Стартап Conception создал ранние человеческие яйцеклетки из стволовых клеток
Технология называется in vitro gametogenesis (IVG) - создание яйцеклеток и сперматозоидов в пробирке.
Conception взяли обычный образец крови, клетки крови перепрограммировали в индуцированные плюрипотентные стволовые клетки (iPSC). Об этом стартапе мы писали ещё тут.
Из этих клеток iPSC вырастили миниатюрные человеческие яичники в лаборатории.
В этих мини-яичниках формируются ранние яйцеклетки внутри фолликулов - базовых структур яичника.
Это не зрелые яйцеклетки, готовые к оплодотворению, а ранняя стадия. Но это большой прогресс.
Conception говорит, что все клетки созданы полностью из стволовых, без использования натуральных человеческих тканей яичников.
В мышах эта технология уже работает с 2016 года: из клеток кожи мышей получали яйцеклетки, рождались здоровые потомки, которые сами размножались.
Для людей это потенциально может расширить возможности лечения бесплодия, но компания говорит, что предстоит ещё большая работа, в том числе по доращиванию полученных фолликулов до зрелой стадии и оценке безопасности технологии.
Технология называется in vitro gametogenesis (IVG) - создание яйцеклеток и сперматозоидов в пробирке.
Conception взяли обычный образец крови, клетки крови перепрограммировали в индуцированные плюрипотентные стволовые клетки (iPSC). Об этом стартапе мы писали ещё тут.
Из этих клеток iPSC вырастили миниатюрные человеческие яичники в лаборатории.
В этих мини-яичниках формируются ранние яйцеклетки внутри фолликулов - базовых структур яичника.
Это не зрелые яйцеклетки, готовые к оплодотворению, а ранняя стадия. Но это большой прогресс.
Conception говорит, что все клетки созданы полностью из стволовых, без использования натуральных человеческих тканей яичников.
В мышах эта технология уже работает с 2016 года: из клеток кожи мышей получали яйцеклетки, рождались здоровые потомки, которые сами размножались.
Для людей это потенциально может расширить возможности лечения бесплодия, но компания говорит, что предстоит ещё большая работа, в том числе по доращиванию полученных фолликулов до зрелой стадии и оценке безопасности технологии.
www.conception.bio
The first early human eggs from stem cells - Conception | Advancing the Future of Fertility
A look inside the biology, engineering, and validation behind a major scientific milestone.
🔥11❤8👍3👎2
Anthropic объявили о крупных биотех проектах, и США сняли запрет с их моделей
Вчера был большой день для компании, Anthropic провели свое крупное закрытое мероприятие, на котором было несколько больших анонсов. Причём на это мероприятие приехали все фармгиганты, индустрия поддержала компанию.
Первый большой релиз - Claude Science - новое рабочее пространство со множеством ИИ-агентов для учёных, которое должно стать для ученых и работников биотеха тем же, чем Claude Code стал для программистов.
Оно интегрируется более 60 научными базами данных.
А самый главный анонс - Anthropic начинает доклинические программы по разработке лекарств.
Их фокус на самые сложные заболевания, которые человечество не может вылечить.
Мы знаем подробности их планов в этом направлении, описали ещё 7 мая на Patreon.
Хотим напомнить, что большой состав сильных людей перешел из Google DeepMind в Anthropic, а именно лауреат Нобелевской премии, создатель AlphaFold и разработчики Gemini.
Ну, и главное событие для всех пользователей Claude - правительство США сняли запреты с моделей Fable5, Mythos5.
Вчера был большой день для компании, Anthropic провели свое крупное закрытое мероприятие, на котором было несколько больших анонсов. Причём на это мероприятие приехали все фармгиганты, индустрия поддержала компанию.
Первый большой релиз - Claude Science - новое рабочее пространство со множеством ИИ-агентов для учёных, которое должно стать для ученых и работников биотеха тем же, чем Claude Code стал для программистов.
Оно интегрируется более 60 научными базами данных.
А самый главный анонс - Anthropic начинает доклинические программы по разработке лекарств.
Их фокус на самые сложные заболевания, которые человечество не может вылечить.
Мы знаем подробности их планов в этом направлении, описали ещё 7 мая на Patreon.
Хотим напомнить, что большой состав сильных людей перешел из Google DeepMind в Anthropic, а именно лауреат Нобелевской премии, создатель AlphaFold и разработчики Gemini.
Ну, и главное событие для всех пользователей Claude - правительство США сняли запреты с моделей Fable5, Mythos5.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
Big day today at Anthropic. A few takeaways
1. They're going to start rare disease therapeutics
2. Their bio agent goes from raw data to a paper
3. They're making Claude code a central node for access in Bio tools
4. They have a hackathon for Claude…
1. They're going to start rare disease therapeutics
2. Their bio agent goes from raw data to a paper
3. They're making Claude code a central node for access in Bio tools
4. They have a hackathon for Claude…
❤16🔥5👏3
Главный бич человека всегда был и остается в отказе от индивидуации.
Ну, вот к примеру, людям очень тяжело думать самим, легче, когда кто-то это сделал и вложил все в голову другому. Но о последствиях никто не думает, только всегда жалобы на то, что вся жизнь - так себе история.
Человеку очень хочется казаться успешным, но он не понимает, что это. Ему дают в руку «волшебную» палочку в виде ИИ, и он думает, что все, теперь ему море по колено.
Люди берут и копируют чужой контент, который был создан с использованием человеческих ресурсов: поиска в ручную, траты времени, большой нагрузки на глаза(!!!), формулировании мысли и своего видения. А приходит другой человек это копирует, пропускает все через ИИ и выдает как за свое. Такое за 10 лет существования моего канала я вижу каждый день.
Но дело в том, что вот это искусственное создание своей «ценности» теми, кто присваивает или обесценивает труд другого человека - не вечно.
Потому что в один прекрасный момент человеческая психика начинает играть свои неприятные игры с этим человеком.
Путь к самости - это самая главная и сложная задача для любого человека. Это больно, но иначе не получится.
