Perpetual Prompt ♾️

Близки к циклу самоулучшения — и токены уже нужны самому ИИ? OpenAI временно закрыла новые подписки на Pro за $200, при этом действующие подписчики остаются на тарифе. Это особенно интересно потому, что именно $200 Pro даёт самый большой вычислительный бюджет — около 20×Plus против 5×Plus у $100 Pro. Тибо объяснил причину довольно прямо: спрос на Astra оказался «беспрецедентным», а пользователи $200 Pro создают особенно большую нагрузку. Поэтому приостановка новых подключений — самый мягкий способ сохранить доступ к Astra для остальных, пока OpenAI наращивает мощности. Конец выгодных подписок ещё не объявлен. Но когда у тебя временно отказываются брать $200 в месяц, потому что проданного за эти деньги compute уже слишком много потребляют, то вопрос «а долго ли ещё продлится этот праздник токенов?» возникает сам собой))

Мы живем одновременно в самом фантастическом и дистопичном таймлайне. Люди продолжают создавать сотни симуляций для мух ради того чтобы поржать заработать лайки в соцсетях. Появился тиндер и фейсбук для мух, ее научили водить машину и управлять самолетом, даже играть в шахматы и Super Mario. Даже трейдить биткоин. Когда появится симуляция мозга человека (коннектом или через моделирование нейроактивнос и на основе нейролинка) это будет решение всех проблем и бессмертие или бесконечные страдания на потеху зрителям? Кажется, и то, и то.

OpenAI заявила о решении задачи тысячелетия. Что именно получилось? 8 сентября OpenAI опубликовала доказательство, которое, по заявлению компании, решает задачу о существовании и гладкости решений уравнений Навье—Стокса. Это одна из семи знаменитых «задач тысячелетия», за решение каждой из которых Институт Клэя назначил премию в миллион долларов. О чём вообще задача? Уравнения Навье—Стокса описывают движение жидкостей и газов: от воды за кормой лодки до воздушных потоков вокруг самолёта. Их записали ещё в XIX веке, но понимать, как устроены уравнения, — не то же самое, что знать всё о поведении их решений. Один из фундаментальных вопросов можно сформулировать так: если движение жидкости начинается без разрывов и бесконечностей, обязательно ли оно останется таким дальше? Или даже из гладкого начального состояния может возникнуть сингулярность — ситуация, когда скорость неограниченно растёт при приближении к определённому конечному моменту времени? Именно возможность такого развития событий исследует опубликованная работа. Авторы построили специальный математический сценарий: первоначально жидкость покоится, затем на неё действует специально подобранная гладкая внешняя сила. (Сила — без скачков и разрывов во времени и пространстве, т.е. у описывающей её функции существуют непрерывные производные всех порядков) Возникает вихрь, область наиболее интенсивного движения сжимается, а максимальная скорость растёт без ограничения. При этом общая энергия движения остаётся конечной — всё более высокие скорости сосредоточены во всё меньшем объёме. Это не означает, что настоящую воду можно разогнать до бесконечной скорости. Речь о поведении математической модели: в таком сценарии её гладкое описание течения перестаёт работать, а не о нарушении законов физики. Но разве один специальный случай — это решение? Для призовой задачи — да, при корректности доказательства: её официальная постановка прямо допускает построение такого контрпримера с гладкой внешней силой. Чтобы доказать, что гладкость сохраняется не всегда, достаточно найти один пример, в котором она нарушается. Описывать все возможные течения для этого не нужно. Однако это не универсальная формула для любого течения и не «вся гидродинамика теперь решена». В частности, результат не закрывает вопрос о сохранении гладкости без внешней силы: это другие условия, и опубликованный контрпример на них не распространяется. Сколько вычислений понадобилось? По данным OpenAI, в успешной группе работало около 10 тысяч ИИ-агентов. На поиск доказательства ушло 88 часов, ещё 17 часов — на формализацию и проверку в Lean, системе машинной проверки математических доказательств. Решение Навье—Стокса потребовало примерно 130 миллиардов сгенерированных токенов — единиц текста и кода — и 2,7 миллиона сообщений агентов. Использовалась внутренняя модель, которую компания называет существенно сильнее GPT‑6 Astra; люди направляли работу групп и организовывали обмен промежуточными результатами. На все предпринятые математические задачи ушло порядка 300 млрд токенов. Математическая статья и формальное доказательство опубликованы, но заявление компании следует отличать от окончательного признания результата: на странице Института Клэя задача пока отмечена как нерешённая. На будущее это выглядит как прообраз новой научной работы, где человек не просто задаёт вопрос одному ИИ, а организует тысячи параллельных исследователей — и получает результат, который можно независимо проверить. ( пока еще можно … 🦀 )

