Задумчивая крыса

Долгая и медленная работа Пожалуй, самая недосягаемая роскошь для учёного или преподавателя сегодня — это полное погружение в длинный и сложный проект. Естественно, тут играет роль и стратегическая турбулентность, и публикационная гонка, и поиск финансирования, и вечная трансформация образования, и десятки других факторов. Эта проблема, на мой взгляд, совершенно недооценена даже самим научным сообществом, не говоря уже об управленцах. Во-первых, сразу поясню, что под долгими проектами я понимаю не только выполнение больших исследований. С ними всё как раз-таки очевидно: многие задачи требуют тысячи часов рутинных измерений, вычислений и скучной перепроверки чужих выводов. Причём результаты (по-хорошему) стоит публиковать в одной обстоятельной статье. С научной точки зрения такие работы крайне востребованы, а порой просто незаменимы, потому что именно они закрывают крупные вопросы, отметают гипотезы и в целом создают научный фундамент. Но с точки зрения KPI публиковать одну длинную статью за 2-3 года — это самоубийство. Не говоря уже о доказательстве гипотезы Пуанкаре. Есть и другие виды долгих проектов, не менее важные. Что, например, может сегодня заставить квалифицированного и успешного (в самом положительном смысле слова) учёного написать учебник? Не методичку для звания доцента, а именно хорошую книгу? Мне трудно вообразить какие-либо мотивы помимо чисто филантропических, да и представить какой-либо режим написания учебника помимо творчества вечерами и ночами. Хотя это важнейший труд, который потенциально повлияет на квалификацию тысяч людей на протяжении десятков лет. Тут же на ум приходят и остальные формы систематизации и передачи научного знания. Написание обзорных статей — но не просто для галочки в отчёт. Разработка учебных курсов и спецкурсов — но продуманных, а не сводящихся к пересказу учебника или собственной докторской. Подготовка обзорных докладов и лекций — как цельных произведений, а не в виде свалки слайдов из старых презентаций. Сюда же идёт вдумчивое рецензирование чужих статей и, отчасти, работа в редколлегиях журналов. Наконец, воспитание учеников и построение школы в широком смысле тоже, несомненно, относится к долгим проектам. Да, здесь можно усмотреть практический смысл на масштабах десятков лет, но в своей основе это скорее бескорыстный и просто очень рискованный вклад в будущее. Всё перечисленное — это системная работа, которая плохо заметна с большого расстояния, с трудом вписывается в критерии эффективности и делается, как правило, не благодаря, а вопреки. Но именно эта работа приводит к изменениям в реальности, а не к трансформации шапок документов. Напротив, эффективность по количеству суеты и по бумагам зачастую говорит о застое. В общем, какие стратегии ни принимай, в науке и образовании должно быть место для роскоши — для долгой и качественной работы. Сейчас этого места очень мало, и тенденция скорее отрицательная.

На всякий случай. Идея, что нейронная сеть уберет несистнматический шум из данных настолько не нова, что я в афиге, что это зачем-то нужно отдельно рассказывать на LLM на Neurips. Но ок, авторы выполнили проверку того, что и 20 лет назад заявлялось прям в учебниках. Но из этого никак не следует высер Панчина про псевдонауку. Более того, авторы прямо показывают, что избавление идет именно от несистематического шума. А вот шум по правилам нейронкм выкидывает куда трудне.

Он мог бы еще подумать про некую левую политизированность большинства моделей. Но там видимо тоже сжатие сработало.

Модель стремится найти простое правило, которое объясняет как можно больше данных

И якобы потому не любит псевдонауку. А не ибо в корпусе тупо меньше псевдонауки И модель спецом от псевдонауки отучают. Как вседа, умные мысли преследуют Панчина, но он бежит быстрее

Редко встречаю новости, которые можно прокомментировать сразу двумя моими любимыми фразами про кота. "Когда коту нехер делать — он яйца лижет" "Мой кот бы справился лучше"

"Все больше инвесторов склоняются что днк-модели работают" Ничего, в трампкоин тоже вкладывались люди. Но там хоть инсайдерское знание помогало. Тут же единственный инсайд — нихт, нихера работать не будет

Мы-то в MPRA-MNIST сравнили.

Да, кстати нет бенчмарка про bias correction. Есть голые утверждения, что ChromBPNet хорошо корректит bias днказы и атака. И это мол как-то чему-то помогает. Пока никто не видел ни единого примера, когда эти заявления основаны на метриках, а не на "бля буду" От бывшего же постдока Аншуля модель Cherymoya никакой коррекции не использует, а на бенчмарках, которые все же что-то меряют — лучше.

Ой. А почему твой долбик-phd не сравнивал ReporterNet с LegNet?

Новая языковая модель ДНК GPN-Star - построенная на информации о выравниваниях геномов - вышла в Nature. https://www.nature.com/articles/s41586-026-11005-5 На некоторых задачах выдает результаты лучше, чем aGenome - в том числе для интерпретации некодирующих вариантов у пациентов с наследственными заболеваниями. Конкретно на картинке с барплотом - классификатор OMIM pathogenic versus gnomAD v.3 common non-coding variants

Не перестаю удивляться. В модель directly засунули то, на основе чего и ращмечают в базе данных патогенные муиации. И она работает лучше чем модели без инфы об этом. Напомню, на нормальных данных из CAGI7 модель демонстрирует пуссиплот кораблик

Дорогие коллеги! Команда IBIS (https://ibis.autosome.org) запускает соревнование EPIC (Eukaryotic Promoter and transcription Initiation prediction Challenge): по последовательности ДНК предсказать, где и с какой силой РНК-полимераза II начинает транскрипцию — с точностью до нуклеотида и цепи — у пяти немодельных животных: устрицы, осьминога, амбарной огнёвки, молочайного клопа и катрана. Данные — неопубликованные csRNA-seq из лаборатории Саши Дуттке, тестовые хромосомы закрыты до объявления победителей. Разрешены только геном и наши треки, плюс предобученные геномные модели (AlphaGenome, Evo2 и др.). Две задачи: есть ли инициация (AUPRC) и её сила (Spearman); медали по каждому виду и в общем зачёте. Все, кто обошёл бейзлайн, входят в консорциум EPIC — коллективного соавтора итоговой статьи; медалисты — соавторы лично. Для разминки открыт датасет по Nematostella и скрипты офлайн-оценки. Старт — 4 сентября, дедлайн — 30 ноября 2026. Ссылки: https://epic.autosome.org https://t.me/+lfC17rwA3xszNmZi

Редко дает мне моя малая Родина повод для гордости. Но тут прям горжусь

Злые языки сообщают, что вслед за лекцией п-на в Кишиневе отменена лекция мамы его продюсера и псевдоисторика Эйдельман. Не принимает земля Молдовы куриософов, не принимает.

Готовимся к возвращению

И последний

Еще два

Башкой я закрыл название MPRA-MNIST, но тем не менее

If you wait — the future will be defined without your voice

First time, bro?

Меня пугает расширение границ elixir на восток