Ани Асланян, основатель @blockchainrf
Ну, вот к примеру, людям очень тяжело думать самим, легче, когда кто-то это сделал и вложил все в голову другому. Но о последствиях никто не думает, только всегда жалобы на то, что вся жизнь - так себе история.
Человеку очень хочется казаться успешным, но он не понимает, что это. Ему дают в руку «волшебную» палочку в виде ИИ, и он думает, что все, теперь ему море по колено.
Люди берут и копируют чужой контент, который был создан с использованием человеческих ресурсов: поиска в ручную, траты времени, большой нагрузки на глаза(!!!), формулировании мысли и своего видения. А приходит другой человек это копирует, пропускает все через ИИ и выдает как за свое. Такое за 10 лет существования моего канала я вижу каждый день.
Но дело в том, что вот это искусственное создание своей «ценности» теми, кто присваивает или обесценивает труд другого человека - не вечно.
Потому что в один прекрасный момент человеческая психика начинает играть свои неприятные игры с этим человеком.
Путь к самости - это самая главная и сложная задача для любого человека. Это больно, но иначе не получится.
Ани Асланян, основатель @blockchainrf
❤26💯14👏5🤨3🤔2🔥1
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире
Neuralink показали новую версию робота-хирурга Раньше их робот в основном выполнял самую деликатную часть работы - вставлял сверхтонкие нити в мозг(занимало это 17 сек/нить), а остальное делал нейрохирург. В новой версии робот это делает за 1,5 секунды/нить.…
Neuralink объявили о важном хирургическом прорыве в клинических испытаниях
Команда заявила, что впервые в клинических испытаниях они смогли вставить электродные нити имплантата прямо через твёрдую мозговую оболочку, не разрезая её, не нарушая целостность мембраны.
Чтобы этого добиться, им потребовались:
1. оптика, способная «видеть» сосуды сквозь непрозрачную ткань, иначе введение вслепую грозит кровоизлиянием;
2. иглы с микрометровой точностью изготовления, способные надёжно пробивать жёсткую мембрану без потери позиционирования;
3. годы тестирования до первого клинического применения на человеке.
Кстати, в апреле они показали своего обновленного робота- хирурга.
Отказ от разреза мозговой оболочки - это защита от целого класса рисков: инфекций, отёков, уменьшение длительности операции и тд. А если процедура становится короче и предсказуемее, она становится масштабируемой.
Именно об этом Маск говорил ещё в конце 2025-го, называя переход через этот этап ключевым условием для перехода на почти полностью автоматизированную хирургию в 2026 году.
Это укладывается в общую дорожную карту компании: скорость введения одной нити выросла с 17 секунд до 1,5 секунд.
Команда заявила, что впервые в клинических испытаниях они смогли вставить электродные нити имплантата прямо через твёрдую мозговую оболочку, не разрезая её, не нарушая целостность мембраны.
Чтобы этого добиться, им потребовались:
1. оптика, способная «видеть» сосуды сквозь непрозрачную ткань, иначе введение вслепую грозит кровоизлиянием;
2. иглы с микрометровой точностью изготовления, способные надёжно пробивать жёсткую мембрану без потери позиционирования;
3. годы тестирования до первого клинического применения на человеке.
Кстати, в апреле они показали своего обновленного робота- хирурга.
Отказ от разреза мозговой оболочки - это защита от целого класса рисков: инфекций, отёков, уменьшение длительности операции и тд. А если процедура становится короче и предсказуемее, она становится масштабируемой.
Именно об этом Маск говорил ещё в конце 2025-го, называя переход через этот этап ключевым условием для перехода на почти полностью автоматизированную хирургию в 2026 году.
Это укладывается в общую дорожную карту компании: скорость введения одной нити выросла с 17 секунд до 1,5 секунд.
X (formerly Twitter)
Neuralink (@neuralink) on X
The dura is the brain's armor: a membrane so tough that a surgeon normally cuts through it with a scalpel. For the first time in our clinical trials, we inserted the electrode threads of our implant straight through the dura and into the cortex, keeping the…
🔥19💯5🥰3👍1👌1
Google выложили новую ИИ-модель, которая нужна вашему бизнесу и любой организации
Дело в том, что сегодня корпоративные данные -это самый ценный актив, а табличные данные - это 80% этого актива: продажи, транзакции, клиенты, склады и тд.
Вчера вышла TabFM - фундаментальная модель для задач классификации и регрессии на табличных данных, без обучения, настройки и гиперпараметров.
Просто загружаешь данные и получаешь предсказание за один проход.
Модель читает ваши обучающие примеры, как контекст и сразу предсказывает новые строки. Никаких обновлений весов и итераций.
Это своего рода аналог того, что TimesFM сделал для временных рядов, только теперь для таблиц.
Дело в том, что сегодня корпоративные данные -это самый ценный актив, а табличные данные - это 80% этого актива: продажи, транзакции, клиенты, склады и тд.
Вчера вышла TabFM - фундаментальная модель для задач классификации и регрессии на табличных данных, без обучения, настройки и гиперпараметров.
Просто загружаешь данные и получаешь предсказание за один проход.
Модель читает ваши обучающие примеры, как контекст и сразу предсказывает новые строки. Никаких обновлений весов и итераций.
Это своего рода аналог того, что TimesFM сделал для временных рядов, только теперь для таблиц.
Telegram
All about AI, Web 3.0, BCI
Google Introduced TabFM, a foundation model designed specifically for tabular data classification and regression.
This approach allows generation of high-quality predictions on previously unseen tables in a single forward pass.
This approach allows generation of high-quality predictions on previously unseen tables in a single forward pass.
1❤10🤔6🔥4👍3👏1
Мозг человека и LLM устроены одинаково, говорится в новой работе MIT
Новый препринт MITзадаёт простой вопрос: модульность человеческого мозга - фундаментальный принцип или случайность эволюции?
Чтобы ответить на этот вопрос, авторы исследования взяли LLM и посмотрели, есть ли там та же структура.
И ответ оказался положительным, есть причём точь-в-точь.
