Frank e/acc for AI and Longevity @BeFrankmit
Longevity Biotech Fellow. Chairman of https://t.co/0nMAlDTRgN(NO.1 longevity community in APEC,including founders and investors). President of https://t.co/PZ6TIwW9Vt. @MIT @LBF_org @BGI linkedin.com/in/befrankmit/ Boston, San Francisco, London Joined June 2008-
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🎁 Karpathy 又给行业发福利了！codex / claude code 给你生产一大堆文字，你还一个字不落地读吗？ 别这样，效率太低了，试试下面 Karpathy 提出的几个方法。 你只能感慨，牛人终究是牛人，聪明的同时，还努力，还不断想办法让自己高效。 Karpathy 提了一个很多人忽略的问题：当 AI 的产出速度超过人的理解速度，继续让它写更多文字，只会把瓶颈越堆越高。 模型可以在几分钟内生成几万行代码、研究报告和复杂方案，但人仍然要判断它做了什么、逻辑是否成立、结果能不能使用。 所以 Karpathy 提出的几个方案：怎样把模型的输出转换成人更容易理解和验证的形式。 1️⃣ 用 ASD-STE100 约束文字。 普通模型喜欢使用长句、抽象词和模糊表达。同一个概念写了很多字，读完仍然不知道重点。 ASD-STE100 最初用于航空维修文档，它限制词汇、句式和表达方式，要求每句话清楚、直接、含义唯一。 可以提示模型：“用 80% 的 ASD-STE100 风格解释这个问题。” 它的收益是降低语言噪声，减少歧义，让技术文档和复杂概念更容易检查。 2️⃣ 生成图表。 有些内容的难点来自关系复杂，例如系统架构、调用链、因果关系和模块依赖。线性文字很难同时展示这些结构。 让模型生成流程图、架构图或概念图，可以直接看到节点之间如何连接、数据如何流动、问题可能出现在哪里。 它的收益是降低理解成本，也更容易发现缺失关系和逻辑断点。 3️⃣ 生成交互式网页。 如果一个问题包含状态、参数或动态变化，静态文字和图片都不够。 这时可以让模型输出 HTML，通过按钮、滑块和动画展示：参数变化后结果会发生什么，系统在不同状态下如何运行。 它的收益是把“阅读结论”变成“亲手验证”。用户可以修改参数、观察结果，快速建立因果理解。 4️⃣ 生成解释视频。 算法执行、物理过程和抽象概念都包含时间顺序。视频可以逐步展示变化过程，同时结合动画、旁白和重点标注。 Karpathy 建议直接让模型制作 3Blue1Brown 风格的解释视频。 它的收益是帮助人建立直觉，尤其适合只看文字很难想象的概念。 这几个方案背后的真正变化，是“可丢弃软件”的成本正在接近零。过去，为一个问题单独制作网页、动画或视频不划算。 现在模型可以根据你的知识水平临时生成，用完就扔，别再傻傻完整读完模型给你输出的所有内容了，效率太低了，试试上面的方法。
We'll be spending a lot more time trying to understand the outputs of language models. A few thoughts, tips & tricks: Writing. Something I've had success with: Ask your LLM to explain something in ASD-STE100, it's a controlled language specification originally developed for
非常令人震撼
红杉的一位合伙人 Pat Grady 昨天直接把他们和自己的一个 LP meeting（Boston College）的内容录制发了出来，信息密度非常高，强烈推荐大家去看一下： - JEV 在过去的 7 天里从零增长到了 100 million 的收入。在此之前 The Information 刚刚爆出来，他们现在估值是在 10 billion。 - 现在 AI
@knowyourself518 这么励志呀
糖分和代谢控制 x.com/i/article/2099…
@Xudong07452910 你回到南山啦
Curing dog cancer We are bringing personalized mRNA cancer vaccines to dogs and building the evidence to show how well they work. We have raised a $4M seed led by @foundersfund to make it happen This investment allows us to launch a clinical trial to validate the personalized cancer treatment protocol we developed for Rosie. If your dog has cancer or you know someone whose dog does, please tell them about Gamgee.
