OpenAI создали модель для исследований продления жизни

Проект стартовал год назад, когда Retro Biosciences, занимающаяся разработкой клеточного репрограммирования для продления жизни (они заявляют, что хотят добавить как минимум 10 лет к продолжительности жизни) предложила OpenAI работать совместно. Это вовсе не случайный выбор. Пару лет назад Сэм Альтман вложил в Retro Bio 180 миллионов своих денег.

Retro Bio не единственные, кто изучают клеточное репрограммирование, эта область исследований продления жизни наиболее финансируемая, т. к. по мнению многих обладает наибольшим потенциалом. Не просто продление жизни. Омоложение - вот цель. Суть в том, что некоторые вещества обладают способностью возвращать клетку в состояние стволовой. Их называют факторами Яманаки, по фамилии их первооткрывателя, за что он получил Нобелевку. Потом обнаружили, что применение 3 из 4 этих факторов останавливает процесс, когда клетка омолодилась, но еще не превратилась обратно в стволовую. И вот теперь миллиарды долларов вливаются в то, чтобы научиться это делать надежно, безопасно и для всех тканей. Продвинулись пока не очень далеко, но, как минимум, этим способом вылечили повреждения зрительного нерва у обезьян, вернув им зрение. Еще омолаживали человеческую кожу в пробирке на 30 лет.

Как пишет MIT Tech Review в соусе, такое репрограммирование сейчас крайне малоэффективно, т. к. только 1% всех леченных клеток в итоге омолаживается. А новая модель OpenAI, получившая название GPT-4b micro, была обучена предлагать способы реорганизации белковых факторов для улучшения их функции. По данным OpenAI, исследователи использовали предложения модели, чтобы изменить два фактора Яманаки, и они стали более чем в 50 раз более эффективными.

Модель была обучена на примерах белковых последовательностей многих видов, а также на информации о том, какие белки склонны взаимодействовать друг с другом. Хотя это большой объем данных, это лишь малая часть того, чему обучались флагманские чат-боты OpenAI, что делает GPT-4b примером «малой языковой модели», которая работает с целевым набором данных.

Они начали бегать

Теперь мясным мешкам не сбежать. Unitree G1 Bionic

Он опять сделал это. Спустя год с небольшим, Niftski побил собственный мировой рекорд в Super Mario Bros в категории Any% на 66 тысячных секунды

Он начал гриндить 2 недели назад, стримя каждый день по несколько часов, и на 14-й день таки сделал это.

Я сам в Марио последний раз играл в далеком детстве, но с неизменным интересом слежу за рекордами в категории Any%. Предел, то финальное наилучшее время, которого может достичь человек в SMB1, стало еще чуть-чуть ближе. Насколько понимаю, результат можно улучшить еще только на 0,3 секунды. Осталось засейвить 18 фреймов.

Видос о том, насколько хорош Niftski от другого спидраннера, бывшего мирового рекордсмена в Any%:

Лесные пожары в Калифорнии

Эвакуировано более 150 тысяч человек, более миллиона остались без электричества. Огонь уничтожил более 2000 домов, включая дома голливудских звезд.

Ветры Санта-Ана, дующие со скоростью до 30 м/с разносят искры, распространяя пожар еще дальше.

Огонь уже занял более 100 квадратных километров и уничтожил собственность на 57 миллиардов долларов.

Бывший сотрудник OpenAI, критиковавший компанию и найденный мертвым в ноябре в своем доме, возможно, был убит

Сушир Баладжи в течение почти четырех лет работал на OpenAI. Он собирал и систематизировал информацию, на которой компания обучала свои модели. В августе он покинул компанию, разочаровавшись в ее принципах. Он считал, что компания нарушает авторское право и это наносит огромный вред. В интервью Нью-Йорк Таймс он говорил: "Если вы верите в то, во что верю я, вы должны уйти из компании." 26 ноября он был найден мертвым в своей квартире в Сан-Франциско. Полиция сказала, что это было самоубийство. Ему было 26 лет.

И вот теперь его мать запостила в твиттере, что нанятый частный сыщик и повторная аутопсия не подтверждают версию полиции. Она пишет, что его квартира была обыскана, что в ванной есть следы борьбы и судя по пятнам крови, кто-то ударил его в ванной. Она требует расследования от ФБР.

Темная энергия, возможно, не существует

А ускоренное расширение - это просто неверная интерпретация наблюдательных данных.

Вот уже сто лет мы знаем, что Вселенная постоянно расширяется. И с 1998 года мы знаем, что Вселенная расширяется ускоренно.

Расширение Вселенной наблюдается нами как красное смещение спектра излучения далеких объектов. И чем дальше объект, тем больше величина красного смещения. Смещение возникает и из-за движения объектов относительно нас (оно может быть и синим, если объект приближается), и из-за растягивания волнового пакета, пока свет движется сквозь расширяющееся пространство. Чем больше удаление, тем большую роль играет второй эффект.

