Liều lượng hàng tuần hôm nay được mang đến cho bạn bởi… Guru
Guru là cách tốt nhất để đảm bảo nhân viên của bạn nhận được kiến thức chính xác về công ty từ bất kỳ AI nào bạn sử dụng.
Các công ty như Spotify và Brex sử dụng Guru vì đây là hệ thống xác thực AI duy nhất tự động kiểm chứng kiến thức của công ty trước khi các tác nhân AI sử dụng, giống như kiểm soát chất lượng cho bộ não của AI.
Giống như họ, hệ thống của công ty bạn không được xây dựng để vận hành các hệ thống tự động. Nhân viên của bạn gửi tin nhắn Slack, viết tài liệu, và thậm chí duy trì cả wiki để người khác sử dụng. Guru dịch tất cả những thứ đó sang ngôn ngữ mà AI có thể hiểu được, nhờ đó AI không đưa ra câu trả lời sai cho nhân viên của bạn khoảng 40% thời gian.
Biến dữ liệu lộn xộn của công ty bạn thành dữ liệu gọn gàng chỉ với vài cú nhấp chuột. Hãy để chuyên gia giúp bạn làm điều đó .
(1) a16z Hội nghị thượng đỉnh năng động của Mỹ
Hôm thứ Ba, tôi đã JOE mình bay đến Washington, DC để tham dự Hội nghị Thượng đỉnh về Sự năng động của nước Mỹ do a16z tổ chức.
Hoàn chỉnh với video quảng bá riêng của Jason Carman (xem ở trên), nó giống như một phiên bản sống động, chân thực của "Liều lượng Optimism hàng tuần", và đầy ắp những con người đứng sau các câu chuyện mà chúng tôi đề cập ở đây mỗi tuần.
Drew Baglino, người có tác phẩm Heron Power mở đầu sự kiện Dose tuần trước , đã có mặt, cũng như Noah Smith, người có tác phẩm Decade of the Battery mà tôi đã đề cập trong bài viết đó. Cameron McCord, người mà bạn sẽ đọc về chiến dịch gây quỹ cho Nominal hôm nay, cũng có mặt. Tôi đã dành thời gian trò chuyện với khoảng chục người có tác phẩm được đăng trên Dose, và được xem những người khác trên sân khấu, như Giám đốc NASA Jared Isaacman.
Công việc của tôi là dành thời gian với những người này, viết về họ và đầu tư vào một số công ty của họ, nhưng việc được nhìn thấy rất nhiều người trong số họ ở cùng một nơi đã khiến tôi nhận ra rằng một nhóm nhỏ những người tài năng và có động lực đủ lớn có thể thay đổi tương lai.
Phát điện, truyền tải và lưu trữ năng lượng, động cơ, điện tử công suất, tàu tự hành, máy bay siêu thanh, lựa chọn giáo dục, sản xuất hiện đại (trên mặt đất và trong không gian), hệ thống vũ khí mới, liên lạc an toàn và giá rẻ ở mọi nơi, mọi thứ đều tự động hóa, khu phố an toàn hơn, những thành phố hoàn toàn mới. Nếu những người trong căn phòng đó thành công, 250 năm tiếp theo của nước Mỹ sẽ tốt hơn 250 năm đầu tiên.
(2) Các mô hình trí tuệ vật lý có được bộ nhớ để robot có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp
Tuần trước, tôi đã nói chuyện với một nhà đầu tư của Physical Intelligence, người đã nói với tôi rằng sự tiến bộ mà công ty đạt được chỉ trong vài tháng đầu năm 2026 đã khiến ông ấy vô cùng kinh ngạc. Giờ thì chúng ta đã biết lý do rồi.
Pi đã trang bị cho các mô hình của mình một hệ thống bộ nhớ mới giúp ích cho cả bộ nhớ hình ảnh ngắn hạn, để nhớ lại những gì nó đã làm gần đây với các chi tiết cụ thể, và bộ nhớ ngữ nghĩa dài hạn, cho phép nó ghi nhớ những gì nó đã làm trong tối đa 15 phút.
Với bộ nhớ tốt hơn, robot sử dụng mô hình của Pi có thể thực hiện những việc dài, nhiều bước, chẳng hạn như dọn dẹp toàn bộ nhà bếp, chuẩn bị nguyên liệu cho một công thức nấu ăn và nướng bánh mì kẹp phô mai. Nó cũng học hỏi từ những sai lầm trong quá khứ.
Hôm qua, tôi đã viết rằng các chương trình học ngôn ngữ (LLM) đang tạo ra rất nhiều văn bản chết mà có lẽ chúng ta nên loại bỏ . Robot thú vị hơn nhiều. Tôi rất muốn robot dùng hàng tỷ token để giặt giũ quần áo và nấu những bữa ăn ngon lành mạnh cho tôi trong khi tôi thư giãn và đọc những tác phẩm kinh điển do con người viết. Đây là một bước nhỏ nữa theo hướng đó.
Để hiểu rõ hơn về robot học, hãy xem video cosplay của tôi với Evan Beard:
(3) Viện Arc phát hành Evo 2, mô hình nền tảng sinh học hoàn toàn mã nguồn mở
Một năm trước, Viện Arc đã công bố Evo 2, mô hình trí tuệ nhân tạo sinh học hoàn toàn mở lớn nhất từng được xây dựng, dưới dạng bản thảo. Tuần này, nó đã được xuất bản trên tạp chí Nature , và Arc đã công bố bản tóm tắt một năm hoạt động cho thấy những gì mô hình này thực sự đã làm được trong thực tế.
