14681
Канал, в котором мы говорим про искусственный интеллект простыми словами Главный редактор и по рекламе: @crimeacs Иногда пишут в канал: @GingerSpacetail, @innovationitsme
Исследовательское партнерство OpenAI и Los Alamos National Laboratory
OpenAI и Национальная Лаборатория Лос-Аламос (LANL) объединились для оценки возможностей ИИ в бионауках. Это партнерство изучает, как мульти-модальные модели ИИ могут поддерживать научные эксперименты, объединяя зрительные и голосовые возможности для улучшения лабораторных работ. Исследования включают безопасность использования моделей GPT-4о в лабораторных условиях. Уже было исследование про GPT4, и теперь надо понять, насколько безопасны аудио-визуальные способности модели.
Проект оценивает, как ИИ может помочь выполнять стандартные лабораторные задачи, такие как культивирование клеток и подготовки образцов для масс-спектрометрии, напр. Цель - повысить эффективность работы ученых, как опытных исследователей, так и PhD студентов. Модели ИИ будут анализировать визуальные и голосовые данные, помогая ученым в реальном времени. Например, ИИ ассистент может распознавать визуальные аномалии в процессе культивирования клеток и предупреждать исследователей о необходимости вмешательства, обеспечивая более точный и воспроизводимый процесс.
Дело полезное, т.к. ИИ для биологических исследований должен быть безопасным и продуктивным, а результаты этих оценок помогут установить новые стандарты безопасности и эффективности ИИ в науке.
Анонс
Claude Artifacts теперь можно делиться с друзьями
Anthropic только что анонсировали возможность делиться созданными артефактами.
Сделал для вас AI Змейку
Пока что, созданным артефактом нельзя управлять (нет никакого дашборда и статистики), но полагаю, что это временно. Еще из прикольного - артефакты можно Ремиксовать (откроется окошко с чатом, и Артефакт можно будет переделать под себя).
Определенно - это инетерсный подход, и думаю что будет спрос на инструменты для отслеживания эволюции Артефактов.
Вообщем, добро пожаловать в новукю эру - Apps 2.0
TLDR: Wunder Fund, Data Detective, Data Infrastructure Engineer, Алготрейдинг, HFT, remote
💵 Вилка: $5-8k net (на руки)
🐶 Платим удобным способом, помогаем с релокацией много куда, удаленка.
👁 Инфа: Мы — Wunder Fund, занимаемся высокочастотной торговлей (HFT) уже 10 лет и наш дневной оборот больше $5 млрд. Каждый день мы аккуратно сохраняем большой объем биржевых данных и преобразуем их в специальный единый формат, чтобы наши кванты могли тестировать идеи и создавать торговые алгоритмы.
🕵🏻♂️ Задачи: Несмотря на предельную аккуратность, потери случаются. Поэтому сейчас у нас отрыта роль Data Infrastructure Engineer/Researcher, работа которого будет похожа на детективное расследование. Нам очень важно, чтобы полученные данные были пригодны для симуляции и на 100% совпадали с реальными событиями на бирже. Ты будешь создавать очень надежные дата-пайплайны, чекеры, расследовать загадочные инциденты.
💡Кому будет интересно:
Причины потерь и расхождений всегда нетривиальны, поэтому в этой роли важен именно интерес к исследованию и желание докопаться до сути вещей. Со временем у тебя появится развитая интуиция и ты сможешь расследовать не только уже случившиеся инциденты, но и предсказывать те, что еще не выстрелили в продакшне.
Что нужно:
— Python 3
— Быть опытным практиком в методе пристального вглядывания в данные;
— Мы ожидаем, что у тебя уже есть успешный опыт работы с дата-пайплайнами
— Будет плюсом: успехи в Kaggle-соревнованиях; ШАД, успехи в ICPC и других олимпиадах.
Подробнее: https://clck.ru/3BcVkD
Пишите в ТГ: @wunderfund
#реклама
GPT-4о и задачи ARC Challenge: ожидаемые результаты эксперимента OpenAI
Тут сотрудник OpenAI провел эксперимент, который может изменить наше представление о том, насколько Франсуа Шолле неправ со своим соревнованием.
Контекст
Некоторые эксперты считают, что современные языковые модели (LLM) не способны решать задачи, требующие общего интеллекта. Франсуа Шолле, известный в первую очередь как создатель фрэймворка Keras, а так же как автор набора задач ARC (Abstraction and Reasoning Corpus), говорил:
Прогресс в направлении искусственного общего интеллекта (AGI) застопорился. LLM обучаются на огромных объемах данных, но остаются неспособными адаптироваться к новым задачам.
GraphRAG теперь Open source!
GraphRAG от Microsoft использует большие языковые модели для создания подробных графов знаний из текстовых документов, помогая выполнять сложные запросы к данным.
Этот инструмент превосходит традиционный RAG, предлагая комплексный структурированный поиск информации.