DeepMind объявила о запуске базы данных AlphaGenome Atlas - фундаментального научного каталога, содержащего ИИ-прогнозы биологических последствий абсолютно всех 9 миллиардов возможных однонуклеотидных мутаций в геноме человека Ранее генетикам приходилось тестировать варианты вручную или запускать модели для каждой точки по отдельности, на что ушли бы сотни человеческих жизней. База сделана полностью бесплатной для академических исследователей, а коммерческий доступ через Google Cloud планируют открыть в ближайшее время. Эта аза создана с помощью нейросети AlphaGenome, которая проанализировала эталонный геном человека и зафиксировала последствия замены каждой из четырех букв ДНК (A, T, C, G) на три альтернативных варианта. Каждая из 9 миллиардов мутаций сопровождается в среднем 27 000 индивидуальных прогнозов - от изменений в экспрессии генов до сбоев в считывании белков на сотнях типов клеток и тканей человека и мышей. Кроме того, база содержит оценку более 100 миллионов вставок и выпадений нуклеотидов, взятых из национальных баз UK Biobank и NIH All of Us, а также карту свыше 2 500 повторяющихся коротких последовательностей ДНК (мотивов). Самое интересное открытие заключается в расшифровке "некодирующей" части ДНК, которая составляет 98% всего генома и управляет включением и выключением генов (тогда как кодирующие белки участки занимают лишь 2%). Чтобы упростить поиск, DeepMind ввела итоговый балл AVI (AlphaGenome Variant Impact): например, показатель AVI 10 указывает на принадлежность точечной мутации к 10% самых влиятельных в геноме, а AVI 30 - к одной десятой процента самых сильных сбоев. В тестах на реальных пациентах с нерасшифрованными тяжелыми болезнями модель успешно указала на патологические сплайсинговые мутации в мозге, а при поиске редких мутаций в базе на 54 000 человек из UK Biobank позволила сузить область поиска кандидатов с 526 до 4, ускорив медицинские исследования в разы

Даже не знаю, как вам сказать... У лица, похожего на админа канала "Ковровая терапия" отлетела кукуха обострилось желание что-то приятное делать в преддверии нового сезона подач. Я решил, так сказать, сконцентрировать весь свой опыт преподавания лекционных курсов по иммунологии для самых разных аудиторий, мой опыт наблюдения за десятками всяких-разных клинических испытаний в течении последних трех лет, и на основании всего этого концентрата сделать нечто новое — рассказать курс на открытую аудиторию. Вот прям для всех, не только для студентов или олимпиадников. Так, чтобы понравилось и слушателям, и мне самому. Считайте это официальным анонсом. Курс лекций и семинаров "Иммунитет и инженерия". Будем говорить про самые основы функционирования иммунной системы, про то, что где вырезается в V(D)J-рекомбинации и в класс-свитчинге, а потом перейдем в мир иммунотерапий, трансплантаций костного мозга, онковакцин, клеточных терапий и всего такого. Поговорим про успешные и провальные клинические испытания, про биологические и чуть-чуть экономические проблемы препаратов. топ-5 причин, на мой взгляд, прийти на этот курс: 1. бесплатно, свободно, онлайн. Если у меня будет горячка и я начну пульверизировать где-то на полпути, вы ничего не потеряете. 2. нишево. Не только попсовые анти-В-клеточные CAR-T и чек, но и экзотика типа CAR-NK, CAR-M, дендритноклеточных вакцин. Я найду чем вас удивить. 3. вайбово. Будем много обсуждать, задавать вопросы, возможно даже находить на них ответы. Иммунология — вообще штука смешная, ну, кроме тех моментов, когда грустная. 4. Низкий порог входа. Если понимаете центральную догму, слышали про существование рекомбинации и клеточного цикла — думаю, все легко поймете. Если нет — разберем, проговорим, объясним как-нибудь. 5. Все это в вечернее время, по субботам. Если на какой-то интересной лекции не удалось побывать — будет запись и аи слоп конспект. В топ не включил, но если кому-то важно, у меня и лычки credentials есть: закончил кафедру иммунологии, работал в не последней (а во многих вопросах весьма даже первой) российской CAR-T-клеточной лаборатории, сейчас работаю в более индустриальной биомедицине, и провел реально много курсов по иммунологии на разных платформах и в разных форматах. Буду рад совершенно любой аудитории. Полезнее всего, на мой скромный взгляд, будет врачам и другим представителям смежных областей — не-иммунологам. В общем, 12 сентября, 18.00 по Москве, расскажу что куда и как, и почему вообще стоит заниматься инженерией иммунной системы. Добавляем в гугл-календарь, заполняем быструю гугл-форму, и жду вас в субботу (кроме fellow биофакеров (upd: и фббшников, как подсказывают в комментах), у них в эту субботу дела поважнее). А вот прям полноценно начнем с октября. Если кому-то из подписчиков есть куда репостить — буду благодарен! Чем больше людей придет — тем больше шанс, что до конца курса все не разойдутся. А я правда хочу попробовать реализовать задуманное целиком, желательно не на пустую аудиторию.

