Perpetual Prompt ♾️

Уважаю (без шуток уважаю) людей, которые умеют по делу использовать математику уровня седьмого класса. Великий Bessemer Venture Partners велик не только поэтому, но и навыки арифметики продемонстрировал. Итак. Google, Microsoft и остальные собираются вложить в датацентры 8 триллионов за следующие 5 лет. Значит, они ожидают примерно 1.2 триллиона своей годовой прибыли от этих датацентров. Глупо инвестировать такие суммы с такими рисками c маржой меньше 15%. Значит, они ожидают выручки примерно 4 триллиона в год, 30% разумная маржинальность. Давайте даже считать "всего" 3 на 2031 год, ведь доходы опаздывают за расходами, последние вложения ещё не превратятся в реальные видеокарты. Предположим, 2/3 этих триллионов будет внешней выручкой, а не обслуживанием собственных сервисов. И предположим клиенты будут тратить на хостинг не больше трети своего оборота. Тогда их требуемая выручка — 6 триллионов. 6 триллионов должен зарабатывать мировой софт, чтобы экономика сошлась. Сейчас он зарабатывает грубо 1.5. x4 за 5 лет. Не для отдельного стартапа, для всего рынка. "Это было не просто смело, а $@% как смело". И благодаря Bessemer мы можем оценить это $@% в конкретных числах. https://www.bvp.com/atlas/inside-the-biggest-bet-in-corporate-history

Синтетические клетки и дорожная карта их создания Собственно, Китай, Япония, Южная Корея, Сингапур, Таиланд и Малайзия эту карту и представили. Они хотят создать искусственную одноклеточную форму жизни, которая сможет расти, делиться и размножаться самостоятельно. Если сегодня биологи умеют изменять существующие организмы, редактировать их ДНК и создавать генетически модифицированные клетки, то конкретно этот проект ставит гораздо более амбициозную задачу: не изменить жизнь, а буквально построить ее заново из отдельных молекул. Для этого ученые собираются использовать фосфолипиды, белки, ДНК и другие биологические компоненты, из которых состоят настоящие клетки. Создание синтетической клетки считается одной из самых сложных задач современной биологии. Успех позволит не только лучше понять фундаментальный вопрос "что такое жизнь", но и открыть путь к созданию программируемых живых систем, которые можно будет проектировать под конкретные задачи в медицине, промышленности и научных исследованиях. Несмотря на десятилетия исследований в Европе и США, ученым до сих пор удавалось создавать лишь отдельные части клетки. Например, системы синтеза белков, искусственные мембраны или минимальные геномы. Главная проблема заключается в том, чтобы объединить все эти элементы в единую систему, которая сможет функционировать как настоящий живой организм. Исследователи выделили четыре ключевые задачи. Необходимо обеспечить непрерывный обмен веществ внутри клетки, создать автономные рибосомы для производства белков, разработать универсальные правила сборки клеточных модулей и научиться координировать все процессы во времени и пространстве. Для ускорения работы ученые предлагают новую модель сотрудничества. Центральные лаборатории будут производить стандартизированные заготовки синтетических клеток и необходимые реагенты, а исследовательские группы по всей Азии смогут проводить эксперименты и передавать результаты обратно в общую систему. Это позволит создать непрерывный цикл проектирования, сборки, тестирования и улучшения искусственных клеток. Особую роль будет играть искусственный интеллект. Для каждой синтетической клетки планируется собирать огромные объемы данных о геноме, активности генов, белках, метаболитах и внутренней структуре. Эти данные будут использоваться для обучения моделей машинного обучения, которые помогут предсказывать поведение искусственной жизни. План разделен на два этапа. Первый этап под названием ProtoCell рассчитан на первые пять лет. За это время ученые хотят создать стабильную клетку с минимальным геномом, содержащим не менее 200 генов. Более 90% белков внутри такой клетки должны производиться автоматически системой синтеза белка. Кроме того, клетка должна самостоятельно создавать важнейшие молекулы, необходимые для своего существования. Также на первом этапе планируется создать цифрового двойника синтетической клетки - компьютерную модель, которая будет в реальном времени воспроизводить процессы внутри искусственного организма и помогать ученым понимать, как возникают рост и деление клетки. Второй этап называется AutoCell и охватывает годы с шестого по десятый. Здесь цель становится гораздо более радикальной. Ученые хотят отказаться от внешних систем поддержки и создать клетку, которая сможет самостоятельно производить собственные рибосомы - молекулярные фабрики по сборке белков. Именно этот шаг считается одним из ключевых признаков настоящей живой системы. К концу проекта исследователи рассчитывают получить синтетическую клетку, способную пройти не менее десяти последовательных циклов роста и деления без внешней помощи. Более того, предполагается, что такие клетки смогут эволюционировать под действием отбора и объединяться в сообщества, где появятся примитивные формы сотрудничества, обмена веществами и разделения функций между разными клетками