Чем сильнее два объекта, скажем, две галактики, удалены друг от друга в пространстве, тем быстрее они разлетаются. Это выражено в законе Хаббла в виде очень простой формулы: v = Hr, где v - это скорость галактики относительно нас, r - расстояние до нее, а H - постоянная Хаббла, равная примерно 74 км/с на один мегапарсек. Т. е. каждый мегапарсек расстояния, в среднем, прибавляет  74 км/с к скорости взаимного удаления. Для самых далеких известных объектов эта скорость почти сравнивается со скоростью света. Точнее, она была такой 13 млрд лет назад, а сейчас уже давно превысила ее, просто мы не в состоянии это увидеть.

Чем больше скорость удаления объекта от нас, тем сильнее спектр его излучения смещен в красную область. Так теперь и определяют расстояние до удаленных объектов - по величине смещения. Например, говорят про квазар, что он находится на красном смещении z=14. Эта цифра, если грубо, обозначает, во сколько раз увеличилась длина волны, пока свет летел до нас. Можете посмотреть список самых удаленных объектов с красными смещениями и расстояниями.

Расстояния, измеренные по красному смещению должны быть равны расстояниям, измеренным другими способами, - логично. Например, по пиковой яркости сверхновых Ia, которая находится в узком диапазоне и поэтому используется для определения расстояний. Если одна сверхновая вдвое дальше другой сверхновой, то она должна быть вчетверо тусклее и иметь соответствующее красное смещение. Для относительно небольших расстояний все так и работает. Но в 1998 году две группы ученых открыли, что на очень больших расстояниях это не так. Яркость сверхновых перестает линейно зависеть от расстояния, вычисленного по величине красного смещения. Далекие сверхновые тусклее, чем должны быть. Это и интерпретируется, как ускоренное расширение Вселенной из-за наличия некой Темной энергии, количество которой составляет почти 75% от всей энергии Вселенной. Ускорение началось примерно 5 миллиардов лет назад.

Все это было вступление перед самой новостью.

Ученые из Университета Кентербери в Новой Зеландии предложили новое объяснение наличию нелинейной зависимости. Точнее, объяснение уже не новое, его впервые предложил один из авторов еще в 2007 году. А сейчас просто набралось достаточно наблюдательных данных, чтобы проверить его идею с достаточно большой точностью и сравнить, насколько хорошо она предсказывает полученные данные в сравнении с нынешней общепринятой моделью.

Его теория, которая называется Timescape Cosmology, состоит в том, что эффект кажущегося ускорения расширения возникает из-за разной скорости течения времени в больших скоплениях материи - галактических нитях, и в обширных относительно пустых областях между ними - войдах. Это эффект гравитационного замедления времени из Общей теории относительности.

По прикидкам ученых скорость течения времени в галактике внутри войда примерно на 35% выше, чем в галактике внутри галактической нити или листа. Поэтому для света, летящего через войд, проходит на 35% больше времени, чем для света, летящего через галактику внутри нити, вроде Млечного пути.

И данные по 1500 сверхновых показывают, что Timescape Cosmology почти всегда лучше нынешней Модели ΛCDM.

Синяя область на графике - новая модель лучше, красная - старая лучше. По вертикали - величина отношения ошибок в оценке между моделями. По горизонтали - красное смещение. 0 красного смещения означает, что в расчет берется вся совокупность сверхновых: и самые близкие, и самые далекие. При движению по графику вправо из выборки постепенно исключаются сначала самые близкие, а потом и все более отдаленные сверхновые.

Видно, что единственный раз, когда старая ΛCDM модель чуть-чуть лучше Timescape Cosmology - это в районе красного смещения 0,04.

Все это пока не означает, что темной энергии нет, но это очень сильные аргументы против нее. Нужно еще больше данных, чтобы получить еще более точные измерения. Эти данные сейчас собирает космический телескоп Евклид и другие.

Видос с пояснениями от одного из авторов исследования:

https://academic.oup.com/mnrasl/article/537/1/L55/7926647

https://ras.ac.uk/news-and-press/research-highlights/dark-energy-doesnt-exist-so-cant-be-pushing-lumpy-universe-apart

Видео от Kling AI 1.6

Робот B2-W от Unitree

Полное видео:

Тизер-трейлер Супермена

Генеративный физический движок с физикой жидкостей и мягких тел

Гайд по установке.

Физический движок Genesis разработан на чистом Python и в 10–80 раз быстрее существующих стеков с графическим ускорением, таких как Isaac Gym и MJX. Он обеспечивает скорость моделирования примерно в 430 000 быстрее, чем в режиме реального времени, и занимает всего 26 секунд для обучения политике передвижения робота, которую можно перенести в реальный мир на одном RTX4090.

Тред в твиттере от одного из создателей.