Оказалось, что внутри 6 передовых моделей обнаружили 4 отдельные популяции нейронов, каждая отвечает за свой тип мышления, язык, грамматику, математику, логику, физический мир и социальное рассуждение.
Это в точности 4 сети, которые нейронауки давно картировали в человеческом мозге.
Чтобы убедиться, что это не корреляция, а реальная специализация, нейроны отключали. Отключили языковую зону: модель рассуждает верно, но пишет с грамматическими ошибками.
Отключили физическую: текст грамотный, но физические выводы инвертированы.
Точность внутри домена падает на 26%. За пределами домена - на 2.5%.
Почему это важно?
Мозг формируется эволюцией, а LLM градиентным спуском на предсказании токенов.
Никакой общей причины для одинаковой архитектуры нет кроме одной: так устроена любая система, которой нужно решать разнородные задачи одновременно, не мешая одному домену перезаписывать другой.
Модульность - не биологическая случайность, а по всей видимости, универсальное решение для интеллекта.
Что из этого следует?
Для интерпретируемости: у LLM есть внутренняя структура, которую можно картировать и на которую можно воздействовать точечно.
Для архитектур: MOE - потенциально про воспроизведение когнитивной специализации.
Для нейронауки: LLM впервые дают возможность изучать, как разные когнитивные системы передают информацию друг другу - то, что в мозге технически почти невозможно измерить.
Новый препринт MITзадаёт простой вопрос: модульность человеческого мозга - фундаментальный принцип или случайность эволюции?
Чтобы ответить на этот вопрос, авторы исследования взяли LLM и посмотрели, есть ли там та же структура.
И ответ оказался положительным, есть причём точь-в-точь.
Оказалось, что внутри 6 передовых моделей обнаружили 4 отдельные популяции нейронов, каждая отвечает за свой тип мышления, язык, грамматику, математику, логику, физический мир и социальное рассуждение.
Это в точности 4 сети, которые нейронауки давно картировали в человеческом мозге.
Чтобы убедиться, что это не корреляция, а реальная специализация, нейроны отключали. Отключили языковую зону: модель рассуждает верно, но пишет с грамматическими ошибками.
Отключили физическую: текст грамотный, но физические выводы инвертированы.
Точность внутри домена падает на 26%. За пределами домена - на 2.5%.
Почему это важно?
Мозг формируется эволюцией, а LLM градиентным спуском на предсказании токенов.
Никакой общей причины для одинаковой архитектуры нет кроме одной: так устроена любая система, которой нужно решать разнородные задачи одновременно, не мешая одному домену перезаписывать другой.
Модульность - не биологическая случайность, а по всей видимости, универсальное решение для интеллекта.
Что из этого следует?
Для интерпретируемости: у LLM есть внутренняя структура, которую можно картировать и на которую можно воздействовать точечно.
Для архитектур: MOE - потенциально про воспроизведение когнитивной специализации.
Для нейронауки: LLM впервые дают возможность изучать, как разные когнитивные системы передают информацию друг другу - то, что в мозге технически почти невозможно измерить.
pengrui-han.github.io
Modular Cognitive Architecture Emerges in Large Language Models
Across six frontier LLMs (24B–123B), reasoning is supported by four segregated neuron populations that mirror the cognitive networks of the human brain.
1🔥22❤12👍5🤪5🤔4🤣3👎1
Anthropic предложил экономный способ использования Fable 5 для агентов
Так как их мощная модель Fable 5 вчера снова стала доступной, команда предложила инструмент, который позволит вам экономно использовать модель - Advisor Tool для ваших ИИ-агентов, теперь оркестрация переезжает внутрь платформы.
Работает так:
Sonnet 5 делает рутину: читает логи, пишет код, выполняет рутину. А когда нужно сложное решение, автоматически подключается Fable 5. Всё происходит внутри одного запроса, без вашего оркестратора.
Качество близко к Fable, а стоимость и скорость как у Sonnet.
Так как их мощная модель Fable 5 вчера снова стала доступной, команда предложила инструмент, который позволит вам экономно использовать модель - Advisor Tool для ваших ИИ-агентов, теперь оркестрация переезжает внутрь платформы.
Работает так:
Sonnet 5 делает рутину: читает логи, пишет код, выполняет рутину. А когда нужно сложное решение, автоматически подключается Fable 5. Всё происходит внутри одного запроса, без вашего оркестратора.
Качество близко к Fable, а стоимость и скорость как у Sonnet.
Claude Platform Docs
Advisor tool
Pair a faster executor model with a higher-intelligence advisor model that provides strategic guidance mid-generation.
2❤9🔥9🏆7👏3💅1
Теперь и DeepSeek переходит от исследований к продуктовой модели, потому что продукты приносят деньги, а они нужны для инвесторов
Компания запустила процесс масштабного найма. Ставка теперь на потенциал, а не на гениев.
Все подразделения должны вырасти минимум вдвое. Открыты 33 позиции в 7 направлениях: алгоритмы, разработка, DevOps, продукт,
дата-инженерия, функциональные отделы.
Главная ставка у них на Harness-команду, об этом мы писали здесь.
Есть ещё позиция «ИИ-специалист из смежных областей» для людей с экстраординарными способностями, желающих участвовать в создании AGI, говорится в описании вакансии.
За последний год #DeepSeek потерял как минимум 5 ключевых разработчиков.
Напомним, что компания собрала от инвесторов в раунде A 510 млрд юаней (~$74 млрд), оценка компании составила около 4 трлн юаней.
Инвесторы: основатель DeepSeek Лян Вэньфэн вложил ~200 млрд юаней своих денег, Tencent дали 100 млрд, CATL - 50 млрд, NetEase, JD, IDG по ~30 млрд.
Рынок труда в Китае на пике, за январь–апрель 2026 года количество ИИ-вакансий выросло в 8,7 раза.
Компания запустила процесс масштабного найма. Ставка теперь на потенциал, а не на гениев.
Все подразделения должны вырасти минимум вдвое. Открыты 33 позиции в 7 направлениях: алгоритмы, разработка, DevOps, продукт,
дата-инженерия, функциональные отделы.