GraphRAG можно легко развернуть в Azure с помощью предоставленного ускорителя решений.
👨💻Блог
🐙 GitHub
Вакансии в Data Science с релокацией в Германию от Data Job 🇩🇪
Отлично структурированный канал с избранными вакансиями для дата сайентистов, инженеров и аналитиков, которые хотят работать в Германии. В канале вы найдете:
1️⃣Еженедельные дайджесты с вакансиями в Германии в форме карточек: вся самая нужная информация от вакансии в одном изображении.
2️⃣Вакансии с релокацией и на английском - нет необходимости дополнительно фильтровать и перепроверять.
3️⃣ Отобранные командой вакансии в крутых компаниях с интересными задачами и привлекательными условиями. Отсутствие нерелевантных позиций, разбросанных по всему миру.
4️⃣ Актуальный список вакансий из дайджестов, доступный на сайте, а так же более подробное описание каждой позиции.
🔜 Подписывайтесь на Data Job, чтобы не пропустить действительно стоящую возможность и интересную работу!
#реклама
# Гайд для сотрудников: опционы в стартапах
https://vas3k.club/post/24737/
Вышло! Русскоязычная версия ультимативного гайда о том, что сотрудникам стартапов нужно знать по опционы, как можно всё потерять и каковы шансы заработать.
По сравнению с англоязычной версией текст сокращен, упрощен и снабжен мемами.
Текст потребовал от меня много усилий, так что буду рад, если вы поделитесь им с друзьями ❤️
🤡 Как запалиться использованием ChatGPT на весь мир.
Целых 5 авторов статьи под названием “The three dimensional porous mesh structure of Cu-based metal-organic framework – aramid cellulose separator enhances the electrochemical performance of lithium metal anode batteries”, видимо, устали, пока придумывали самое длинное название статьи в мире.
Остальное отдали генеративному AI, ну или как минимум отдали написание “Introduction” для своей статьи написать.
Важное правило – не палитесь, проверяйте, что какие-то вводные обороты в ваших высоконаучных трудах надо удалять 😂
Пятничный юмор, друзья...
P.S. Картинка взята из поста моего коллеги по R136 Ventures Ивана Рубинова.
#оффтоп #ai
Прелести жизни в СФ - Alex (Head of Dev Relations @ Anthropic) - рассказывает про новинки ИИ после работы
Читать полностью…
🧬 Искусственный интеллект создал новый флуоресцентный белок
Ученые из компании EvolutionaryScale разработали языковую модель ESM3, которая способна генерировать функциональные белки, ранее не существовавшие в природе.
Ключевые моменты:
• ESM3 создала новый зеленый флуоресцентный белок (GFP), получивший название esmGFP
• esmGFP имеет лишь 58% сходства с ближайшим известным флуоресцентным белком
• Такое различие соответствует более чем 500 миллионам лет эволюции в природе
• esmGFP светится так же ярко, как и природные GFP
ESM3 - это языковая модель, обученная на огромном количестве последовательностей белков. Она работает похоже на ChatGPT, но вместо человеческих слов "понимает" язык аминокислот - строительных блоков белков.
Как это работает:
1. Модель изучила миллиарды белковых последовательностей
2. Она научилась предсказывать, какие аминокислоты могут идти друг за другом
3. При этом модель уловила скрытые правила, по которым эволюция "собирает" работающие белки
Теперь ESM3 может генерировать новые последовательности, которые с высокой вероятностью образуют стабильные и функциональные белки. Она как бы "представляет" все возможные пути эволюции и может создавать белки, которых нет в природе, но которые могли бы существовать.
Модель (которая уже доступна по API), открывает огромные возможности для создания новых ферментов, лекарств и биоматериалов, позволяя исследователям быстро находить работающие варианты среди триллионов возможных последовательностей.
💎 Блог-пост
📄 Статья
🧬 API модели
Легким движением руки, коротенький промпт превращается в увлекательную игру - Лабиринт, который усложняется с каждым последующим уровнем!
Claude Artifacts позволяет быстро и легко почувстовать дыхание AGI.
🍽️ Инсайты от Даниэля Гросса. Часть 2.
🖥️ Технологии и инвестиции: Взгляд изнутри
Специализированные vs. общие модели
Гросс рассуждал о потенциальном пересечении специализированных моделей ИИ и общих языковых моделей типа GPT.
Он отметил, что некоторые области (например, прогнозирование погоды) могут остаться вотчиной специализированных моделей.
Ключевые факторы развития ИИ
Интересный вопрос, поднятый Гроссом: что важнее для развития ИИ — вычислительная мощность (FLOPS) или объем обучающих данных (токены)?
Пользовательский опыт в ИИ
Гросс подчеркнул важность пользовательского опыта, особенно времени отклика (задержка), в приложениях с использованием ИИ.
Инвестиционная стратегия
Стратегия Гросса в инвестировании фокусируется на технологиях с потенциалом роста около 50% в год. Он также отметил, что склонен инвестировать в продукты, которые может лично использовать и которые его воодушевляют.