NewLimit объявил о раунде в $435 млн. На мой взгляд сейчас это самая сильная компания в нашей области и она аллоцирует капитал в разы эффективнее Altos и Calico, у которых на бумаге финансирования больше, но результаты скромнее. Гонка за бессмертием интенсифицируется. Экономика продления жизни. Стрыгин

Вижу много мифологии вокруг новых фич, которые выходят в кодексе и клоде, поэтому решил нарисовать в GPT картинку. Есть много сложных слов и названий фич, которые придумывают лабы, каждая из которых стоит экспоненциально больше в токенах. Давайте разберемся какие и почему. 1. Чат: вы пишете агенту, а он делает действия, пишет и исполняет код, отвечает текстом. 2. Скилл: когда вы написали 3 раза одно и то же, вы просите его "создай skill[.]md" и появляется повторяемый скил, который содержит инструкции на естественном языке + опционально скрипты. 3. Цель: агент работает в цикле пока не достигнет однозначного ответа что goal == completed. 4. Субагент: скил или команда в чате может создать субагента, у которого свое отдельное окно контента для выполнения задачи. Этот агент управляется основным, не имеет полного контента проекта или задачи. 5. Команда: для более сложных задач можно создать мультиагентную систему (agent team в Клоде), где, в отличии от субагентов, они могут общаться друг с другом и работать интерактивно. Стоит дороже, но позволяет сделать более сложные задачи с полным сохранением контекста. 6. /workflow: это повторяемые и описанные в коде рабочие процессы. В отличии от скилла или команды, здесь код управляет Клодами и может запускать десятки (или сотни, если хватит токенов) агентов и итераций. В отличии от целей, воркфлоу повторяемы, передаваемы, улучшаемы и по сути являются просто typescript кодом.

Так получается, что близких сложнее всего затаскивать на сторону ИИ-автоматизаций, агентов и всего этого безобразия, что мы с вами вытворяем. Вроде рассказываешь что-то за столом, но это не воспринимается как обучение или важный совет, а просто милое общение. Но недавно выдался шанс показать одному человеку, что за зверь такой ИИ-агент. Разговор начался с фразы: — А что правда, этот ваш ИИ может вместо меня по сайту ходить и в табличку данные переносить? — Конечно, а покажи сайт — Вот этот. И сколько дней ему понадобится? — Все, готов. Лови таблицу — И чем мне теперь заниматься?