Главная ставка у них на Harness-команду, об этом мы писали здесь.
Есть ещё позиция «ИИ-специалист из смежных областей» для людей с экстраординарными способностями, желающих участвовать в создании AGI, говорится в описании вакансии.
За последний год #DeepSeek потерял как минимум 5 ключевых разработчиков.
Напомним, что компания собрала от инвесторов в раунде A 510 млрд юаней (~$74 млрд), оценка компании составила около 4 трлн юаней.
Инвесторы: основатель DeepSeek Лян Вэньфэн вложил ~200 млрд юаней своих денег, Tencent дали 100 млрд, CATL - 50 млрд, NetEase, JD, IDG по ~30 млрд.
Рынок труда в Китае на пике, за январь–апрель 2026 года количество ИИ-вакансий выросло в 8,7 раза.
观察者
DeepSeek开启大规模招聘，团队负责人否认“不招外国人”
（文/陈济深 编辑/张广凯）
❤11🔥7👏3🤯2🤔1👌1🤨1
Интересный кейс из мира российского корпоративного ПО
Мы наблюдаем, как формируется целый класс ПО, который является одновременно и полноценной заменой Windows-компонентов, и мягким мостом для поэтапного перехода.
«Базальт СПО» предлагает бизнесу «Альт Домен» как решение для тех, кто застрял на полпути между Windows и импортозамещением, а таких много, как мы знаем.
Логика продукта у них управленчески грамотная: не требуй от компании прыгнуть сразу, позволь Windows и российской ОС работать в одном домене, перехвати управление постепенно, замени инструменты Microsoft их аналогами с похожим интерфейсом так, чтобы администратор не переучивался с нуля.
Тут все подробно описывается.
Хочется добавить, что именно такие продукты выигрывают в нынешних реалиях - те, что снижают стоимость перехода до приемлемой. Потому что все считают деньги и эффективность.
Мы наблюдаем, как формируется целый класс ПО, который является одновременно и полноценной заменой Windows-компонентов, и мягким мостом для поэтапного перехода.
«Базальт СПО» предлагает бизнесу «Альт Домен» как решение для тех, кто застрял на полпути между Windows и импортозамещением, а таких много, как мы знаем.
Логика продукта у них управленчески грамотная: не требуй от компании прыгнуть сразу, позволь Windows и российской ОС работать в одном домене, перехвати управление постепенно, замени инструменты Microsoft их аналогами с похожим интерфейсом так, чтобы администратор не переучивался с нуля.
Тут все подробно описывается.
Хочется добавить, что именно такие продукты выигрывают в нынешних реалиях - те, что снижают стоимость перехода до приемлемой. Потому что все считают деньги и эффективность.
👍11🤣11🔥4👏2
NVIDIA представила систему, где роботы больше не учат каждую задачу с 0. Они строят саморазвивающуюся библиотеку навыков
Навыки теперь важны не только для ИИ-агентов, но и в робототехнике и Physical AI.
Роботам нужны те же вещи, что и ИИ-агентам: память, инструменты, самоулучшение. Плюс физика добавляет сложности, поэтому библиотека навыков решает проблемы трансфера.
Не все пока говорят только о навыках, многие лаборатории всё ещё на RL, diffusion policies и humanoid end-to-end, но направление явно доминирует в этом году.
NVIDIA с их GEAR lab активно его продвигают.
Навыки теперь важны не только для ИИ-агентов, но и в робототехнике и Physical AI.
Роботам нужны те же вещи, что и ИИ-агентам: память, инструменты, самоулучшение. Плюс физика добавляет сложности, поэтому библиотека навыков решает проблемы трансфера.
Не все пока говорят только о навыках, многие лаборатории всё ещё на RL, diffusion policies и humanoid end-to-end, но направление явно доминирует в этом году.
NVIDIA с их GEAR lab активно его продвигают.
Nvidia
ASPIRE: Agentic /Skills Discovery for Robotics
Self-improving code-as-policy robot manipulation with a continually growing skill library.
❤11🔥2👏2🤔1
Иногда, лучше жевать, чем говорить: СЕО Palantir психует, что новые игроки выкидывают его из пищевой цепочки.
Алекс Карп обвинил ведущие ИИ-компании в завышенных ценах, эксплуатации данных клиентов и угрозе национальной безопасности США. Речь идёт об
OpenAI, Anthropic, Google.
Потому что они продают свое API напрямую корпоративным и государственным клиентам, и тем самым Palantir сужается в заказчиках.
А теперь вспомните, кому недавно США запрещали модели, правильно - Anthropic, вот ссылка.
Переводя на простой язык, старички в виде Алекса Карпа, Питера Тиля не готовы мириться с тем, что новое поколение бизнесменов им не хочет подчиняться. А молодые не хотят, потому что у них свое видение мира, другая психика. Но расшатанной психике этого не понять.
Посмотрим, как в этой ситуации отыграется вечная тема «отцы против детей».
Мы за детей!
Алекс Карп обвинил ведущие ИИ-компании в завышенных ценах, эксплуатации данных клиентов и угрозе национальной безопасности США. Речь идёт об
OpenAI, Anthropic, Google.
Потому что они продают свое API напрямую корпоративным и государственным клиентам, и тем самым Palantir сужается в заказчиках.
А теперь вспомните, кому недавно США запрещали модели, правильно - Anthropic, вот ссылка.
Переводя на простой язык, старички в виде Алекса Карпа, Питера Тиля не готовы мириться с тем, что новое поколение бизнесменов им не хочет подчиняться. А молодые не хотят, потому что у них свое видение мира, другая психика. Но расшатанной психике этого не понять.
Посмотрим, как в этой ситуации отыграется вечная тема «отцы против детей».
Мы за детей!
Forbes
Palantir Billionaire Alex Karp Calls AI Industry ‘Effing Insane’ In Heated Interview
“This is the voice of American business that is being channeled through me,” the billionaire cofounder remarked.
