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Derya Unutmaz, MD
Professore, scienziato biomedico, immunologo umano, immunoterapia dell'invecchiamento e del cancro. Tutto sull'intelligenza artificiale. Interessi: longevità, robotica, fantascienza, spazio - opinione personale
È pazzesco pensare che un anno fa il miglior modello di intelligenza artificiale era GPT‑4o. Da allora abbiamo fatto più progressi che nei 3 anni precedenti. Nei prossimi 6-9 mesi, faremo più progressi che negli ultimi 4 anni. Questo continuerà ad avanzare a un ritmo esponenziale per il futuro prevedibile!
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La matematica, un tempo l'ultimo bastione dell'intelletto umano, è stata ora violata ed è caduta nelle mani dell'IA.
19 lug, 15:50
1/N Sono entusiasta di condividere che il nostro ultimo LLM sperimentale di ragionamento @OpenAI ha raggiunto una sfida storica nell'IA: prestazioni da medaglia d'oro nella competizione matematica più prestigiosa del mondo—l'Olimpiade Internazionale di Matematica (IMO).
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Penso che @ManusAI_HQ sia un'IA agentica sottovalutata e che sia migliorata notevolmente. Mi piace anche molto la sua capacità di creare diapositive PowerPoint. Ad esempio, gli ho chiesto di creare diapositive che spiegassero le cellule CAR-T e ha generato un'ottima presentazione di 7 diapositive in pochi minuti. Condivido 4 di esse qui sotto.
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Questo potrebbe essere un enorme traguardo per gli LLM open-source!
10 lug, 01:51
Il miglior modello di ragionamento open-source sarà rilasciato giovedì prossimo, se tutto va bene.
OpenAI non ha rilasciato un LLM open-source dal GPT-2 nel 2019, quindi sono entusiasta.
Lo ospiteremo su Hyperbolic. Allacciate le cinture.
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Un raro post di Ilya, Daniel Gross è uscito (probabilmente diretto su Meta), e SSI è ora concentrata sullo sviluppo della superintelligenza.
In questa occasione, sto rivedendo la mia stima per il raggiungimento dell'ASI dal 2030 al 2029, a meno di quattro anni di distanza. Questo è il gioco finale nell'era dell'intelligenza.
3 lug, 23:58
Ho inviato il seguente messaggio al nostro team e agli investitori:
—
Come sapete, il tempo di Daniel Gross con noi si sta avviando verso la conclusione, e dal 29 giugno non fa ufficialmente più parte di SSI. Siamo grati per i suoi primi contributi all'azienda e gli auguriamo il meglio per la sua prossima avventura.
Ora sono ufficialmente CEO di SSI, e Daniel Levy è il Presidente. Il team tecnico continua a riferire a me.
Potreste aver sentito voci di aziende che cercano di acquisirci. Siamo lusingati dalla loro attenzione, ma siamo concentrati nel portare a termine il nostro lavoro.
Abbiamo la potenza di calcolo, abbiamo il team e sappiamo cosa fare. Insieme continueremo a costruire una superintelligenza sicura.
Ilya
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Negli ultimi tempi ho utilizzato sempre di più @GoogleAI Gemini 2.5 Pro, specialmente la sua funzione Deep Research, che è diventata così buona da essere ora alla pari con quella di OpenAI e, in alcuni casi, la supera persino in profondità, cercando risorse 10 volte superiori. Google ha notevolmente recuperato terreno nella corsa all'IA!
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Importante progresso nell'interpretazione delle immagini video mediche attraverso l'IA:
L'ecocardiografia è un pilastro della cura cardiovascolare, ma si basa sull'interpretazione di esperti e sulla reportistica manuale di una serie di video. Un sistema di IA, chiamato PanEcho, è stato proposto per automatizzare l'interpretazione degli ecocardiogrammi con l'apprendimento profondo multitask.
Questo sistema di IA può, potenzialmente, accelerare i flussi di lavoro e consentire uno screening rapido della salute cardiovascolare in contesti di assistenza con accesso limitato a esperti formati.
30 giu 2025
Un sistema #AI che interpreta automaticamente gli ecocardiogrammi ha mantenuto un'alta precisione in diverse geografie e nel tempo, sia in studi completi che limitati.
@rohan_khera
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Un framework e un documento molto interessanti per la biologia sintetica nella progettazione di nuove proteine! (Link nel 🧵)
“AlphaDesign, un framework computazionale basato su allucinazioni per la progettazione de novo di proteine sviluppato con la massima generalità e usabilità in mente, che combina AlphaFold con modelli di diffusione autoregressivi per consentire la generazione rapida e la validazione computazionale di proteine con interazioni, conformazioni e stato oligomerico controllabili senza la necessità di riaddestramento o messa a punto del modello dipendente dalla classe.”
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