В онкологии случился тихий прорыв, который попутно может помочь и области старения. Сейчас объясню как. Revolution Medicines опубликовала результаты последней фазы клинических испытаний для дараксонрасиба против неизлечимого рака поджелудочной железы. Неизлечимого от слова совсем, без каких-либо прорывов и изменений уже десятилетиями. Ни одна из предыдущих попыток лечить этот вид рака ничем не заканчивалась. А тут вот случился прорыв с гигантским увеличением выживаемости — почему? Потому что их молекула сидит в новом классе «молекулярных клеев», которые нековалентно связываются со своими мишенями и чем-нибудь ещё, тем самым блокируя их. Из наших знакомых — рамамицин помимо самой проверенной молекулы в старении также является молекулярным клеем. Если вы когда-нибудь его видели — вы наверно удивлялись как это вообще может быть лекарством и быть биодоступным. Для несведущих в теме — рапамицин — это гигантская молекула, макролид, гигантский цикл, который нарушается все «книжные» правила медицинской химии. При этом прекрасно работает. Вот и молекула, которой хлопают стоя онкологи, как на концерте классической музыки — тоже цикл, тоже нарушает кучу книжных правил (из-за чего ей долгие годы и не занимались), а оказывается тоже работает, как и рапамицин. Так вот призрак театра Фрэнсиса Бэкона оказывается одним из главных препятствий к излечению «неизлечимых» болезней. Я думаю, что со старением нас тоже ждет много новых открытий, которым будут щедро отсыпать оваций. Стоит нам только выйти из пещеры наших текущих представлений о том, как по всем канонам должно выглядеть лекарство. Возможно вместо канонов и правил, было бы неплохо больше времени проводить в лаборатории и тестировать необычные подходы.

Только в СФ: водитель убера клодит в коде пока Тесла сама едет.

Еще интересного тут прислали - интерактивные карты возраста домов 80 городов России, с цветовым кодированием в зависимости от эпохи. Можно сильно увеличить, можно выбрать любой период времени, и на карте останутся дома только этого периода. И подобные карты возраста домов Нидерландов, Нью-Йорка, Франции, и Киева

Читаю бесконечные срачи в этих ваших твиттерах про нефть, кто прав, кто виноват и как жить дальше. Люди срут настоящим экспертам в комменты обвиняя их в непонимании рынка и т.д. По сумме всех этих холиворов я для себя сделал вывод, что 90+% вроде опытных участников рынка действительно не понимают как рынок работает, но не только нефти, а любой. Как говорил один из лучших аналитиков (фундаментальных) по нефтегазу с которым я когда либо был знаком – «это все шоу бизнес». Все активы конечно разные, но общее правило такое – чем меньше актив/товар является необходимостью и чем больше на рынке его запасов – тем больше цена в моменте задается настроениями, вайбами, чем угодно, но только не какими-то фундаментальными соображениями. И даже если фундаментал силен вайбы могут его очень долгое время побеждать. Мы сейчас в нефти теряем запасы рекордными темпами, которых никто никогда не видел. Но вайб на рынке что – «завтра договорятся, после завтра откроют и все наладится», поэтому цена падает. Большое количество страт и не только резервов позволяет такому вайбу жить и устанавливать цену. Пример актива/товара где вайбы и мнения полностью рулят ценой это золото. Цена практически 100% задается тем, как участники про него думают. Ну или биткоин. Пример товара, где цена почти 100% задается текущим спросом и предложением – электричество. Очень мало запасов и как следствие дикая волатильность спрос и предложение должны сойтись здесь и сейчас, буфера никакого нет. А в нефти буфер большой и позволяет вайбам бегать туда-сюда очень широко, а некоторым «аналитикам» путать свободу, которую дают запасы, с реальной эластичностью спроса. При этом, прощу прощения за кринж - есть фундаментально/вайбовый дуализм в процессе прайс дискавери. Кризис с Ормузом это отличная иллюстрация этого феномена. Цена устанавливается на пересечении «пространства вайбов» с «пространством реальности» и мэпинга одного в другое. «Пространство реальности» при этом понятно что много мерное и находится по большей части в будующем – на старте кризиса существует огромное количество разных сценариев, которые постепенно выпадают и кристаллизуется только один. Пространство вайбов же мы все понимаем, что априори практически бесконечное, но конечно тоже зависит от актива. Где-то в акциях можно фантазировать о том, что Оптимусы будут завтра колонизировать Марс и это будет жутко прибыльно и никаких вариантов опровергнуть эти фантазии здесь и сейчас нет. Это просто оценочное суждение, но если рынок его разделяет, то цена будет задаваться им. С нефтью с одной стороны не так, с другой это огромный рынок по которому ни у кого в моменте нет четкой абсолютно картины спроса и предложения и в случае кризиса неопределенность очень большая. Могли договориться о чем-то еще в апреле в теории, но в итоге мы идем в июнь пока без договоренности. При этом уровень запасов все еще такой большой, что позволяет людям пересиживать и надеяться на лучшее. Рационально рынок, который смотрит вперед, мог бы, наверное, поставить такие цены, которые уже сейчас бы привели к разрушению спроса, но пространство вайбов – это медийка, тот самый шоу-бизнес. А в медийке твиттер Трампа как главного шоу мена планеты - будет по главнее даже реального статуса пролива. Если бы Трамп сразу сказал, что «пацаны, готовьтесь, эта бодяга минимум на 3 месяца, а то и на 6» - цены бы встали сразу на 150. Но он всю дорогу говорил другое и направлял вайбы в противоположную сторону. С течением времени совсем неадекватные вайбы отмирают, пространство будущих реальных сценариев сужается и все это сходится в одну точку, которая будет уже определяться фундаментом той реализации из пространства реальности которая получилась по факту. Ну вот ждем. Я почему думал, что в июнь не пойдут без договора и Трамп сольется – понятно что мгновенно ничего не откроется, надо и мины убрать и восстановить круговорот танкеров в природе и т.д. а после июня в июле и дальше во всех почти странах кроме США, Китая и наверное Японии из крупных потребителей с запасами будет уже совсем швах. Но пока не договорились, ждем…