👍12❤8🤣5💊5🤔1
Учёные, похоже, нашли доказательство, что старение-это потеря клеточной информации, а не просто накопление повреждений
Новый препринт из New York Genome Center, ещё не прошедший рецензию. Работа выполнена на мышиных моделях. Перенос на человека предстоит ещё верифицировать.
Итак исследователи разработали технологию SeqTag и измерили в одних и тех же клетках экспрессию генов, доступность хроматина и метки на гистонах.
Авторы нашли, что в молодых клетках три регуляторных слоя работают асинхронно, но синхронизируются быстро. С возрастом эта координация разрушается. Называют это молекулярной асинхронностью.
Это оказывается прямое количественное подтверждение Information Theory of Aging (ITOA), которую развивает Дэвид Синклер, его стартап недавно получил разрешение от FDA. Его теория гласит: ДНК при старении почти не меняется, меняется система, которая её читает.
Синклер давно предполагал, что этот процесс обратим, эксперименты с частичным перепрограммированием показывают омоложение тканей именно через восстановление эпигенетических паттернов.
Что это меняет практически?
Модель накопления повреждений ставит терапевтическую цель: замедлить или устранить повреждения.
А ITOA ставит другую цель: восстановить регуляторную синхронизацию. Это разные мишени и разные фармакологические стратегии.
Именно над вторым сейчас работают Altos Labs, Rejuvenate Bio и ряд других компаний.
Новый препринт из New York Genome Center, ещё не прошедший рецензию. Работа выполнена на мышиных моделях. Перенос на человека предстоит ещё верифицировать.
Итак исследователи разработали технологию SeqTag и измерили в одних и тех же клетках экспрессию генов, доступность хроматина и метки на гистонах.
Авторы нашли, что в молодых клетках три регуляторных слоя работают асинхронно, но синхронизируются быстро. С возрастом эта координация разрушается. Называют это молекулярной асинхронностью.
Это оказывается прямое количественное подтверждение Information Theory of Aging (ITOA), которую развивает Дэвид Синклер, его стартап недавно получил разрешение от FDA. Его теория гласит: ДНК при старении почти не меняется, меняется система, которая её читает.
Синклер давно предполагал, что этот процесс обратим, эксперименты с частичным перепрограммированием показывают омоложение тканей именно через восстановление эпигенетических паттернов.
Что это меняет практически?
Модель накопления повреждений ставит терапевтическую цель: замедлить или устранить повреждения.
А ITOA ставит другую цель: восстановить регуляторную синхронизацию. Это разные мишени и разные фармакологические стратегии.
Именно над вторым сейчас работают Altos Labs, Rejuvenate Bio и ряд других компаний.
bioRxiv
The molecular asynchrony of single cells
Integrating single-cell transcriptomic and epigenomic data provides a robust framework for investigating gene regulation mechanisms. Existing analyses typically treat these modalities as synchronized features that can be translated in a static manner; however…
🔥33❤12👍8👎1
ByteDance доказали, что ИИ-агент учится прямо во время работы, и чем лучше среда, тем быстрее он становится умнее
2 дня подряд мы разбираем для наших подписчиков Patreon, как сделать ИИ-агента умнее.
Первый способ - как обучить на ваших данных, чтобы он думал как сотрудник вашей организации. Второй - правильно выстроить среду, harness, чтобы он работал точно и предсказуемо.
Сегодня ByteDance дает нам третье измерение, а, что, если агент учится прямо во время работы? Не из обучающей выборки, не из промпта, а через петлю обратной связи.
Именно это измерил EdgeBench - новый бенчмарк от ByteDance Seed.
Даже без переобучения и в несовершенной среде агент, которому дают время и обратную связь, сам нащупывает путь.
Почему это важно для промышленного внедрения ИИ?
Компании не хотят ждать, пока OpenAI или Anthropic дообучат модель на их специфике. Им нужен агент, который сам разберётся в их среде.
EdgeBench именно это и измеряет: не, что модель знает, а как быстро и насколько далеко она учится, когда ей дают время и среду.
И ещё одно открытие от ByteDance: скорость с которой агенты учатся из среды, удваивается каждые три месяца. Для сравнения: знаменитый закон Мура давал удвоение раз в полтора года.
Присоединяйтесь к нам на Patreon, даже если вы не разбираетесь в разработке, но хотите качественно управлять своим проектом/бизнесом.
2 дня подряд мы разбираем для наших подписчиков Patreon, как сделать ИИ-агента умнее.
Первый способ - как обучить на ваших данных, чтобы он думал как сотрудник вашей организации. Второй - правильно выстроить среду, harness, чтобы он работал точно и предсказуемо.
Сегодня ByteDance дает нам третье измерение, а, что, если агент учится прямо во время работы? Не из обучающей выборки, не из промпта, а через петлю обратной связи.
Именно это измерил EdgeBench - новый бенчмарк от ByteDance Seed.
Даже без переобучения и в несовершенной среде агент, которому дают время и обратную связь, сам нащупывает путь.
Почему это важно для промышленного внедрения ИИ?
Компании не хотят ждать, пока OpenAI или Anthropic дообучат модель на их специфике. Им нужен агент, который сам разберётся в их среде.
EdgeBench именно это и измеряет: не, что модель знает, а как быстро и насколько далеко она учится, когда ей дают время и среду.
И ещё одно открытие от ByteDance: скорость с которой агенты учатся из среды, удваивается каждые три месяца. Для сравнения: знаменитый закон Мура давал удвоение раз в полтора года.
Присоединяйтесь к нам на Patreon, даже если вы не разбираетесь в разработке, но хотите качественно управлять своим проектом/бизнесом.
❤9🔥8👏2😁1🌚1
Трио экс-DeepMind, создавшие ИИ для покера, теперь зарабатывает для квантовых хедж-фондов
Три бывших сотрудника Google DeepMind ранее создали DeepStack - первый ИИ, победивший людей в покер.
Сейчас они в своей компании EquiLibre Technologies применяют обучение с подкреплением для трейдинга на фондовом рынке и зарабатывают деньги для квантовых хедж-фондов.