Будущее ИИ в различных сферах
🌐 ИИ меняет мир: От развлечений до науки
1. Гросс предвидит широкое распространение ИИ-генерируемого контента в сфере развлечений, включая телешоу, фильмы и контент для социальных медиа.
2. По мнению Гросса, такие научные конференции, как NeurIPS, могут существенно измениться под влиянием ИИ уже в ближайшие годы.
Робототехника и аппаратное обеспечение
Хотя рынок может быть готов к продвинутой робототехнике, Гросс считает, что необходимое аппаратное обеспечение еще не достигло нужного уровня развития.
Этические и социальные последствия
Гросс признает, что ИИ уже давно принимает решения за людей, и общество должно будет адаптироваться к расширяющимся возможностям моделей ИИ.
Советы для стартапов от Даниэля Гросса:
1. Будьте терпеливы при найме первых трех членов команды (ровно столько сейчас в SSI Inc)
2. Постоянно занимайтесь рекрутингом, как только у вас появится работающий продукт
3. Осознайте редкость и важность хорошего вкуса в бизнесе
Будущее авторского права
Гросс предсказывает эволюцию законов об авторском праве, причем крупные компании, вероятно, найдут легальные способы использования контента, сгенерированного ИИ.
Заключительные мысли
Ужин с Даниэлем Гроссом предоставил уникальную возможность заглянуть в будущее технологий и ИИ через призму одного из самых проницательных умов в этой области. Его идеи о развитии ИИ, экономических последствиях и советы стартапам дают пищу для размышлений и действий всем, кто связан с технологической сферой.
Я надеюсь что мысли с этого ужина, проливают хоть немного света на то, чем теперь будет заниматься Суцкевер и его новая компания.
Часть 1.
🚀 Новый уровень бесплатного ИИ: Claude 3.5 Sonnet от Anthropic
Друзья, в мире искусственного интеллекта произошло значимое событие! Компания Anthropic представила Claude 3.5 Sonnet - новейшую версию своей языковой модели.
Что нужно знать:
1️⃣ Повышенный интеллект: Claude 3.5 Sonnet превосходит конкурентов и предыдущие версии в тестах на рассуждение, знания и программирование.
2️⃣ Улучшенное понимание: Модель лучше схватывает нюансы, юмор и сложные инструкции.
3️⃣ Высокая скорость: Работает в 2 раза быстрее 3 модели.
4️⃣ Продвинутое зрение: Улучшенные возможности анализа изображений, графиков и диаграмм.
5️⃣ Новые функции: Появилась функция "Artifacts" для совместной работы с ИИ над проектами.
Claude 3.5 Sonnet доступен бесплатно на Claude.ai и в приложении Claude для iOS. Также его можно использовать через API Anthropic и облачные сервисы Amazon и Google.
📒Блог-пост
👨🎨Поговорить с Claude
Тут знакомая DL-школа DeepSchool, про которых я уже писал раньше ищет преподавателей на курс по LLM с опытом работы в индустрии
Я когда-то сам вел лекции и если вы хотите заполнить пробелы в своих знаниях и систематизировать их, то преподавание — отличный вариант, плюс есть возможность пообщаться с другими препами и узнать их мнения / заполнить пробелы в каких-то очень узких областях
Что ребята дают:
— доступ ко всем курсам школы: можно приходить на лекции, задавать вопросы, сдавать домашки и получать ревью
— оплата за подготовку материалов
— оплата за лекции и ревью заданий
— редактор поможет с текстами
— а дизайнер нарисует красивую презентацию
Что ребята ждут:
— опыт в DL-индустрии/ресёрче от 3 лет
— опыт работы с LLM от 1 года
Если вы работаете с LLM, хотите пообщаться с другими практикующими инженерами, вместе поработать и перенять опыт, заполните, пожалуйста, эту форму
Способны ли LLMs изобретать лучшие способы для обучения себя же?
Традиционно развитие моделей глубокого обучения проходило методом проб и ошибок, базируясь на опыте исследователей и их теоретических знаниях. В последние несколько лет LLM прокачались до такого уровня, что могут сами генерировать гипотезы и код.
Ребята из Sakana.ai задались вопросом: "Можем ли мы использовать ИИ для автоматизации исследований и новых открытий в домене ИИ?
Ранее в этом году команда разработала инновационный подход к созданию базовых моделей, смешивая существующие модели с использованием эволюционных алгоритмов (привет природе!)
Вдохновлённые результатами, исследователи пошли дальше и решили ответить на следующий вопрос: "Способны ли LLMs изобретать лучшие способы для обучения себя же?"
На данном этапе команда предложила новый процесс с использованием LLMs для синтеза новых алгоритмов оптимизации предпочтений. Это помогло обнаружить множественные высокоэффективные функции потерь (loss function) при оптимизации предпочтений. Одна из таких функций потерь получила имя Discovered Preference Optimization (DiscoPOP) 🪩. Эта новая открытая функция работает намного лучше чем Direct Preference Optimization (DOP) и другие релевантные методы. Исследователи проанализировали работу DiscoPOP и обнаружили удивительные и контринтуитивные особенности.