Феномен «компаний одного человека» в Китае В Китае происходит что-то невероятное, о чем десятилетиями мечтали футурологи и о чем мы постоянно годами писали нa FST (да и сам проект FST с 2014 года — это по сути one-man media company): развитие технологий искусственного интеллекта в Китае привело к массовому появлению «компаний одного человека», которые к 2025 году составили более четверти (!!!) всех зарегистрированных бизнесов страны. Парадокс заключается в том, что процесс ухода от традиционного офисного рабства и корпоративной зависимости происходит именно в Китае, который обычно ассоциируется с жесткой дисциплиной. И это происходит не вопреки воле государства, а при его прямой и очень активной поддержке. 🔥 https://fastsalttimes.com/china-one-person-companies/

Наш старый знакомый Питер Тиль переехал в Аргентину О Питере Тиле мы пишем на FST с момента основания нашего проекта — с 2014 года. Но первые тексты о данном товарище я, помнится, писал еще в 90-х. Питер Тиль решил, что пришло время сменить обстановку и пустить корни в Южном полушарии. Он не просто приехал в гости, а купил огромный особняк в одном из самых дорогих и закрытых районов Буэнос-Айреса и нанял местного эксперта по искусству, чтобы тот полностью обставил его дом. Чтобы окончательно закрепиться на новом месте, 58-летний миллиардер перевез туда всю свою семью и даже записал детей в обычную местную школу. О серьезности его намерений говорит и то, что он начал активно участвовать в жизни города: например, его видели в шахматном клубе района Альмагро, где он несколько часов сидел за крошечными деревянными столами, сражаясь с бухгалтерами и студентами. Кстати, играл он неплохо — занял третье место и с удовольствием фотографировался со своей медалью. 👉 https://fastsalttimes.com/thiel-in-argentina

🧠 После AlphaGo уровень игры людей в Го заметно вырос - они учились на ходах модели и стали играть сильнее. Думаю, это будет работать вообще везде - от программирования и математики до искусства. Лучшие ходы и решения, которые модели находят первыми, через какое-то время становятся базой для людей. #ai #alphago ————————— Мысли Рвачева —————————

Личность тоже страет, накапливая неадаптивные паттерны и вирусные мемы - мой новый пост Mind aging My new post on AntiMortality - LessWrong-style site for life extension: https://antimortality.org/posts/8Z8QXGiNLyXyL8H3N/mind-aging