Название "ледниковый период" располагает рассматривать его как эпизод похолодания, - между тем, это ведь мы живем в сравнительно коротком пока эпизоде потепления, ему 11.5 тысяч лет, а до этого сто тысяч лет мир выглядел примерно как на этой карте. А в целом нынешний ледниковый период, названный позднекайнозойским оледенением, длится уже 34 миллиона лет! И наша коротенькая оттепель, вероятно, скоро закончится, - в последние миллионы лет примерно каждые сто тысяч лет случается потепление на 10-12 тысяч лет, а потом опять сто тысяч лет лютейшего холода. Зима близко?

Китайскому горшку с пятачком из коллекции Музея провинции Цзянсу около 6000 лет. А детским поильникам из Австрии – около трех тысяч. Но они бы могли подружиться...

Уже накатили Астру, только один ресет получил за ожидание( прощайте мои токены... 🙈

Посмотрите на примеры проектов, которые люди с ранним доступом (он был в среднем не больше недели) сделали в Астре. Это модель не только про 3D и игры. Более того, её прирост именно в кодинге и экономических задачах (особенно биология) куда выше. Но на визуальных примерах максимально просто понять разницу. В общем, slow takeoff отменяется.

«Быстрее, выше, сильнее!» Выходы новых моделей стали уже рутинными ) Но восхищение от того, что мы все таки научили камень думать не проходит https://openai.com/index/gpt-6-astra/

Только бесконечная жизнь мыслящего существа имеет хоть какой-то невыдуманный смысл. Конечная жизнь способна иметь ценность, но только бесконечная жизнь потенциально способна иметь окончательный смысл. Это не одно и то же. Конечная жизнь может быть прекрасной, наполненной любовью, открытиями и удовольствием. Но если в конце субъект безвозвратно уничтожается, то любой смысл этой жизни остаётся локальным и временным. Бессмертие же открывает принципиально другой горизонт: познание может быть бесконечным, отношения — продолжаться, цели — становиться сложнее, а существование личности — не сводиться к короткому промежутку между рождением и смертью. Сознание само по себе постоянно стремится за пределы данного: неизвестное превращается в известное, невозможное — в возможное, болезнь — в лечимую болезнь, расстояние — в преодолимое расстояние. В этом смысле стремление преодолеть смерть можно рассматривать как продолжение той же самой логики познания и преобразования мира.

Сооснователь Databricks выпустил фреймворк для ИИ-агентов, которые думают круглосуточно сами по себе Andy Konwinski, сооснователь Databricks, Perplexity AI и Laude Institute представил Headlong - open source микрофреймворк для персистентных агентов. Это совместный проект Laude Institute и MIT, и он отличается от обычных ИИ-агентов. GitHub. Если обычные агенты реактивные, то Headlong-агент никогда не спит. Он постоянно генерирует мысли в цикле, похожем на внутренний монолог человека. Также сам выбирает, о чём думать, ставит себе приоритеты, придумывает проекты и иногда сам пишет вам с прогрессом.

Почему стоит лайкать и репостить, когда об этом просят коллеги по цеху? Когда я работал в Insilico, CEO Алекс Жаворонков без устали просил всех - сотрудников, друзей, кого угодно - что-нибудь репостить. Как-то он даже вводил штрафы для тех, кто не репостит. Я это делал с ощущением кринжа и неловкости, особенно когда пост не нравился (а вдруг кто-то меня осудит за выбери то что тебя беспокоит). В итоге Жаворонков построил компанию-единорога - и не в последнюю очередь потому, что о каждом, даже мелком, успехе Insilico трубили из каждого утюга. Соцсети сегодня важнее газет и традиционных медиа. Эфир на Первом канале ценится ниже, чем сто тысяч собственных подписчиков. Одна из монументальных проблем борьбы со старением в том, что люди о нём попросту не думают: ни о том, что все мы умираем в основном от старости, ни о том, что с этим уже можно что-то делать. Внимание. Оно важнее денег. Оно притягивает и деньги, и таланты, и остальные ресурсы. Я, конечно, с тех пор исправился: репощу и когда просят, и когда не просят. И это правда работает. Каждое такое действие тянет новых людей к теме. Чем больше в сети материалов о важности борьбы со старением, тем выше вес темы в языковых моделях, тем чаще она всплывает в их ответах - и тем больше людей начинает интересоваться темой. Эффект снежного кома. ❗️ Поэтому прошу вас: тратьте 10-20 секунд, когда коллеги просят о репосте, и не стесняйтесь просить сами. Интернет не сломается, и спамом это никто не сочтёт - в эпоху повсеместного ИИ-слопа, среди селфаков и фоток еды контент про продление жизни смотрится исключительно выигрышно. Экономика продления жизни. Стрыгин

Состояние Западной цивилизации, circa 2026 «Лучше рак, чем ИИ который от него вылечит»

Даже сложно прокомментировать :) научный прогресс и так не быстрый, и с ИИ появился шанс его ускорить, а есть люди, которые за то, чтобы его тормозить. Хотя вся история показывает, что развитие научного прогресса делает всех здоровее, богаче и предоставляет блага, о которых люди, Х лет назад от любого момента, не могли себе и представить. Не перерастаю удивляться …