Команда делает открытым исходный код для не только настроенных чекпойнтов модели и обнаруженных целевых функций, но и для самого процесса поиска. 🔍 🥳
Исследователи сотрудничали с Оксфордским и Кембриджским университетами в работе над данным проектом.
Добро пожаловать в киберпанк! 🤖
👨💻 Блог
💻 GitHub
🤗 HuggingFace
Форум: расскажите мне пожалуйста все что нужно знать про State Space Models?
Особенно интересует применение к аудио и сигналам. Например, видел AudioMamba, но они зачем то из аудио наделали спектрограм, которые почанкали. Насколько я понимаю, там весь смысл в том что мамба должна из коробки с последовательностями дружить.
Короче, все что нужно знать, пожалуйста делитесь в комменты
🍃 Тёмная сторона бума искусственного интеллекта: экологические последствия
Вчера мы обсуждали грандиозные планы по строительству дата-центров для искусственного интеллекта. Сегодня давайте взглянем на обратную сторону медали – влияние этого технологического бума на нашу планету.
Каждые три месяца мощность, используемая для работы ИИ, удваивается. Звучит впечатляюще, не так ли? Но за этими цифрами скрывается суровая реальность. Оказывается, один запрос к ИИ-помощнику может потреблять в десять раз больше энергии, чем обычный поиск в Google. А если говорить о сложных задачах, то разница может достигать тридцатикратного размера!
Что это значит на практике? Возьмём, к примеру, гигантов индустрии. Microsoft, Meta, Google – все они отчитываются о стремительном росте выбросов углекислого газа. За последние несколько лет эти показатели выросли на 40-65%. Согласитесь, цифры впечатляющие, и не в хорошем смысле.
Но проблема не ограничивается только выбросами. Дата-центры – настоящие водохлёбы. Только представьте: на каждый мегаватт-час энергии они потребляют около семи тысяч литров воды. Для охлаждения серверов Google в США ежегодно уходит почти 13 миллиардов литров пресной воды. Это в то время, когда многие регионы страдают от засухи!
Возникает закономерный вопрос: что же делать? Технологические компании не сидят сложа руки. Они запускают "водопозитивные" инициативы, обещая к 2030 году восполнять больше воды, чем потребляют. Звучит неплохо, но достаточно ли этого?
Интересно, что сами IT-специалисты не особо обеспокоены ситуацией. Хотя больше двух третей из них признают проблему роста энергопотребления, многие просто не знают, как с этим бороться. Не хватает навыков, знаний, а порой и просто понимания масштаба проблемы.
Что же это значит для нас с вами? Во-первых, каждый раз, обращаясь к ИИ-помощнику, мы оставляем свой, пусть небольшой, но экологический след. Во-вторых, компаниям придётся серьёзно задуматься об экологичности при внедрении ИИ-технологий, и не потому что левые-зеленые подняли вой, а потому что при таких темпах роста потребления воды скоро придется выбирать между ИИ и выращиванием продуктов. Вероятно, что вскоре мы увидим новые законы, регулирующие эту сферу.
А для учёных и инженеров открывается новое поле деятельности. Как сделать ИИ более энергоэффективным? Как охлаждать серверы, не истощая водные ресурсы? Эти вопросы ждут своих решений.
Знаете, глядя на все эти цифры и факты, невольно задумываешься: сможем ли мы найти баланс между техническим прогрессом и заботой о природе? Или однажды нам придётся выбирать между умными помощниками и чистым воздухом?
📉 Статья
AI переходит в фазу промышленного строительства: что нас ждет?
Друзья, уже несколько дней порываюсь написать про AI $600B Question, и тут как раз вышло продолжение серии.
Сегодня разберем интересную статью Дэвида Кана "AI is Now Shovel Ready". Автор рассматривает грядущий бум строительства дата-центров для ИИ и его влияние на энергетику и экономику. Давайте разберемся, что нас ждет в ближайшие годы.
Ключевые прогнозы
1. ИИ станет (если уже не стал) катализатором энергетической трансформации. Ожидается рост солнечной энергетики, инноваций в области аккумуляторов и возрождение ядерной энергетики (уже от 3х серьезных людей в долине слышал про ядерный реактор Майкрософта для AGI датацентра).
2. Некоторые крупные облачные провайдеры могут оказаться недостаточно гибкими для быстро меняющихся требований к дата-центрам. Это создаст возможности для новых промышленных игроков в сфере ИИ.
3. В ближайшие полгода появится много новостей о задержках в строительстве дата-центров из-за проблем с жидкостным охлаждением, размером кластеров и доступом к электроэнергии.