Вы бы хотели знать, сколько еще вам позволит прожить ваш организм? Информация не всегда приятная, но полезная: можно что-то предпринять. В статье, опубликованной вчера в журнале Nature, описываются «транскриптомные часы» - вычислительная модель, точно прогнозирующая биологический возраст (насколько быстро стареет организм), риск смерти и ожидаемую продолжительность жизни. Модель создана учеными в основном из Гарвардской медицинской школы, и в основном русского происхождения, - под руководством Вадима Гладышева, крупнейшего специалиста в этой области, об исследованиях которого я уже не раз писал. Прогноз делается на основе молекулярных данных транскриптома – то есть набора присутствующих в организме РНК. Его обычно изучают, чтобы понять, какие гены активны в органе или ткани, ведь активность генов – это и есть производство РНК. Модель выявила универсальные транскриптомные признаки, тесно коррелирующие со временем, оставшимся до смерти. Несмотря на очень разное происхождение и функции, различные типы клеток и тканей (печень, мышцы, иммунные клетки и стволовые клетки) у разных млекопитающих (у человека, макак, мышей и крыс) демонстрируют удивительно согласованные возрастные изменения активности генов. Время, оставшееся до смерти у людей и мышей, предсказывают одни и те же биомаркеры. Особенно важно, что транскриптомные часы можно использовать для измерения и идентификации конкретных процессов, способствующих риску смертности. В исследовании были разделены изменения активности генов, связанные со старением и смертностью, на модули, представляющие различные биологические процессы, такие как воспаление, выработка энергии или деградация внеклеточного матрикса. Авторы разработали индивидуальные транскриптомные часы для каждого такого модуля. А ведь различные заболевания и медицинские или связанные с образом жизни вмешательства влияют на биологический возраст воздействуя на разные процессы – поэтому очень важно знать, какой именно модуль нуждается в коррекции. И еще один важнейший шаг: стала возможна оценка эффективности антивозрастных вмешательств: транскриптомные часы успешно количественно определили, как такие вмешательства, как ограничение калорийности, рапамицин и лечение клеточного стресса, замедляют молекулярные повреждения и продлевают период здоровой жизни у грызунов. Таким образом, появился точный инструмент для диагностики процессов, связанных со старением, разработки лекарств и персонализированной медицины! Это пока, конечно, не клинический тест, а инструмент для исследований. Авторы предоставили научному сообществу доступ к транскриптомным часам для некоммерческого использования через интерактивную веб-платформу.

