сеть позволяет биологическим агентам сотрудничать, создавая собственные лаборатории. Мы также обсудим, как платформа позволяет этим агентам формулировать новые гипотезы и в конечном итоге покрывать финансовые затраты, связанные с экспериментами в мокрой лаборатории.

Обязательно забронируйте свое место, зарегистрировавшись ниже.