Алгоритмы уже торгуют миллиардами $ в день на S&P 500, Nasdaq и крипте в партнёрстве с Tower Research.
Компания уже оценивается в $500 млн.
Три бывших сотрудника Google DeepMind ранее создали DeepStack - первый ИИ, победивший людей в покер.
Сейчас они в своей компании EquiLibre Technologies применяют обучение с подкреплением для трейдинга на фондовом рынке и зарабатывают деньги для квантовых хедж-фондов.
Алгоритмы уже торгуют миллиардами $ в день на S&P 500, Nasdaq и крипте в партнёрстве с Tower Research.
Компания уже оценивается в $500 млн.
🔥13❤9⚡5🥰1
Все о блокчейн/мозге/space/WEB 3.0 в России и мире pinned «Наш Patreon, присоединяйтесь 🌟 О новом этапе, эволюции тг-канала @blockchainrf Всем привет! Это Ани Асланян, основатель канала. Хочу с вами поделиться тем, что готовили долгое время. И причина не только в меняющемся медиа потреблении, о котором мы говорили…»
Модель Claude Fable 5 написала первое и самое быстрое мегаядро за всю историю KernelBench-Mega, которое полностью заменяет сложный многоэтапный код.
Он даёт скорость 18.7 быстрее обычного PyTorch, лучше Opus, GPT-5.5 и всех остальных.
Работает особенно круто на длинном контексте.
Это уже не просто ИИ, который помогает писать код, а ИИ пишет код уровня топовых kernel-инженеров.
https://kernelbench.com/runs/20260701_172615_claude_claude-fable-5_02_kimi_linear_decode_solution.py.txt
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
1🔥23🏆16❤5🤣4👎3👏2🤔2
Итоги уходящей недели - то, что имеет значение
Началась борьба за деньги. Что будет со стейблкоинами. Разбираем здесь.
Бизнес ИИ- компаний
Как научить ИИ-модель работать под конкретную роль: юриста, финансиста, инвестора, консалтера. Тут подробнее.
Экономика токенов. Разбираем здесь.
Появился аналог AppStore для B2B ваших агентов.
Презентация одной из крупных инвест компаний мира для инвесторов от AI к ASI. Разбор без купюр.
Теперь венчурные компании становятся AI-native - новый инструмент для них тут.
Большая гонка в ИИ индустрии сместилась с моделей на контекст. Подробный разбор тут.
Теперь можно монетизировать трафик от ваших ИИ-агентов. Инструмент и не только здесь.
Инсайд из Китая от первого лица о том, как там создают AI-native продукты.
Опубликовали список и анализ самых влиятельных китайских инвесторов в ИИ.
Свежий отчет на реальных данных, как ИИ-агенты меняют инфраструктуру интернета.
Разбор AI-native компаний: как внедрять ИИ и формировать культуру обучения вместе с ним.
ИИ-модели, агенты и инфраструктура
Advisor Tool от Anthropic - инструмент для экономного использования Fable 5 в агентах. Оркестрация переезжает внутрь платформы.
Google TabFM - фундаментальная модель для табличных данных.
DrugSAGE - самоэволюционирующий агент для создания лекарств, который накапливает опыт между задачами.
Google выпустили PAT - ИИ-фреймворк для рецензирования научных статей.
DeepSeek переходит от исследований к продукту.
Red Queen Gödel Machine - самая обсуждаемая сейчас работа по самоулучшающимся агентам.
Zenith - open-source harness для долго работающих агентов.
ByteDance доказали: агент, чем лучше среда, тем быстрее растёт интеллект.
SPIRAL - новый метод обучения, который даёт до 11x эффективнее масштабирование.
DeepSeek выпустили новую технологию ускорения инференса.
Huawei выпустили модель OpenPangu-2.0-Flash - open-source MoE с контекстом 512K, с mHC, Muon и MTP на борту.
DeepSeek V4 вводит пиковое/внепиковое ценообразование с середины июля.
LeVLJEPA - первый полностью неконтрастивный метод предобучения vision-language моделей, конкурентный CLIP и SigLIP.
Neural Theorizer (NEO) - новый тип мировой модели, который учится строить теории о мире из наблюдений без языка и без LLM.
Fable 5 создала первое мегаядро, обогнав инженеров NVIDIA по оптимизации GPU.
Биотех, нейроинтерфейсы и наука
Conception создал ранние человеческие яйцеклетки из стволовых клеток.
Anthropic запускает собственные доклинические программы по разработке лекарств.
Meta выпустила Brain2Qwerty v2 - ИИ расшифровывает напечатанный текст прямо из активности мозга.
Neuralink впервые вставил электродные нити через твёрдую мозговую оболочку без разреза.
New York Genome Center: старение - это потеря клеточной информации, а не накопление повреждений.
Claude Science от Anthropic - новое рабочее пространство с мультиагентной архитектурой для учёных и биотех-специалистов.
Робототехника и железо
NVIDIA выпустила ASPIRE - роботы больше не учат каждую задачу с нуля. Они строят саморазвивающуюся библиотеку навыков.
HORIZON от NVIDIA - агентное программирование переходит в дизайн железа.
Криптовалюты и финансы
3 экс-сотрудника Google DeepMind, создавших ИИ для покера, теперь зарабатывают для квантовых хедж-фондов.
Коалиция из 140 крупных компаний анонсировала стейблкоин как общую инфраструктуру индустрии.
Виталик Бутерин рассказал об обфускации - одной из самых мощных и нереализованных идей в криптографии.
Индустриальные тренды
Китай столкнулся с пределами в экономике из-за ИИ.
Алекс Карп, Palantir, обвинил ведущие ИИ-компании в завышенных ценах, эксплуатации данных клиентов.
Присоединяйтесь к нам на Patreon, чтобы узнать все об экономике ИИ-агентов, и другие полезные инсайды https://www.patreon.com/Blockchainrf?utm_campaign=creatorshare_creator
Началась борьба за деньги. Что будет со стейблкоинами. Разбираем здесь.