@zengying1107 你常驻上海了吗？ 有空可以碰一下哈
【 赠东盟诸友：山海同云雨，智药共未来 】 这是一场跨越山海的聚首，更是一次前沿科技与古老情谊的高山流水遇知音！今天，站在东盟技术转移中心的讲台上，面对来自东盟友国的技术官员们，我的心中升腾着难以遏制的澎湃与激情。 我们所处的是一个沧海桑田的时代，更是一个科技飞跃的伟大纪元。AI智药——这项凝聚了人类顶尖智慧与算法前沿的革命性技术，正以破竹之势打破传统医药研发的壁垒，从“过去”的艰难探索，到“现在”的百花齐放，再到“未来”的无限可能，它正重新定义生命科学的边际，将造福人类的曙光照进现实！ 中国与东盟，山水相连，血脉相通，我们共享着一片蔚蓝的天空，同饮着一江浩荡的碧水。千百年来，古老的丝绸之路见证了彼此互信互助的深厚情谊；而今天，新时代的科技浪潮将我们紧紧连接在一起。中国拥有前沿的技术积淀与庞大的产业生态，东盟拥有广阔的市场潜力与丰富的生物资源，我们之间不是单向的输出，而是完美的互补，是“1+1>2”的无限可能！ 让我们携起手来！以AI智药为契机，让算法的火花点亮生命的希望，让科技的红利惠及千家万户！我们不仅要在技术转移上深化合作，更要在科技、经济与社会发展的方方面面全面并肩前行。共享机遇，共克时艰，让我们用科技的硬实力与情谊的软实力，共同绘就一幅繁荣、安宁、美好的亚洲新画卷，共创属于我们所有人的辉煌未来！ 【 赠东盟诸友 】 乘舟揽胜入云津， 智药新篇气象新。 沧海茫茫千尺浪， 不及东盟共挽春。
《超越表征：人工智能与细胞发现》 作者： Charlotte Bunne（EPFL）与 Aviv Regev（Genentech gRED 负责人、人类细胞图谱联合创始人），载于《Dædalus》2026年冬春季刊。 核心论点 文章描绘了人工智能与实验生物学交汇处正在形成的新范式：细胞不再仅仅被"观察"，而是能够在计算机中被全面建模、查询和预测。两场革命的融合——高通量细胞测量技术与AI基础模型——正催生"虚拟细胞"（virtual cells），推动生物学从"观察生命"转向"主动建模生命"。 从群体平均到单细胞分辨率 人体由约37万亿个细胞构成，跨越数千种细胞类型。虽然细胞携带几乎相同的DNA，但各自只表达特定的基因组分，因而在分子特征和功能上差异巨大。理解这种"细胞万花筒"是基础科学与医学的根基：自身免疫病、癌症、神经退行性疾病都源于细胞过程的错误。然而，过去的分子测量往往把大量细胞"打成分子奶昔"取平均值，掩盖了细胞间的异质性，可能漏掉肿瘤中罕见的耐药亚群或关键的调控细胞。 过去十年，单细胞测序与流式细胞技术让研究者能逐个分析数百万细胞的基因组、转录本和蛋白质。早期单细胞RNA测序（scRNA-seq）揭示了看似均一的细胞群中惊人的多样性，颠覆了传统的细胞"类型"分类。这催生了2016年启动的"人类细胞图谱"（HCA）——如同"人体的谷歌地图"，绘制各组织器官的细胞类型与状态。截至2025年，18个器官系统的"1.0版"图谱已接近完成。与此同时，Perturb-seq 将CRISPR基因扰动与单细胞测序结合，能同时读取数千个基因改变的效应，为图谱提供了因果性数据。 多模态、空间与时间维度 生物学本质上是多维、多模态和动态的。细胞身份由DNA序列、表观遗传标记、RNA、蛋白质、代谢物、形态、组织位置及与邻居的相互作用共同定义，且随时空变化。技术已从单一模态"快照"发展到同一细胞的多模态检测（如同时捕获转录组与表观基因组）。空间转录组学则恢复了传统单细胞分析丢失的二维/三维组织背景——细胞行为深受邻居和微环境影响，例如紧邻肿瘤细胞的T细胞与在别处的同类T细胞行为不同。这使研究从"细胞生物学"迈向整体的"组织生物学"，但也产生了海量复杂数据，需要能驾驭高维度、连接异构测量、揭示隐藏因果模式的"伙伴"——人工智能。 AI 与细胞生物学基础模型 AI通过表征学习将数万个细胞特征压缩为有生物学意义的嵌入，通过整合框架对齐不同模态并消除批次效应，还能跨模态推断（如从组织病理图像预测基因表达）。最重要的发展是细胞生物学"基础模型"的出现——借鉴大语言模型（LLM）的自监督学习思路，在数百万细胞图谱上训练，学习细胞系统的"语法"。 文章详细阐述了针对生物数据的训练策略：将实验测量分解为类似文本"token"的标准化单元；用掩码重建、整合对齐、跨模态预测、对比学习和生成式目标等自监督方法训练；并开发出超越标准Transformer的新架构，以处理基因调控网络、长程基因组相互作用及分层的组织结构。实际成果已显现：训练于数亿细胞的模型在识别细胞类型、重建基因网络上超越传统工具；有模型通过220万对图像—RNA数据学会直接从H&E染色切片预测基因活性；模型还开始处理因果性，能对未见过的药物或基因敲除进行"零样本"扰动预测，即执行"计算机内扰动实验"。 