4. Строительство новых дата-центров для ИИ станет стимулом для экономики и создаст рабочие места в реальном секторе: сталелитейной промышленности, энергетике, грузоперевозках и строительстве.
5. Когда новые мощности дата-центров заработают, стоимость обучения и инференса на платформах AWS, Azure и GCP снизится, что будет выгодно для стартапов.
Масштабы строительства
Автор приводит впечатляющие цифры по планам крупнейших технологических компаний:
- Amazon: $50 млрд на новые проекты дата-центров только в первой половине 2024 года, всего $100-150 млрд за 15 лет.
- Microsoft: удваивает строительство новых дата-центров в 2024 году, с проектами по всему миру.
- Google: хотя и меньше по масштабам, но также активно расширяется.
- Meta: не имея облачного бизнеса, все равно наращивает мощности для внутренних нужд ИИ.
Ключевые вызовы
1. Энергетика: Потребуется значительное увеличение генерирующих мощностей, особенно в солнечной и ветровой энергетике.
2. Охлаждение: Новое поколение чипов Nvidia требует жидкостного охлаждения, что создает дефицит в цепочке поставок.
3. Инфраструктура: Двухлетний период ожидания дизельных генераторов, необходимость инноваций в области литий-ионных аккумуляторов.
4. Размер кластеров: Беспрецедентные масштабы (например, анонсированный Илоном Маском кластер на 300 тыс. GPU) создают новые технические вызовы.
Выводы
1. Мы находимся на пороге перехода от "цикла хайпа" к реальному промышленному циклу в сфере ИИ.
2. Этот переход создаст значительные возможности и вызовы для разных секторов экономики.
3. Успех будет зависеть от операционной эффективности и способности быстро адаптироваться к изменениям.
4. Возможно появление новых лидеров рынка, особенно на стыке энергетики, промышленности и ИИ.
Что это значит для нас?
1. Для инвесторов: Стоит обратить внимание на компании, работающие в сфере энергетики, промышленного строительства и инфраструктуры для дата-центров.
2. Для стартапов: Ожидается снижение стоимости использования ИИ-инфраструктуры, что может открыть новые возможности.
3. Для специалистов: Растет спрос на экспертов в области энергетики, промышленного строительства и эксплуатации дата-центров.
4. Для общества: Нас ждет значительная трансформация энергетического сектора и создание новых рабочих мест в традиционных отраслях.
Что вы думаете об этих прогнозах? Как, по вашему мнению, этот промышленный бум в сфере ИИ повлияет на нашу жизнь и экономику? Делитесь своими мыслями в комментариях!
📈 Статья
Искусственный интеллект покоряет математические олимпиады
Доброе утро, друзья! За чашечкой воскресного кофе хочу поделиться потрясающей новостью из мира ИИ. Возможно, вы её пропустили среди массы других новостей.
На прошлой неделе прошла Искусственная интеллектуальная математическая олимпиада (AIMO). Это как Международная математическая олимпиада, но для ИИ!
Призовой фонд составил миллион долларов, как у знаменитых “Проблем тысячелетия”. Участвовали только модели ИИ, но призы получают их создатели. Уровень задач сопоставим с золотыми медалями Международной математической олимпиады.
Организационный комитет AIMO - очень уважаемые людей в мире математики. Среди них — Теренс Тао, которого многие считают одним из величайших математиков нашего времени.
Главные герои этой истории — команда Numina. Это некоммерческая организация, созданная Цзя Ли, Янном Флёре и Элен Эвен. Их цель — продвигать использование ИИ в математике и решать сложные задачи.
Numina объединила усилия с командой BigCode из Hugging Face, чтобы исследовать возможности языковых моделей в формальной математике.
Путь к победе был сложным. Сначала Numina сосредоточилась на создании высококачественных данных для обучения ИИ решению олимпиадных задач. Потом команда Hugging Face занялась обучением моделей на математических и кодовых данных.
Они преодолели множество трудностей. Научили модель писать код, справились с высокой вариативностью результатов, оптимизировали модель под ограничения по вычислительным ресурсам и улучшили качество данных для обучения.
Модель команды Numina и Hugging Face заняла первое место, решив 29 задач из 50 на финальном этапе соревнования. Это превзошло ожидания организаторов!
Этот результат показывает, что ИИ уже сейчас способен решать сложнейшие математические задачи на уровне лучших человеческих умов. И это только начало!
В ближайшие годы мы можем ожидать настоящего прорыва в использовании ИИ в науке. Это открывает захватывающие перспективы для ускорения научного прогресса и решения глобальных проблем человечества.
Представьте, каких высот достигнет ИИ в математике в ближайшем будущем! 🚀🧮🤖
Ссылка
Anthropic запустила новую инициативу по разработке сторонних оценок моделей искусственного интеллекта
Инициатива направлена на повышение безопасности и эффективности ИИ путем финансирования новых разработок в таких областях, как оценка уровня безопасности ИИ, расширенные возможности и влияние на общество.