Бизнес ИИ- компаний
Как научить ИИ-модель работать под конкретную роль: юриста, финансиста, инвестора, консалтера. Тут подробнее.
Экономика токенов. Разбираем здесь.
Появился аналог AppStore для B2B ваших агентов.
Презентация одной из крупных инвест компаний мира для инвесторов от AI к ASI. Разбор без купюр.
Теперь венчурные компании становятся AI-native - новый инструмент для них тут.
Большая гонка в ИИ индустрии сместилась с моделей на контекст. Подробный разбор тут.
Теперь можно монетизировать трафик от ваших ИИ-агентов. Инструмент и не только здесь.
Инсайд из Китая от первого лица о том, как там создают AI-native продукты.
Опубликовали список и анализ самых влиятельных китайских инвесторов в ИИ.
Свежий отчет на реальных данных, как ИИ-агенты меняют инфраструктуру интернета.
Разбор AI-native компаний: как внедрять ИИ и формировать культуру обучения вместе с ним.
ИИ-модели, агенты и инфраструктура
Advisor Tool от Anthropic - инструмент для экономного использования Fable 5 в агентах. Оркестрация переезжает внутрь платформы.
Google TabFM - фундаментальная модель для табличных данных.
DrugSAGE - самоэволюционирующий агент для создания лекарств, который накапливает опыт между задачами.
Google выпустили PAT - ИИ-фреймворк для рецензирования научных статей.
DeepSeek переходит от исследований к продукту.
Red Queen Gödel Machine - самая обсуждаемая сейчас работа по самоулучшающимся агентам.
Zenith - open-source harness для долго работающих агентов.
ByteDance доказали: агент, чем лучше среда, тем быстрее растёт интеллект.
SPIRAL - новый метод обучения, который даёт до 11x эффективнее масштабирование.
DeepSeek выпустили новую технологию ускорения инференса.
Huawei выпустили модель OpenPangu-2.0-Flash - open-source MoE с контекстом 512K, с mHC, Muon и MTP на борту.
DeepSeek V4 вводит пиковое/внепиковое ценообразование с середины июля.
LeVLJEPA - первый полностью неконтрастивный метод предобучения vision-language моделей, конкурентный CLIP и SigLIP.
Neural Theorizer (NEO) - новый тип мировой модели, который учится строить теории о мире из наблюдений без языка и без LLM.
Fable 5 создала первое мегаядро, обогнав инженеров NVIDIA по оптимизации GPU.
Биотех, нейроинтерфейсы и наука
Conception создал ранние человеческие яйцеклетки из стволовых клеток.
Anthropic запускает собственные доклинические программы по разработке лекарств.
Meta выпустила Brain2Qwerty v2 - ИИ расшифровывает напечатанный текст прямо из активности мозга.
Neuralink впервые вставил электродные нити через твёрдую мозговую оболочку без разреза.
New York Genome Center: старение - это потеря клеточной информации, а не накопление повреждений.
Claude Science от Anthropic - новое рабочее пространство с мультиагентной архитектурой для учёных и биотех-специалистов.
Робототехника и железо
NVIDIA выпустила ASPIRE - роботы больше не учат каждую задачу с нуля. Они строят саморазвивающуюся библиотеку навыков.
HORIZON от NVIDIA - агентное программирование переходит в дизайн железа.
Криптовалюты и финансы
3 экс-сотрудника Google DeepMind, создавших ИИ для покера, теперь зарабатывают для квантовых хедж-фондов.
Коалиция из 140 крупных компаний анонсировала стейблкоин как общую инфраструктуру индустрии.
Виталик Бутерин рассказал об обфускации - одной из самых мощных и нереализованных идей в криптографии.
Индустриальные тренды
Китай столкнулся с пределами в экономике из-за ИИ.
Алекс Карп, Palantir, обвинил ведущие ИИ-компании в завышенных ценах, эксплуатации данных клиентов.
Присоединяйтесь к нам на Patreon, чтобы узнать все об экономике ИИ-агентов, и другие полезные инсайды https://www.patreon.com/Blockchainrf?utm_campaign=creatorshare_creator
3👍5🔥4🥰2❤1
Anthropic выпустили гайд по промтам Fable 5
Завтра 7 июля - это последний день, когда модель Fable 5 будет доступна по оплаченной подписке вашего аккаунта.
А уже с 8 июля нужно будет за эту модель платить отдельно.
То есть у нас появилась новая модель рынка, как например, вы платите за ЖКХ: сколько израсходовали света и воды, столько и платите.
Также и с Fable 5 - это первый большой прецедент на уровне флагманской модели.
Anthropic в своем гайде говорит, что детальные инструкции, написанные под старые модели, Fable 5 воспринимает как помеху и работает хуже. Поэтому, чем меньше вы модели объясняете, тем лучше она справляется сама.
Второй момент про стоимость. На среднем режиме Fable часто даёт результат лучше, чем предыдущие модели на максимуме. Это значит, что платить за самый дорогой режим нужно только на реально сложных задачах.
Завтра 7 июля - это последний день, когда модель Fable 5 будет доступна по оплаченной подписке вашего аккаунта.
А уже с 8 июля нужно будет за эту модель платить отдельно.
То есть у нас появилась новая модель рынка, как например, вы платите за ЖКХ: сколько израсходовали света и воды, столько и платите.
Также и с Fable 5 - это первый большой прецедент на уровне флагманской модели.
Anthropic в своем гайде говорит, что детальные инструкции, написанные под старые модели, Fable 5 воспринимает как помеху и работает хуже. Поэтому, чем меньше вы модели объясняете, тем лучше она справляется сама.
Второй момент про стоимость. На среднем режиме Fable часто даёт результат лучше, чем предыдущие модели на максимуме. Это значит, что платить за самый дорогой режим нужно только на реально сложных задачах.
Claude Platform Docs
Prompting Claude Fable 5
Behavioral differences and prompting patterns for Claude Fable 5 and Claude Mythos 5, covering effort, instruction following, long runs, memory, and scaffolding changes.
