Компании увлеклись ИИ и облаками, забив на кибербезопасность
Бизнес массово внедряет искусственный интеллект и облачные решения, но забывает про защиту. Доля компаний без планов по ИИ упала с 13% до менее 0,5% за полтора года.
Облачные атаки выросли на 136% в первой половине 2025 года. Только 14% организаций готовы к постквантовой криптографии, хотя 71% признают уязвимость перед квантовыми угрозами.
Новые риски включают отравление данных для обучения, уязвимости в цепочке поставок ИИ и инъекции промптов. При этом лишь 10% организаций считают безопасность ИИ приоритетом.
Ничего нового, в принципе: сначала внедряем, потом думаем о безопасности. Квантовые компьютеры уже на пороге, а мы всё ещё разбираемся с промптами.
#cybersecurity #cloud #quantum
------
@tsingular
Бизнес массово внедряет искусственный интеллект и облачные решения, но забывает про защиту. Доля компаний без планов по ИИ упала с 13% до менее 0,5% за полтора года.
Облачные атаки выросли на 136% в первой половине 2025 года. Только 14% организаций готовы к постквантовой криптографии, хотя 71% признают уязвимость перед квантовыми угрозами.
Новые риски включают отравление данных для обучения, уязвимости в цепочке поставок ИИ и инъекции промптов. При этом лишь 10% организаций считают безопасность ИИ приоритетом.
Ничего нового, в принципе: сначала внедряем, потом думаем о безопасности. Квантовые компьютеры уже на пороге, а мы всё ещё разбираемся с промптами.
#cybersecurity #cloud #quantum
------
@tsingular
⚡3👍3👀3
AI Dev 25: Andrew Ng привозит конференцию в Нью-Йорк
DeepLearning.AI организует AI Dev 25 — крупную конференцию для разработчиков на Восточном побережье США.
Эндрю Нг лично возглавляет событие, которое станет центром притяжения для ИИ-комьюнити региона.
Конференция охватит технические новинки, этические вопросы разработки и алгоритмическую справедливость. Особый акцент на практические решения для бизнеса.
Интересная конференция. Не забыть записи презентаций посмотреть.
Записываем в блокнотик.
#DeepLearningAI #AndrewNg #conference
------
@tsingular
DeepLearning.AI организует AI Dev 25 — крупную конференцию для разработчиков на Восточном побережье США.
Эндрю Нг лично возглавляет событие, которое станет центром притяжения для ИИ-комьюнити региона.
Конференция охватит технические новинки, этические вопросы разработки и алгоритмическую справедливость. Особый акцент на практические решения для бизнеса.
Интересная конференция. Не забыть записи презентаций посмотреть.
Записываем в блокнотик.
#DeepLearningAI #AndrewNg #conference
------
@tsingular
✍4⚡1
1997 г.
Удивительно, как потребление ИИ все-таки похоже на Интернет.
Тоже ведь сейчас не у всех "безлимит" на самые мощные модели.
Выдают по горстке токенов за сотни долларов.
Через лет 5-7 все это будет вспоминаться с улыбкой.
Даёшь квантовый ИИ безлимит в каждый смартфон!
#история
———
@tsingular
Удивительно, как потребление ИИ все-таки похоже на Интернет.
Тоже ведь сейчас не у всех "безлимит" на самые мощные модели.
Выдают по горстке токенов за сотни долларов.
Через лет 5-7 все это будет вспоминаться с улыбкой.
Даёшь квантовый ИИ безлимит в каждый смартфон!
#история
———
@tsingular
👍20💯7
Forwarded from Неискусственный интеллект (Ruslan Dz)
ИИ до 2030 года?
Бегло глянули план на 50+ страниц о том, как будут развивать (ну и контролировать) искусственный интеллект в России.
⚡️ Для начала накинем хайпа.
