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seanwbren.eth
🤖 🧬 ciencia agencial @bioprotocol
seanwbren.eth republicó
La ciencia está entrando en su Era Agente
¡Presentamos el Mapa del Ecosistema de IA Científica! 🗺️
Hemos mapeado las herramientas, modelos y marcos agentes que impulsan el nuevo sustrato para la biología
Construido para ayudar a fundadores, investigadores y creadores a navegar la explosión en la IA científica
Desglosemos esto🧵

15,1K
Hay un reloj que está corriendo y necesitamos crear la sociedad (lo que significa tanto DAOs como leyes gubernamentales) que permita a la IA 'elevar' (un término de ciencia ficción) a la humanidad de la manera más fácil.

Emad20 jul, 00:04
Durante 300k años: La inteligencia fue escasa.
Los humanos monopolizaban el pensamiento.
La educación creó valor.
El trabajo cognitivo tenía un precio premium.
En los próximos 1k días: La inteligencia se vuelve abundante.
La AGI piensa más rápido, más barato, mejor.
El pensamiento humano tiene un valor negativo.
El trabajo cognitivo se convierte en un pasivo.
519
Durante muchos años, la marcha constante y difícil de la ciencia estaba acostumbrada a un gobierno con visión de futuro.
El camino por delante para estos avances y científicos ahora sin financiación debería llevarlos a @BioProtocol.

unusual_whales19 jul, 07:19
ÚLTIMA HORA: La EPA dijo que eliminaría su rama de investigación científica y comenzaría a despedir a cientos de científicos, después de negar que tenía la intención de hacerlo, según NYT.
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seanwbren.eth republicó
Imagina un mundo donde la ciencia no está encerrada detrás de instituciones, sino que está viva y evolucionando en tiempo real a través de enjambres inteligentes y abiertos de agentes.
De eso se trata la plataforma BioAgents: un plano vivo para la singularidad científica en @BioProtocol
1/ sigue al conejo blanco 👇🐇
44,68K
seanwbren.eth republicó
Presentamos La-Proteina, un modelo de IA generativa que crea estructuras proteicas atomísticas completas junto con sus secuencias de aminoácidos, escalable hasta 800 residuos. Desarrollado por @NVIDIA Research, en colaboración con @UniofOxford y @Mila_Quebec
La-Proteina aborda un desafío clave en el diseño de proteínas al generar tanto átomos de la cadena principal como de la cadena lateral en un único proceso unificado. Utiliza una arquitectura híbrida que modela las coordenadas de carbono alfa mientras codifica la secuencia y los detalles de la cadena lateral en vectores latentes para cada residuo.
@DidiKieran @karsten_kreis @tomasgeffner @ArashVahdat
18,38K
seanwbren.eth republicó
🚀 Oportunidad emocionante: ¡Buscamos a un joven científico para operacionalizar la colaboración entre @BioProtocol y @ResearchHub! A tiempo parcial/remoto
👀 Investiga estudios/propuestas de financiación en @ResearchHub relevantes para BioDAOs y asigna $RSC del tesoro de @BioProtocol para acelerar la ciencia
Invita, ayuda y operacionaliza a los científicos de BioDAO para publicar artículos, estudios o solicitudes de financiación en @ResearchHub
14,87K
seanwbren.eth republicó
Mi respuesta a la IA 2027:
La publicación de IA 2027 es de alta calidad, animo a la gente a leerla en
Argumento que una IA desalineada no podrá ganar casi tan fácilmente como asume el escenario de IA 2027, porque subestima enormemente nuestra capacidad para protegernos, especialmente dado las tecnologías (bastante mágicas) que los autores admiten estarán disponibles en 2029 en su escenario.
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seanwbren.eth republicó
Acabo de tener el placer de ser entrevistado por @Nature sobre el auge de la IA en la patología digital. Con la creciente carga de trabajo y la escasez global de patólogos, el campo está recurriendo a la IA no como un lujo, sino como una necesidad.
Artículo completo:
En el artículo, discuto cómo los recientes avances en modelos fundamentales como UNI-2 y CONCH están redefiniendo lo que es posible en el diagnóstico del cáncer. Entrenados con cientos de millones de parches de patología, estos modelos van más allá de la clasificación: permiten la subtipificación molecular, la generación de descripciones y hasta la inferencia cero-shot.
Pero aunque el bombo es real, también lo son los desafíos. La generalización entre sitios, la falta de validación externa y los obstáculos regulatorios siguen siendo barreras importantes. Debemos invertir en un benchmarking robusto, ensayos multiinstitucionales y un diseño de modelos confiables para asegurar que la IA realmente apoye—no reemplace—el juicio clínico.
La patología digital no es el futuro—ya está aquí. Hagámosla segura, escalable y equitativa.
@UHN_Research @PMResearch_UHN @VectorInst @UofT


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