Компания а поиске предложений от сторонних организаций для создания надежных и важных для безопасности оценок. Приоритетные области включают кибербезопасность, CBRN (химические, биологические, радиологические и ядерные) риски, автономию моделей и социальные манипуляции.
Инициатива также поддерживает разработку инструментов и инфраструктуры для оценки. Предложения можно подавать через форму заявки.
💻 Блог
Продолжаю с энтузиазмом пользоваться Cursor. Очень удобно, за последние 2 дня мы с ним (и Клодом) накатали работающий скрипт на go. Я go вообще ни разy в жизни до этого момента не трогал (даже синтаксис не видел).
Скрипт на GO фигачит значительно быстрее питоновского скрипта.
А еще мне нравится go run …, go get …
Поделюсь спекуляцией:
Думаю (основываясь например на этом, этом и разговоре с Алексом вчера), что Антропик в ближайшем будушем начнет хостить созданные Артифакты (напомню, что артифакт - это интерактивная программа, котрая появляется справа от текстового интерфейса Claude).
По сути, это еще одна попытка в апстор, только в этот раз, вместо текстовых GPTs - сразу работающие приложения. Как минимум - это отличная лидогенерация. Люди хотят делиться артифактами, и не всегда скришота достаточно.
Как максимум - будут появляться действительно полезные вещи, созданные теми у кого есть потребность, но нет навыка.
За пределами возможностей CRISPR: мостовая рекомбинация прокладывает путь в геномный дизайн
Представьте, что вам нужно отредактировать документ, но у вас в руках только ножницы. Вы можете вырезать нежелательные слова, вставить новые, но точное редактирование слегка невозможно. И тут вдруг изобрают ручку, позволяющую писать и свободно корректировать текст. Именно такой прорыв происходит в мире редактирования генома благодаря новому методу под названием "мостовая рекомбинация".
В конце 1990-х годов человечество открыло РНК-интерференцию (RNAi) — первый шаг к программируемой биологии, позволяющий выключать определенные гены. Это было похоже на пульт дистанционного управления для генов.
В начале 2010-х появилась технология CRISPR, позволяющая не только выключать гены, но и редактировать их напрямую. CRISPR стал базовым редактором для ДНК, давая возможность вырезать нежелательные гены и вставлять полезные. Однако этот метод имеет ограничения, поскольку работает через разрезание ДНК.
Исследователи из Arc Institute, во главе с доктором Патриком Сю (Patrick D. Hsu), изучали транспозоны бактерий, так называемые "прыгающие гены". Их внимание привлекли элементы IS110, минималистичные гены, состоящие из фермента для резки и вставки и загадочных flanking (пограничных, фланговых) сегментов ДНК.
При вырезании элемента IS110 из генома, flanking сегменты образуют молекулу РНК, которая складывается в две петли: одна связывается с элементом IS110, другая — с целевой ДНК, куда должен быть вставлен элемент. Эта РНК, названная "мостовой РНК", служит инструкцией для фермента, указывая, куда и что вставить.
В отличие от CRISPR, который разрезает ДНК и полагается на механизмы репарации клетки, мостовая рекомбинация не разрывает ДНК. Вместо этого, она разворачивает небольшую часть ДНК, вставляет новый фрагмент и сворачивает обратно. Это позволяет избежать ошибок, связанных с починкой.
Кроме того, мостовая РНК может быть запрограммирована на распознавание любой последовательности ДНК, что позволяет точно вставлять любой фрагмент ДНК в любое место генома.
Возможности и перспективы головокружительные, кшно:
1. Генная терапия: Больше никаких случайных вставок терапевтических генов. Корректирующие гены точно в нужное место.
2. Синтетическая биология: Создание организмов с новыми способностями. Мммм! Достаточно разработать ген и вставить его в нужное место. Как раз тут новый флуоресцентный белок подвезли. Кому?
3. Сельское хозяйство: Точная вставка полезных генов в культуры может помочь созданию устойчивых к засухе растений, напр.
Про МЛ коротко - это удобный инструмент в умелых руках:
Собственно, программирование мостовой РНК для связывания с целевым сегментом с минимизацией неспецифических взаимодействий.
Алгоритмы оптимизации для подбора условий, при которых ферменты работают наиболее эффективно и безопасно, концентрации реагентов, температуру и тд.
Анализ ДНК и предсказания участков, которые наиболее подходят для вставки новых генов, и для анализа результатов, чтобы заметить нежелательные эффекты.
И изучение литературы и генерации гипотез.
Arc Institute буквально построил мост в эру геномного дизайна. Они 🌐репо так и назвали: BridgeRNADesigner
💙Arc Institute
🐯Nature
Сложная система коммуникации слонов: МЛ помогает учёным обнаружить "имена" гигантов
Слоны одни из самых умных, социальных и эмоционально развитых существ на Земле. Они помнят сородичей, даже если долго не виделись, проявляют эмоции: радость, грусть и траур с случае утраты, они гармонично живут в матриархате, общаются широким спектром звуков, и, как показало недавнее исследование, кажется, называют друг друга по имени - используют уникальные акустические сигналы, обращаясь к знакомым слонам.