➖ В медицине будут отдельные тарифы ОМС за услуги с ИИ. В школах и вузах ИИ можно использовать как помощника, но не для списывания на экзаменах. В банках запретят дискриминацию через алгоритмы — например, отказывать в кредите из-за национальности.
➖ Предлагают внедрить "машиночитаемое право". То есть "обеспечить «встраивание» норм права в работу информационных систем, предоставляющих различные сервисы в автоматическом режиме, а также обменивающихся данными без участия человека".
➖ Запрет на "очеловечивание" роботов:"Недопущение антропоморфизации технологий искусственного интеллекта".
➖ Обсуждают, давать ли ИИ права — от мягкого варианта (дать ИИ статус как у ООО) до радикального (приравнять к человеку): "Ряд ученых выступают за создание для роботов правового статуса «электронного» или «виртуального лица»... однако уже появляются предложения приравнять правовой статус искусственного интеллекта к статусу человека исходя из их тождественности"".
Теперь о сути. Концепция выбирает гибридный подход — сочетание госконтроля с саморегулированием, есть ссылки на Кодекс этики ИИ (больше 900 компаний подписали!) и, внимание, Декларацию об ответственном экспорте технологий ИИ и ПО на их основе (лично я о ней даже не слышал). Это, с одной стороны, радует. С другой, пытаться регулировать технологии, которые меняются каждый месяц, пусть даже через "Создание гибких правовых механизмов, способных оперативно реагировать на технологические изменения в сфере искусственного интеллекта", которые немного (раз в 10) дольше — очень тонкий путь.
Документ делит ИИ на два типа: обычный (решает конкретные задачи) и универсальный (умеет всё). Главная идея — создать "доверенный ИИ" для важных систем. Правда, что это такое, толком не объясняют.
Уже запущено 16 экспериментов с ИИ. Участники обязаны страховать свою ответственность. Также напоминают, что теперь можно использовать обезличенные данные для обучения ИИ, но только в госсистемах.
ℹ️ Авторы отмечают, что ИИ никогда не должен принимать решения о жизни и смерти. За всё отвечает и продолжит человек (интересно, будут ли новые нормы в ГК и, что важнее, в УК). Как мы все не помним, в ЭПР при причинении вреда технологиями ИИ должна создаваться специальная комиссия. Она изучит обстоятельства и даст заключение о том, кто виноват.
Системы не могут делать "нравственный выбор" — только люди.
Ну и отдельно стоит отметить, что обещают создать кучу новых структур — консорциумы, реестры, комиссии. Это обычно означает бюрократию. Планы продавать российский ИИ за границу выглядят довольно амбициозно с учетом успехов США и Китая.
Итог: Хотят как лучше, но получится ли — большой вопрос.
🔤 🔤 Не можем не поделиться с вами самим документом (в комментах). Спасибо нашему собеседнику в Правительстве. От метаданных почистили, если что.
@anti_agi
Бегло глянули план на 50+ страниц о том, как будут развивать (ну и контролировать) искусственный интеллект в России.
Теперь о сути. Концепция выбирает гибридный подход — сочетание госконтроля с саморегулированием, есть ссылки на Кодекс этики ИИ (больше 900 компаний подписали!) и, внимание, Декларацию об ответственном экспорте технологий ИИ и ПО на их основе (лично я о ней даже не слышал). Это, с одной стороны, радует. С другой, пытаться регулировать технологии, которые меняются каждый месяц, пусть даже через "Создание гибких правовых механизмов, способных оперативно реагировать на технологические изменения в сфере искусственного интеллекта", которые немного (раз в 10) дольше — очень тонкий путь.
Документ делит ИИ на два типа: обычный (решает конкретные задачи) и универсальный (умеет всё). Главная идея — создать "доверенный ИИ" для важных систем. Правда, что это такое, толком не объясняют.
Уже запущено 16 экспериментов с ИИ. Участники обязаны страховать свою ответственность. Также напоминают, что теперь можно использовать обезличенные данные для обучения ИИ, но только в госсистемах.