❤10🔥6🥰2
NVIDIA запустила программу, где стартапы могут получить чипы в обмен на долю выручки
Программа позволяет ИИ-стартапам и компаниям получать доступ к вычислительным мощностям через партнёров-облачных провайдеров в обмен на долю от будущей выручки.
Рынок движется в сторону модели, где вычислительные мощности - валюта.
И все крупные игроки, в том числе OpenAI (недавно предложили свою модель) идут в это, чтобы захватывать долю в экосистеме. А тут было решение от Blackrock.
Программа позволяет ИИ-стартапам и компаниям получать доступ к вычислительным мощностям через партнёров-облачных провайдеров в обмен на долю от будущей выручки.
Рынок движется в сторону модели, где вычислительные мощности - валюта.
И все крупные игроки, в том числе OpenAI (недавно предложили свою модель) идут в это, чтобы захватывать долю в экосистеме. А тут было решение от Blackrock.
NVIDIA Blog
NVIDIA Unlocks AI Compute at Scale, Inviting Partners to Power the AI Infrastructure Buildout
NVIDIA is partnering with AI clouds to deploy large‑scale, multi‑tenant AI factories, aligning economics through a revenue-sharing and credit-support model.
🔥4❤3🥰2
Инвесторы активно вкладывают в инфраструктурные компании для ИИ-агентов
Так компания экс-сотрудников Google DeepMind и Berkeley - Bespoke Labs привлекла $40млн.
Bespoke Labs - это инфраструктурный провайдер для крупных ИИ-лабораторий и корпоративных клиентов привлекли $40млн.
Они решают узкую, но важную проблему - как сделать агентов надёжными и долгоживущими, а не только демки показывать.
Bespoke - один из самых исследовательски ориентированных игроков на сегодняшнем рынке. Они делают упор на глубокие исследования и открытые датасеты, в отличие от чисто сервисных компаний типа Scale и Surge. Благодаря этому у них отличные отношения с ведущими лабораториями: Anthropic, OpenAI и т.д, хотя по доходам они ещё уступают уже раскрученным дата-гигантам.
У них уже есть такие проекты, как:
1. OpenThoughts - датасет для reasoning.
2. Terminal-Bench - бенчмарк для coding-агентов.
3. GEPA - оптимизатор агентов и т.д.
Инвесторы: Wing VC (лидер), Mayfield, 8VC, The House Fund + ангелы вроде Jeff Dean (Google), люди из Anthropic/OpenAI/Meta(запрещена в РФ) и др.
Так компания экс-сотрудников Google DeepMind и Berkeley - Bespoke Labs привлекла $40млн.
Bespoke Labs - это инфраструктурный провайдер для крупных ИИ-лабораторий и корпоративных клиентов привлекли $40млн.
Они решают узкую, но важную проблему - как сделать агентов надёжными и долгоживущими, а не только демки показывать.
Bespoke - один из самых исследовательски ориентированных игроков на сегодняшнем рынке. Они делают упор на глубокие исследования и открытые датасеты, в отличие от чисто сервисных компаний типа Scale и Surge. Благодаря этому у них отличные отношения с ведущими лабораториями: Anthropic, OpenAI и т.д, хотя по доходам они ещё уступают уже раскрученным дата-гигантам.
У них уже есть такие проекты, как:
1. OpenThoughts - датасет для reasoning.
2. Terminal-Bench - бенчмарк для coding-агентов.
3. GEPA - оптимизатор агентов и т.д.
Инвесторы: Wing VC (лидер), Mayfield, 8VC, The House Fund + ангелы вроде Jeff Dean (Google), люди из Anthropic/OpenAI/Meta(запрещена в РФ) и др.
bespokelabs.ai
Bespoke Labs Raises $40M to Build Environments that Enable Reliable Agents - My Framer Site
Bespoke Labs optimizes AI agents using cutting-edge research on data curation and evolutionary algorithms. Trusted by Fortune 500 enterprises and frontier labs.
❤7🔥3👏2🥰1
Крутой релиз от Tencent - модель Hy3, которая дешевле DeepSeek
Сегодня Tencent запустили полноценную версию Hy3 после апрельского превью, она дешевле DeepSeek.
Но дело не в цене.
А в том, что Hy3 - первая модель, которую Tencent обучал в прямой петле с продуктом(читайте наши материалы о Loop).
Hy3 - это компонент оркестрации внутри агентской экосистемы. Уже сейчас модель встроена в WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao, ima, Marvis, QQ Browser и Tencent News и тд.
Это то, о чём мы пишем последние месяцы, что следующая гонка в ИИ идёт не за качество модели, а за то, кто владеет оркестрацией вокруг агентов.
Tencent не конкурирует с OpenAI по тому, у кого модель умнее, он строит ветку, где продуктовый трафик - это данные для обучения, а модель - это слой внутри экосистемы.
Масштабирование через претренинг выходит на плато. Узкое место у всех - это реальные задачи реальных пользователей в реальном времени. У кого есть продукты с нужным трафиком, тот и определяет следующий цикл.
Сегодня Tencent запустили полноценную версию Hy3 после апрельского превью, она дешевле DeepSeek.
Но дело не в цене.
А в том, что Hy3 - первая модель, которую Tencent обучал в прямой петле с продуктом(читайте наши материалы о Loop).
Hy3 - это компонент оркестрации внутри агентской экосистемы. Уже сейчас модель встроена в WorkBuddy, CodeBuddy, Yuanbao, ima, Marvis, QQ Browser и Tencent News и тд.
Это то, о чём мы пишем последние месяцы, что следующая гонка в ИИ идёт не за качество модели, а за то, кто владеет оркестрацией вокруг агентов.
Tencent не конкурирует с OpenAI по тому, у кого модель умнее, он строит ветку, где продуктовый трафик - это данные для обучения, а модель - это слой внутри экосистемы.
Масштабирование через претренинг выходит на плато. Узкое место у всех - это реальные задачи реальных пользователей в реальном времени. У кого есть продукты с нужным трафиком, тот и определяет следующий цикл.
❤15👍4🔥4