В отличие от дельфинов и попугаев, которые подражают звукам других особей, слоны создают совершенно уникальные звуки для обозначения своих сородичей.
Дело было так.
Исследователи записали звуки, издаваемые слонами в дикой природе при общении друг с другом и в одиночестве. Наблюдали за хорошо изученной семьёй слонов, членов которой люди научились хорошо различать (в т.ч. по уникальной форме ушей). Т.е для каждой записи был известен "владелец" звука, а иногда и адресат.
Затем удалили шумы, длительную тишину, нормировали громкость и немного нарезали.
Для анализа использовали кластеризацию (k-means, DBSCAN), группируя похожие звуки вместе и выделяя уникальные "имена"; сверточные нейросети (CNN) для идентификации уникальных паттернов в акустических данных для каждого слона (да, спектрограммы в мире науки - это "image"), рекуррентные нейросети (а именно - LTSM), чтобы учитывать контекст предыдущих звуковых событий.
В итоге алгоритмы не только идентифицировали уникальные звуки, но и классифицировали их, связывая определенные зовы с конкретными слонами: кто кого зовет (не оч точно, зато не случайно). Это позволило сделать гипотезу, что каждый слон имеет свой уникальный "зов", аналогичный человеческому имени.
Здорово, что люди прикладывают усилия, чтобы понять мир вокруг и сложные коммуникативные системы, будь то кашалоты, слоны или мы сами.
Статья в Nature
Данные
Код (R)
Кадр из Ashes and Snow
Claude 3.5: Artficats
Одна из новых функций - это генерация артифактов - интерактивных окон, которые появляются по запросу.
Попросил сгенирировать игру, что бы Claude показал свои возможности. Claude сделал текстовую игру на реакте, с сюжетом, инвентарем и картой.
Работает просто офигенно!
🍽️ Инсайты от Даниэля Гросса. Часть 1.
Введение и контекст
13 декабря 2023 года я посетил уникальный ужин, на котором присутствовал один из самых проницательных умов в мире технологий — Даниэль Гросс.
Кто такой Даниэль Гросс?
Даниэль Гросс — американский предприниматель и инвестор израильского происхождения, чье имя известно многим в Кремниевой долине. Его путь к успеху начался с создания поисковой системы для разработчиков, которую впоследствии приобрела компания Apple. С тех пор Гросс стал одним из самых влиятельных инвесторов в сфере технологий, особенно в области искусственного интеллекта.
Почему я об этом пишу сейчас? Потому что Даниель - кофаундер новой компании Ильи Суцкевера - SSI Inc. Помимо этого Даниэль работает вместе с Недом Фридманом, инвестируя во все подряд - от разработки кремниевых чипов до создания передовых графических процессоров (GPU). Кроме того, он руководит программой AI Grant (https://aigrant.org), направленной на поддержку инновационных проектов в сфере ИИ.
Почему мнение Гросса так важно?
Даниэль Гросс известен своим уникальным видением будущего технологий. Его прогнозы и идеи часто оказываются пророческими, а инвестиции — успешными. Поэтому возможность услышать его мысли о будущем ИИ и технологий в целом — это шанс заглянуть за горизонт сегодняшнего дня.
🔮 Взгляд в будущее: ИИ в 2024 году (напоминаю, что встреча была в декабре 2023 года)
Скачек от LLM к Агентам
Гросс выделил три ключевых вызова, которые необходимо преодолеть для перехода от крупных языковых моделей (LLM) к полноценным ИИ-агентам:
1. Улучшение алгоритмов поиска решений (например beam search)
2. Повышение качества данных
3. Решение проблемы нехватки данных
Оптимистичный прогноз Гросса заключается в том, что эти проблемы могут быть решены уже в течение 8-12 месяцев.
Текущее состояние ИИ: "Докембрийская эра"
Интересно сравнение Гросса текущего состояния языковых моделей с "докембрийской эрой". Это метафора подчеркивает, что мы находимся лишь в самом начале пути развития ИИ, и впереди нас ждут грандиозные эволюционные скачки в этой области.
💼 ИИ и экономика: На пороге революции
Даниэль Гросс провел интересную параллель между текущей ситуацией в ИИ и началом эры массового производства, которая когда-то изменила рынок труда (вспомним, как дешевая рабочая сила повлияла на Детройт). Это сравнение заставляет задуматься: как развитие ИИ повлияет на ценность человеческого интеллекта в экономике?
Универсальные удаленные работники и специализированные модели
Гросс предвидит появление в ближайшем будущем "универсальных удаленных работников" — ИИ-систем, способных выполнять базовые задачи, такие как создание простых веб-приложений или базовый графический дизайн. Однако он также подчеркивает, что в краткосрочной перспективе специализированные модели ИИ, особенно в сочетании с конкретными продуктами, будут превосходить общие языковые модели.