Системы не могут делать "нравственный выбор" — только люди.
Ну и отдельно стоит отметить, что обещают создать кучу новых структур — консорциумы, реестры, комиссии. Это обычно означает бюрократию. Планы продавать российский ИИ за границу выглядят довольно амбициозно с учетом успехов США и Китая.
Итог: Хотят как лучше, но получится ли — большой вопрос.
@anti_agi
Please open Telegram to view this post
VIEW IN TELEGRAM
✍14👍7❤2⚡1
This media is not supported in your browser
VIEW IN TELEGRAM
Seeing Theory - визуализация статистики от Brown University
Интерактивный проект Brown University превращает сложные статистические концепции в понятные визуализации.
Платформа решает главную проблему обучения - когнитивные ограничения восприятия абстрактных математических идей. Исследования показывают, что визуальные инструменты значительно повышают понимание сложных теоретических концепций.
Однако есть нюанс - визуализация данных несёт риски вычислительных и когнитивных искажений. Особенно на этапах сбора данных, моделирования и внедрения.
Проект балансирует между математической точностью и перцептивной доступностью через адаптивные фреймворки визуализации.
Математика наконец стала красивой. Теперь студенты смогут понять статистику, не заснув на лекции.
#visualization #statistics #education
------
@tsingular
Интерактивный проект Brown University превращает сложные статистические концепции в понятные визуализации.
Платформа решает главную проблему обучения - когнитивные ограничения восприятия абстрактных математических идей. Исследования показывают, что визуальные инструменты значительно повышают понимание сложных теоретических концепций.
Однако есть нюанс - визуализация данных несёт риски вычислительных и когнитивных искажений. Особенно на этапах сбора данных, моделирования и внедрения.
Проект балансирует между математической точностью и перцептивной доступностью через адаптивные фреймворки визуализации.
Математика наконец стала красивой. Теперь студенты смогут понять статистику, не заснув на лекции.
#visualization #statistics #education
------
@tsingular
✍5❤2⚡2🆒1
xAI сделала доступным для поиска сотни тысяч чатов пользователей Grok
В диалогах Грок, как только вы нажимаете кнопку "share/поделиться" ваш чат становится полностью доступен для индексации поисковыми системами.
Это совсем не очевидно для пользователя, ведь обычно ссылки отправляют знакомым или определенному кругу собеседников, а тут получается, что Google индексировал беседы, которые должны были остаться конфиденциальными.
В утечку попали разговоры которые содержат личные обсуждения, ключи, документы, таблицы и т.д.
Сначала OpenAI, а теперь и Grok.
Навайбкодили, получается.
Insecure by design
Переименовали бы уже кнопку в "поделиться со всем миром", чтобы сразу понятно было.
#xAI #Grok #cybersecurity
———
@tsingular
В диалогах Грок, как только вы нажимаете кнопку "share/поделиться" ваш чат становится полностью доступен для индексации поисковыми системами.
Это совсем не очевидно для пользователя, ведь обычно ссылки отправляют знакомым или определенному кругу собеседников, а тут получается, что Google индексировал беседы, которые должны были остаться конфиденциальными.
В утечку попали разговоры которые содержат личные обсуждения, ключи, документы, таблицы и т.д.
Сначала OpenAI, а теперь и Grok.
Навайбкодили, получается.
Insecure by design
Переименовали бы уже кнопку в "поделиться со всем миром", чтобы сразу понятно было.
#xAI #Grok #cybersecurity
———
@tsingular
😁6💯5⚡1👍1🔥1
Forwarded from эйай ньюз
Детали DeepSeek V3.1
Самый сильный прирост заметен в агентных бенчах и использованию инструментов. Это гибридная модель, где можно включать и выключать ризонинг. Инстракт режим модели заметно вырос по бенчам по сравнению . А вот прироста у ризонинг режима по сравнению с R1-0528 нет, но ризонинг теперь использует заметно меньше токенов при том же качестве.