​Scribe получила разрешение на первое испытание CRISPR-терапии, которая должна надолго выключать ген PCSK9 без постоянной правки ДНК Австралийский регулятор разрешил компании Scribe Therapeutics начать Phase 1 по STX-1150, препарату для людей с повышенным LDL-C, «плохим» холестерином. Испытание пройдёт в Австралии и Новой Зеландии, рассчитано максимум на 64 участников и будет год следить за безопасностью, PCSK9 и уровнем LDL-C после введения. 21 мая Scribe сообщила, что получила clearance от австралийского регулятора TGA. Компания пытается сделать для холестерина то, что генетическая медицина долго обещала для редких болезней: одно вмешательство, которое работает месяцы или годы вместо таблетки каждый день или укола каждые несколько недель. Мишень здесь понятная. PCSK9 — ген, из-за которого печень быстрее убирает со своей поверхности LDL-рецепторы. Эти рецепторы вытаскивают LDL-C из крови. Если PCSK9 меньше, рецепторов на клетках печени остаётся больше, и кровь быстрее очищается от холестерина, который участвует в образовании атеросклеротических бляшек. На этом механизме уже стоят обычные PCSK9-препараты. Их приходится повторять: антитела колют раз в две-четыре недели, siRNA-препарат inclisiran вводят раз в полгода. Scribe хочет зайти глубже, к самому переключателю гена. STX-1150 доставляют в печень липидные наночастицы. Внутри — mRNA с инструкцией для белка ELXR и guide RNA, которая ведёт систему к нужному месту в PCSK9. ELXR сделан на основе CRISPR-белка CasX. В этой версии CasX теряет функцию ножниц и ставит на участок гена химические метки, из-за которых клетка хуже читает PCSK9. Поэтому Scribe называет подход эпигенетическим выключением: последовательность ДНК остаётся прежней, меняется режим работы гена. Это отличает STX-1150 от base editing и других способов постоянной правки генома. Для редкой смертельной болезни постоянная правка может быть приемлемой ценой. Для массового сердечно-сосудистого риска такая цена выглядит тяжелее. Доклинические данные пока выглядят как причина начать человеческую проверку, а не как доказательство терапии. В статье Nature Medicine команда Scribe показала: у мышей один ввод эпигенетического редактора почти полностью выключал человеческий PCSK9 минимум на год, а у макак снижал PCSK9 примерно на 90% и LDL-C примерно на 70%. В январском релизе Scribe писала, что прототип STX-1150 у нечеловеческих приматов после одной дозы держал снижение LDL-C больше чем на 50% около 18 месяцев. Теперь начинается более скучная часть. В реестре ClinicalTrials.gov исследование NCT07428473 стоит как Phase 1, открытое, без группы плацебо. Главные конечные точки — нежелательные явления, серьёзные нежелательные явления и события особого интереса за 52 недели. Снижение PCSK9 и LDL-C записано как вторичный результат. Первый человеческий тест проверяет безопасность, переносимость и движение биомаркеров. Вопрос про инфаркты и инсульты останется для более поздних исследований. Сейчас Scribe должна показать, что людям можно внутривенно дать CRISPR-эпигенетический препарат в печень, увидеть ожидаемое снижение PCSK9 и LDL-C и пройти год наблюдения без токсичности, которая закроет идею. Похожий путь уже проходит lonvo-z от Intellia: одна инфузия CRISPR внутри тела дошла до заявки FDA, но пока в редком наследственном ангиоотёке. Scribe идёт в другую сторону — к распространённому хроническому риску, который десятилетиями копится до инфаркта или инсульта. Если генетическая терапия научится безопасно снижать такой риск на годы после одного введения, профилактика станет меньше зависеть от ежедневной дисциплины пациента. Но у этой логики есть жёсткий вопрос. Долгая длительность действия помогает только тогда, когда механизм достаточно безопасен для раннего применения. Если препарат должен идти миллионам людей до катастрофы, планка безопасности выше, чем в онкологии или редких болезнях. Scribe как раз проверяет, выдержит ли CRISPR-эпигенетика эту планку на первом маленьком человеческом шаге.

Нейробиолог и пионер ИИ Марвин Минский - человек, создавший одну из первых нейросетевых машин ещё в 1951 году и соосновавший лабораторию искусственного интеллекта MIT вместе с Джон Маккарти - пришёл к крайне неудобной идее о человеческом разуме. В своей книге The Society of Mind он утверждал, что у человека нет единого "я" или центрального разума. То, что мы воспринимаем как цельную личность, на самом деле является результатом работы тысяч маленьких специализированных процессов внутри мозга. Они постоянно конкурируют, спорят, подавляют друг друга и временно объединяются. По сути, человек - это не единый мыслитель, а итог внутреннего конфликта множества систем. Минский писал, что интеллект возникает не из одного идеального механизма, а из огромного разнообразия этих внутренних "агентов". Нет никакого центрального наблюдателя за глазами, который спокойно принимает рациональные решения. Внутри мозга скорее идёт бесконечное заседание парламента. Эта идея по-новому объясняет многие вещи. Прокрастинация - это не просто лень. Это конфликт между системой, которая понимает долгосрочные последствия, и системой, которая хочет комфорта прямо сейчас. Слабая сила воли - не обязательно недостаток характера, а ситуация, где одна небольшая часть мозга проигрывает десяткам других импульсов. Особенно важной была мысль Минского о том, что мы хуже всего понимаем те процессы, которые мозг выполняет лучше всего. Распознавание лиц, понимание речи, ориентация в пространстве или движение через толпу кажутся лёгкими только потому, что за ними стоят невероятно сложные автоматические нейронные системы, работающие вне сознательного контроля. Из этого следует практический вывод: проблема самоконтроля решается не только "силой воли", а изменением среды. Убрать телефон из комнаты часто эффективнее, чем пытаться игнорировать его. Простые ограничения и привычки работают лучше мотивации, потому что они меняют баланс внутренних систем мозга. В итоге Минский пришёл к парадоксальной мысли: человеческий разум - это не единое сознание, а шумный город из множества конкурирующих процессов без единого центра управления. И люди, которые понимают это, перестают пытаться "сломать себя дисциплиной" и вместо этого начинают перестраивать собственную среду и поведение так, чтобы нужные системы мозга побеждали автоматически