Экономические последствия
Развитие ИИ может серьезно трансформировать традиционные бизнес-модели. Гросс предполагает, что это может привести к исчезновению посредников и изменению ландшафта для таких сервисов, как Upwork и Zapier. Он также высказал интригующую мысль о том, что в скором времени ИИ сможет выполнять задачи, типичные для людей с IQ около 105.
Часть 2.
Обновление по встрече в среду возле Санта Круза
Смена Локации: поедем в Garden of Eden что возле Санта Круза.
Будем там к часу примерно
RSVP
06/19/24 AI and Chill на Russian River
Я знаю что меня читает какое то количество людей в Bay Area. Оказывается, следующая среда (19 июня) - это выходной. На улице прекрасная погода, в связи с чем предлагаю встретится почилить на речке.
В программе - купаться, загорать и обсуждать свежайшие события в мире ИИ.
📍 Локация
☺️ RSVP
Пожалуйста кликните RSVP, что бы понимать кто приедет
Q&A с Винодом Хослой. Часть 2.
Q: Многие стартапы пытаются оставить юристов без работы. Произойдет ли это?
Да, это произойдет. Стартапы должны сосредоточиться на удовлетворении конкретных потребностей юридической отрасли. Юридическая профессия созрела для разрушения, и решения, основанные на искусственном интеллекте, скорее всего, автоматизируют многие задачи, которые сейчас выполняют юристы. Однако вместо того чтобы пытаться полностью заменить юристов, стартапам следует сосредоточиться на решении конкретных проблем и устранении неэффективности правовой системы. Нацелившись на нишевые области и разработав специализированные инструменты ИИ, стартапы смогут занять достойное место в развивающемся юридическом ландшафте.
Q: Что вы думаете о сфере потребительских носимых устройств (Rabbit, Meta и т. д.)? Будет ли он развиваться, и подходит ли он больше для стартапов или крупных компаний?
Носимые устройства, вероятно, будут играть важную роль через 10 лет, особенно на некоторых рынках, таких как игры и работа. Широкое распространение среди потребителей маловероятно, так как это очень сложно.
Многообещающими являются специализированные корпоративные приложения или что-нибудь настолько специфичное, как Устройство для лечения СДВГ. Пользовательский опыт имеет решающее значение. Я в восторге от голографических (плоских 3D) дисплеев, которые могут создавать социальное взаимодействие, а не изолировать людей друг от друга.
Несмотря на то что потребительские носимые устройства могут не получить широкого распространения, в отдельных вертикалях существуют значительные возможности. Игровые и корпоративные приложения, например, направленные на концентрацию внимания и повышение производительности, - вот области, где носимые устройства скорее всего будут процветать.
Стартапы могут иметь преимущество в создании специализированных решений для этих рынков, поскольку они могут быстро развиваться и вносить изменения на основе отзывов пользователей. Кроме того, большой потенциал имеют такие инновации, которые обеспечивают совместный опыт и социальное взаимодействие. Как всегда, ключевым фактором успеха в сфере носимых устройств будет обеспечение привлекательного пользовательского опыта.
Хороший тест на то, будет ли устройство массовым - представьте себе бабушку в Тайланде. Если она пользуется вашим устройством - значит вы придумали что-то по настоящему массовое.
Q: Какие области финтеха вызывают у вас интерес?
Финтех - это обширная и быстро развивающаяся область с множеством интересных возможностей. Платежные системы, такие как индийская UPI, демонстрируют, как технологии могут значительно снизить стоимость транзакций и расширить охват населения финансовыми услугами.
Блокчейн способен оптимизировать процессы и повысить безопасность в некоторых приложениях. Финансирование малого бизнеса и кредитование клиентов - области, созревшие для разрушения, поскольку традиционные модели зачастую медленны, громоздки и не отвечают потребностям современных предприятий и потребителей. Даже такие фундаментальные методы, как ведение бухгалтерского учета с двойной записью, возможно, требуют пересмотра в цифровую эпоху. Основная проблема заключается в том, чтобы сориентироваться в сложном нормативном ландшафте и преодолеть сопротивление укоренившихся интересов, которые стремятся сохранить статус-кво.
Q: Как вы размышляете и учитесь?
Непрерывное обучение необходимо, независимо от возраста. Я обнаружил, что чтение научных работ и участие в дискуссиях с другими людьми - это мощный способ расширить свои знания и опровергнуть свои предположения. Активно изучая различные точки зрения и приветствуя конструктивные разногласия, я могу усовершенствовать свои идеи и глубже понять сложные темы. Очень важно оставаться скромным и непредвзятым, поскольку те, кто считает, что уже все знает, часто учатся меньше всего. Мысль о том, что нужно учиться всю жизнь и быть готовым к тому, что ваши взгляды будут оспариваться, - это ключ к личностному и интеллектуальному росту.
Часть 1.
Продолжение следует