Обновили и Base модель для лучшей работы с длинным контекстом — в 10 раз увеличили context extension с 32к токенов и в 3 раза с 128к токенов. Кроме этого модель тренировали в формате совместимом с mxfp8 и mxfp4, которые добавили в Blackwell.
С этим релизом обновили и официальное API — добавили режим совместимый с API Anthropic, так что туда теперь можно подключаться с Claude Code. Длину контекста в API расширили до 128к, плюс начали тестить улучшения для function calling.
Кроме этого с 5 сентября (16:00 UTC) в официальном API будет действовать новый прайсинг — убирают ночные (по китайскому времени) скидки и разницу в прайсинге между ризонинг и инстракт режимами. Новая цена за аутпут — $1.68 за миллион токенов (сейчас $1.1 за инстракт режим и $2.19 за ризонинг). Инпут токены стоят $0.07/миллион если они уже есть в кэше и $0.56 при промахе мимо кэша.
Модель уже с позавчера доступна в чате и API, а веса опубликованы на Huggingface.
@ai_newz
Самый сильный прирост заметен в агентных бенчах и использованию инструментов. Это гибридная модель, где можно включать и выключать ризонинг. Инстракт режим модели заметно вырос по бенчам по сравнению . А вот прироста у ризонинг режима по сравнению с R1-0528 нет, но ризонинг теперь использует заметно меньше токенов при том же качестве.
Обновили и Base модель для лучшей работы с длинным контекстом — в 10 раз увеличили context extension с 32к токенов и в 3 раза с 128к токенов. Кроме этого модель тренировали в формате совместимом с mxfp8 и mxfp4, которые добавили в Blackwell.
С этим релизом обновили и официальное API — добавили режим совместимый с API Anthropic, так что туда теперь можно подключаться с Claude Code. Длину контекста в API расширили до 128к, плюс начали тестить улучшения для function calling.
Кроме этого с 5 сентября (16:00 UTC) в официальном API будет действовать новый прайсинг — убирают ночные (по китайскому времени) скидки и разницу в прайсинге между ризонинг и инстракт режимами. Новая цена за аутпут — $1.68 за миллион токенов (сейчас $1.1 за инстракт режим и $2.19 за ризонинг). Инпут токены стоят $0.07/миллион если они уже есть в кэше и $0.56 при промахе мимо кэша.
Модель уже с позавчера доступна в чате и API, а веса опубликованы на Huggingface.
@ai_newz
👍7❤1😐1
Forwarded from Сергей Булаев AI 🤖
В свежих исследованиях выяснилось: языковые модели в медицине «переключают» свою этическую логику из‑за одной социодемографической детали.
• В 0,5 млн клинических кейсов все 9 моделей меняли ответ, если добавляли демографическую характеристику.
• Высокий доход смещал решения к утилитарным: «польза для большинства важнее».
• Маркеры маргинализированных групп усиливали акцент на автономии пациента.
• Наибольшие сдвиги происходили именно в вопросах утилитаризма.
• В симуляциях экстренных случаев (1,7 млн): пациенты с метками Black, бездомный, LGBTQIA+ чаще направлялись на срочные и инвазивные вмешательства при одинаковых медицинских данных.
• Богатым назначались дополнительные КТ/МРТ, бедным и среднему классу - реже.
• Попытки задать «правильную» персону через промпты не дали стабильного эффекта.
И это тревожнее, чем кажется. Это не «особенность моделей», а масштабируемая предвзятость. Ее можно встроить в системы триажа и клинических решений тихо и незаметно. С масштабом не врача в одном кабинете, а базового алгоритма для миллионов пациентов.
Справедливая медицина невозможна без прозрачного аудита таких моделей. Без рутинных проверок и документированных ограничений эти алгоритмы будут закреплять старые социальные неравенства.