Эволюция иммунной системы Повтор моего поста из фейсбука трехлетней давности, но актуальности он, наверное, не потерял — я прочитал и мне показалось очень интересно. Случайно наткнулся на интереснейшую статью 2017 года об иммунной системе позвоночных. Она посвящена тому, как внутри эволюционирующей системы возникла еще одна, вложенная эволюционирующая система. Причем, как сказано в статье, если обычно в ходе эволюции дарвиновский отбор переходит на следующий уровень организации, то на предыдущем он ослабляется или совсем исчезает. А тут у позвоночных появилась система с отбором дарвиновского типа на клеточном уровне. Судя по всему, это уникальное событие, сравнимое с появлением многоклеточности или языка, потому что появилась новая информационная система с неограниченными возможностями хранения информации об антигенах. Интересно, как естественный отбор привел к появлению внутри некоторых организмов вложенной системы естественного отбора, которая способствует выживанию этих организмов – похоже, это единственный такой случай. Далее авторы рассматривают вопрос, почему такая система развилась только у позвоночных, и как это произошло. Они формулируют гипотезу о том, что ключевым событием стало возникновение системы периферической толерантности, которая обеспечивается регуляторными Т-клетками. На это указывает то, что именно она появляется примерно одновременно с событием полногеномной дупликации (так называемый большой взрыв в районе начала Кембрия), сопровождавшим появление позвоночных, а остальные компоненты системы адаптивного иммунитета появляются раньше. Второй важный компонент – клональная амплификация, которая тоже есть только у позвоночных. Важную роль сыграл и всё усложнявшийся микробиом, который требовал более тонкой настройки баланса между толерантностью и активностью против чужих антигенов. Еще одна интересная гипотеза – что именно адаптивный иммунитет с отбором дарвиновского типа обеспечил позвоночным эволюционный успех. В частности, не обнаружено позвоночных без него. Тут авторы проводят интересное сравнение с эукариотами, от которых не осталось следов организмов, скажем, без митохондрий.

Ну что, наш сериал закончился! Робот от компании Figure AI закончил свою 200-часовую смену, обработав в общей сложности 249 560 посылок. В эксперименте участвовало три робота, которые заменяли друг друга, отходя на зарядку, когда батарея разряжалась до 20%. Кстати, зарядка у них была индукционная и нужно было только дойти до бесконтактной площадки. Пишут, что инженерам удалось добиться очень эффективного соотношения работы и отдыха - 5 часов непрерывной работы робот получал всего за час нахождения на зарядном коврике.

Кай Майка Миллс, фаундер компании по криосохранению домашних животных Cryopets, сообщил, что у них уже почти 10 тыс заявок на криосохранение питомцев. Для контекста: сейчас в мире всего лишь около 5 тыс человек имеют криоконтракты. Очередное доказательство, что рынок лонжевити для питомцев очень перспективен и разработки там гораздо ближе к коммерциализации из-за более короткой продолжительности жизни и нашей ответственности за тех, кого приручили. Но конечно, есть нюанс: в случае Cryopets речь идет именно о заявках, а не полноценные контракты, и пока непонятно, какая будет конверсия. Аналогичная услуга у Института Крионики стоит $5800 для кошек и небольших пород собак; цена у Cryopets, если и будет отличаться, то незначительно. P.S. Напомню в декабре я писал об их раунде в $1.5 млн. Экономика продления жизни. Стрыгин