AI 智能体与"实验室闭环" 下一前沿是AI智能体——能自主感知环境、提出假设、设计实验并从结果学习的系统。通过"实验室闭环"（lab-in-the-loop）范式，智能体结合生成模型（在计算机中模拟上千个实验）和强化学习（通过试错学习最优实验策略），把传统线性的"设计→实验→分析"转变为大规模并行、持续反馈的迭代循环，有望极大加速发现。这要求实验生物学更多自动化、微型化和连续监测，并从"批量模式"转向渐进式迭代。 虚拟细胞的愿景 这些能力正汇聚为"虚拟细胞"：整合分子、空间、时间数据的细胞"数字孪生"，可在计算机中被探测和扰动。若成功，科学家无需每次都做实验即可预测细胞对药物、突变或病毒感染的反应。当前的基础模型只是迈向虚拟细胞的第一步，尚非其实现。 挑战与展望 作者强调需保持谦逊：生物学充满情境依赖、非线性反馈、多尺度、难测量变量和随机噪声；模型可能吸收技术伪影和采样偏差，导致泛化失败；深度架构的"黑箱"性质带来可解释性和信任问题，必须经严格验证。未来需从单纯"预测"走向"可查询"（问"为什么"）、"推理"（权衡竞争性因果解释）乃至"长期思考"（数周数月持续精炼假设）。前进之路同样依赖实验生物学的进步——需要新技术让不可见变为可测。AI将不是替代者，而是"共同科学家"。 作者以显微镜的发明作比：正如17世纪光学揭示了细胞与微生物的隐形世界，今天单细胞、空间多组学与AI的结合正暴露细胞内外的隐藏模式。新时代的定义性特征是——AI不只是在研究生物学，而正在成为生物学的一部分。 Sources: Beyond Representation: AI in Cellular Discovery
@Valley101_Qian 果然很酷
牛逼！黄仁勋开了自己的 Twitter 账号 并且发表了第一篇帖子，力挺开源模型和开源生态！ 这是最近美国政府和企业领域关于是否要封禁中国的顶尖开源模型，在持续了好几天的讨论中，应该是第一个明确站队的行业头部 CEO。 主要观点是，美国不应该把 AI 领导力理解成保护几家头部巨头公司的领先地位，否则有可能输掉整个 AI 战争。真正的优势应该来自于开放的模型、算力基础设施、生态应用和广泛的落地。 主要的诉求包括： 1. 为初创公司和研究机构提供更多算力 2. 建设共享数据集、工具和评估体系 3. 不要因为潜在风险而过早地限制开源模型 对于英伟达来说，这种开源模型的存在肯定是对它有好处和有帮助的。他把角度找得很好，即：美国究竟是需要整个美国 AI 生态的繁荣，还是仅仅为了保护某几个公司的利益？ 我翻译了一下他的公开信的内容
For my first post, I’m sharing a letter @nvidia signed on why open models matter. AI will transform every industry, power every company, and be built by every country. Open models strengthen safety and cybersecurity, accelerate innovation and diffusion, and enable sovereignty.
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路易斯 @louiselu007
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Barry Bentley, PhD, F... @bbentley_1
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James Don @JamesDnldsn
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Loki Yan SEO @loki_yan_seo
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Xudong Han @Xudong07452910
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Tianyi Cui @tianyi
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Anastasia Gamick @AGamick
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