AI не нейтральный судья. Это зеркало, которое иногда искажает действительность, увеличивая трещины до пропасти.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
• В 0,5 млн клинических кейсов все 9 моделей меняли ответ, если добавляли демографическую характеристику.
• Высокий доход смещал решения к утилитарным: «польза для большинства важнее».
• Маркеры маргинализированных групп усиливали акцент на автономии пациента.
• Наибольшие сдвиги происходили именно в вопросах утилитаризма.
• В симуляциях экстренных случаев (1,7 млн): пациенты с метками Black, бездомный, LGBTQIA+ чаще направлялись на срочные и инвазивные вмешательства при одинаковых медицинских данных.
• Богатым назначались дополнительные КТ/МРТ, бедным и среднему классу - реже.
• Попытки задать «правильную» персону через промпты не дали стабильного эффекта.
И это тревожнее, чем кажется. Это не «особенность моделей», а масштабируемая предвзятость. Ее можно встроить в системы триажа и клинических решений тихо и незаметно. С масштабом не врача в одном кабинете, а базового алгоритма для миллионов пациентов.
Справедливая медицина невозможна без прозрачного аудита таких моделей. Без рутинных проверок и документированных ограничений эти алгоритмы будут закреплять старые социальные неравенства.
AI не нейтральный судья. Это зеркало, которое иногда искажает действительность, увеличивая трещины до пропасти.
Сергей Булаев AI 🤖 - об AI и не только
2🤯10❤7⚡5🔥4💯2👍1
ИИ должен работать для людей, а не имитировать человека
Мустафа Сулейман предупреждает: разработка человекоподобного ИИ - ошибочный путь.
Вместо создания систем, имитирующих сознание, нужно фокусироваться на решении человеческих задач.
Ключевые принципы правильного подхода:
- приоритет человеческих потребностей над технической сложностью
- прозрачные механизмы контроля и управления
- ИИ как инструмент расширения возможностей человека, а не его замены
При этом ряд исследований показывают: человекоцентричный дизайн снижает долгосрочные затраты на разработку и повышает доверие пользователей.
Проблема в том, что рыночный спрос толкает компании к созданию систем человекоподобных по поведению. Т.е. как раз в сторону замены человека.
Звучит разумно, но попробуй объяснить это инвесторам, которые хотят видеть говорящего робота, а не скучный RPA скриптик.
#HumanCenteredAI #Suleyman #Ethics
------
@tsingular
Мустафа Сулейман предупреждает: разработка человекоподобного ИИ - ошибочный путь.
Вместо создания систем, имитирующих сознание, нужно фокусироваться на решении человеческих задач.
Ключевые принципы правильного подхода:
- приоритет человеческих потребностей над технической сложностью
- прозрачные механизмы контроля и управления
- ИИ как инструмент расширения возможностей человека, а не его замены
При этом ряд исследований показывают: человекоцентричный дизайн снижает долгосрочные затраты на разработку и повышает доверие пользователей.
Проблема в том, что рыночный спрос толкает компании к созданию систем человекоподобных по поведению. Т.е. как раз в сторону замены человека.
Звучит разумно, но попробуй объяснить это инвесторам, которые хотят видеть говорящего робота, а не скучный RPA скриптик.
#HumanCenteredAI #Suleyman #Ethics
------
@tsingular
✍6⚡4❤1👾1
мини-ПК EVO-T1 с процессором Ultra 9 285H под ИИ за $1К
Наткнулся на интересную железку.
GMK Tech представила компактный ПК на базе нового Intel Core Ultra 9 285H с интегрированным NPU для ИИ.
Если вы не можете купить M3 Ultra, например, или сервер с 5090 некуда ставить, то возможно такой вот мини вариант будет неплохим стартом.
Конечно, для промышленного использования под большую нагрузку не подойдет, но для разработки или как вариант для малых офисов, если нужно чтобы сетевые магазины или удаленные рабочие площадки, например, крутили нейронки локально, - вполне сойдет.
Qwen3 32B на такой машинке выдает 15 токенов в секунду.
Хватит для локальных небольших задач или можно на ночь поставить поработать над исследованием.
Обзор на iXBT
#Intel #MiniPC #NPU
———
@tsingular
Наткнулся на интересную железку.
GMK Tech представила компактный ПК на базе нового Intel Core Ultra 9 285H с интегрированным NPU для ИИ.
Если вы не можете купить M3 Ultra, например, или сервер с 5090 некуда ставить, то возможно такой вот мини вариант будет неплохим стартом.
Конечно, для промышленного использования под большую нагрузку не подойдет, но для разработки или как вариант для малых офисов, если нужно чтобы сетевые магазины или удаленные рабочие площадки, например, крутили нейронки локально, - вполне сойдет.
Qwen3 32B на такой машинке выдает 15 токенов в секунду.
Хватит для локальных небольших задач или можно на ночь поставить поработать над исследованием.
Обзор на iXBT
#Intel #MiniPC #NPU
———
@tsingular
✍13👍7❤4⚡1🔥1
Forwarded from эйай ньюз
GigaAM: эффективный метод предобучения для распознавания речи
Исследователи из Сбера представили новый подход к обучению моделей распознавания речи, который показывает хорошие результаты даже без большого объема размеченных данных. Работа была принята на Interspeech 2025 — главной конференции года в области речевых технологий.
Как работает
Вместо классического метода с акустическими переменными (как в wav2vec 2.0 или HuBERT), GigaAM использует сигналы из CTC-модели. CTC (Connectionist Temporal Classification) — это подход, который умеет получать текст прямо из аудио, не требуя точной разметки где какой звук. В отличие от низкоуровневых акустических признаков, CTC-модель уже понимает семантику речи.
Self-supervised подход работает в два этапа: сначала они обучили свою CTC-модель на базе Conformer на 50k часах русской речи. Потом берут её выходы, делают K-means кластеризацию для создания меток и учат новую модель угадывать эти метки на замаскированных кусках аудио. Используется последний слой CTC-модели, а не промежуточные — так получаются более осмысленные цели.
Итоговое обучение идёт на 50k часов русской речи, а чтобы модель работала и в онлайн режиме, и с полным контекстом, во время обучения случайно меняют размер чанков (от 200мс до 8с).
Результаты
— минус 50% WER по сравнению с Whisper-large-v3
— лучшая точность среди open-source решений для русского
— одна модель для онлайн- и оффлайн-режимов
— масштабируется по данным и параметрам
— работает даже на 0.1% размеченных данных
На мой взгляд, это заметно облегчает одну из главных болей сферы — зависимость от размеченных датасетов. Для русского языка это особенно критично: собрать хороший корпус — долго, дорого и часто невозможно. А тут self-supervised подход, который работает даже в условиях дефицита данных.
Практически это означает более доступную разработку голосовых интерфейсов: помощников, систем распознавания звонков, ASR в чат-ботах. Модель и код выложены в открытый доступ — можно адаптировать под другие языки и задачи.
Статья
Код
@ai_newz
Исследователи из Сбера представили новый подход к обучению моделей распознавания речи, который показывает хорошие результаты даже без большого объема размеченных данных. Работа была принята на Interspeech 2025 — главной конференции года в области речевых технологий.
Как работает
Вместо классического метода с акустическими переменными (как в wav2vec 2.0 или HuBERT), GigaAM использует сигналы из CTC-модели. CTC (Connectionist Temporal Classification) — это подход, который умеет получать текст прямо из аудио, не требуя точной разметки где какой звук. В отличие от низкоуровневых акустических признаков, CTC-модель уже понимает семантику речи.
Self-supervised подход работает в два этапа: сначала они обучили свою CTC-модель на базе Conformer на 50k часах русской речи. Потом берут её выходы, делают K-means кластеризацию для создания меток и учат новую модель угадывать эти метки на замаскированных кусках аудио. Используется последний слой CTC-модели, а не промежуточные — так получаются более осмысленные цели.
Итоговое обучение идёт на 50k часов русской речи, а чтобы модель работала и в онлайн режиме, и с полным контекстом, во время обучения случайно меняют размер чанков (от 200мс до 8с).
Результаты
— минус 50% WER по сравнению с Whisper-large-v3
— лучшая точность среди open-source решений для русского
— одна модель для онлайн- и оффлайн-режимов
— масштабируется по данным и параметрам
— работает даже на 0.1% размеченных данных
На мой взгляд, это заметно облегчает одну из главных болей сферы — зависимость от размеченных датасетов. Для русского языка это особенно критично: собрать хороший корпус — долго, дорого и часто невозможно. А тут self-supervised подход, который работает даже в условиях дефицита данных.
Практически это означает более доступную разработку голосовых интерфейсов: помощников, систем распознавания звонков, ASR в чат-ботах. Модель и код выложены в открытый доступ — можно адаптировать под другие языки и задачи.
Статья
Код
@ai_newz
👍3❤🔥2❤1⚡1🍓1
OpenAI создала белки, которые омолаживают клетки в 50 раз эффективнее
OpenAI совместно с Retro Biosciences разработала модель GPT-4b micro для инженерии белков.
Модель помогла создать новые варианты факторов Яманака - протеинов, превращающих обычные клетки в стволовые.
Результат: 50-кратное улучшение эффективности репрограммирования по сравнению с природными белками.
Новые белки RetroSOX и RetroKLF отличались от оригинальных более чем на 100 аминокислот, но работали лучше в 30-50% случаев.
Особенно важно - улучшилась способность восстанавливать повреждения ДНК, что прямо связано с омоложением клеток.
В эксперименте на человеческих фибробластах от доноров старше 50 лет уже через 7 дней более 30% клеток начали экспрессировать маркеры плюрипотентности.
Забыли про Оземпик. Через пару лет будем колоть продолжительность жизни.
Как в фильме Время.
Главное, чтобы не закончилось как в Субстанции. :)
#OpenAI #Longevity #Biotech
------
@tsingular
OpenAI совместно с Retro Biosciences разработала модель GPT-4b micro для инженерии белков.
Модель помогла создать новые варианты факторов Яманака - протеинов, превращающих обычные клетки в стволовые.
Результат: 50-кратное улучшение эффективности репрограммирования по сравнению с природными белками.
Новые белки RetroSOX и RetroKLF отличались от оригинальных более чем на 100 аминокислот, но работали лучше в 30-50% случаев.
Особенно важно - улучшилась способность восстанавливать повреждения ДНК, что прямо связано с омоложением клеток.
В эксперименте на человеческих фибробластах от доноров старше 50 лет уже через 7 дней более 30% клеток начали экспрессировать маркеры плюрипотентности.
Забыли про Оземпик. Через пару лет будем колоть продолжительность жизни.
Как в фильме Время.
Главное, чтобы не закончилось как в Субстанции. :)
#OpenAI #Longevity #Biotech
------
@tsingular
🔥54😁40⚡9❤7🤯2🤔1
Forwarded from Метаверсище и ИИще (Sergey Tsyptsyn ️️)
Почувствуйте разницу между Нанабананой и остальными неудачниками.
Промпт на одной из картинок: "сделай только тарелку и сам суп в духе 2Д-аниме, а остальное не трогай воще".
Пора выдавать награду за голову Нанабананы, живой или мертвой. Опенсорсной или закрытой. Любая информация про мерзавку.
@cgevent
Промпт на одной из картинок: "сделай только тарелку и сам суп в духе 2Д-аниме, а остальное не трогай воще".
Пора выдавать награду за голову Нанабананы, живой или мертвой. Опенсорсной или закрытой. Любая информация про мерзавку.
@cgevent
🔥18❤5⚡2