Được huấn luyện trên 9,3 nghìn tỷ nucleotide từ hơn 128.000 bộ gen hoàn chỉnh, Evo 2 có thể đọc và ghi dữ liệu trên cả ba lĩnh vực của sự sống: vi khuẩn, vi khuẩn cổ và sinh vật nhân chuẩn phức tạp, bao gồm cả chúng ta. Kiến trúc này, được gọi là StripedHyena 2, được huấn luyện trên lượng dữ liệu gấp 30 lần so với phiên bản tiền nhiệm Evo 1, và có thể xử lý số lượng nucleotide nhiều gấp 8 lần cùng một lúc. Greg Brockman, đồng sáng lập OpenAI và cựu CTO của Stripe (đồng sáng lập Stripe, Patrick Collison, là người sáng lập Arc), đã giúp xây dựng nó trong thời gian nghỉ phép.
Evo 2 khái quát hóa “trên các nhiệm vụ dự đoán và thiết kế sinh học, trên tất cả các phương thức của định lý trung tâm, trên quy mô từ phân tử đến bộ gen, và trên tất cả các lĩnh vực của sự sống.”
Nó có thể dự đoán biến thể gen nào gây bệnh và biến thể nào không, mà không cần được huấn luyện chuyên biệt cho nhiệm vụ đó. Trong các thử nghiệm trên gen ung thư vú BRCA1, Evo 2 đã đạt độ chính xác hơn 90% trong việc dự đoán đột biến nào là lành tính so với đột biến gây bệnh.
Nó có thể tạo ra các bộ gen mới. Toàn bộ bộ gen. Nhóm nghiên cứu đã chứng minh được loại thực khuẩn thể đầu tiên được thiết kế bằng trí tuệ nhân tạo và được kiểm chứng thực nghiệm: 16 trong số 285 thiết kế được thử nghiệm đã nhân lên thành công và ức chế sự phát triển của vi khuẩn mục tiêu, mà không ảnh hưởng đến các chủng không liên quan. Đối với những người, giống như tôi, không hoàn toàn thông thạo ngôn ngữ sinh học, đó là một sinh vật hoàn toàn mới có chức năng.
Và trong một màn trình diễn vừa có cơ sở khoa học thực tế vừa vô cùng thú vị: nhóm nghiên cứu đã hướng dẫn Evo 2 thiết kế các chuỗi DNA với các mô hình khả năng tiếp cận chromatin có thể kiểm soát được, sau đó viết các thông điệp mã Morse — “EVO2”, “LO” và “ARC” — vào hệ gen biểu sinh của tế bào gốc phôi chuột, được xác thực bằng thực nghiệm với ATAC-seq.
Toàn bộ hệ thống đều được công khai hoàn toàn: trọng số mô hình, mã huấn luyện, mã suy luận và bộ dữ liệu OpenGenome2. Vì vậy, nhiều nhà khoa học hơn sẽ có thể thử nghiệm với một mô hình hiểu được "ngữ pháp" của sự sống khi chi phí đọc và viết sinh học ngày càng giảm. Không gian thiết kế cho y học, nông nghiệp và vật liệu sẽ tiếp tục mở rộng theo những cách thực sự khó tưởng tượng.
(4) “Gan vệ tinh” có thể tiêm có thể là một giải pháp thay thế cho việc ghép gan
Phòng thí nghiệm Sangeeta Bhatia / MIT / Vật liệu sinh học tế bào
Hơn 10.000 người Mỹ đang nằm trong danh sách chờ ghép gan. Nguồn gan hiến tặng không đủ. Và nhiều bệnh nhân suy gan thậm chí không đủ điều kiện phẫu thuật vì quá yếu để có thể sống sót. Đối với những người đó, câu trả lời tốt nhất hiện nay là: rất tiếc.
Câu trả lời của kỹ sư Sangeeta Bhatia thuộc MIT là: điều gì sẽ xảy ra nếu chúng ta tiêm thêm một lá gan thứ hai?
Phòng thí nghiệm của bà đã phát triển “gan vệ tinh”, những mô ghép nhỏ được chế tạo từ tế bào gan (các tế bào chủ lực của gan) trộn lẫn với các vi cầu hydrogel và các nguyên bào sợi hỗ trợ, tất cả đều có thể được đưa vào bằng ống tiêm. Sau khi được tiêm vào mô mỡ ở vùng bụng, các vi cầu hoạt động như chất lỏng đi vào và sau đó đông cứng lại, tạo cho các tế bào gan một khung đỡ để tập trung xung quanh. Các mạch máu phát triển và gan mini bắt đầu hình thành. Trong các nghiên cứu trên chuột, các mô ghép vẫn tồn tại và sản xuất các protein cần thiết trong ít nhất tám tuần (toàn bộ thời gian nghiên cứu).
Ý tưởng then chốt làm nên thành công của phương pháp này rất thông minh: các vi cầu hydrogel tạo ra một “môi trường thích hợp” cho các tế bào. Nếu không có chúng, các tế bào gan được tiêm vào sẽ phân tán và không thể tích hợp. Với chúng, các tế bào sẽ định vị, kết nối với hệ tuần hoàn của vật chủ nhanh hơn và hoạt động đúng như chức năng của tế bào gan.
Ý tưởng này hướng đến hai mục tiêu. Trong ngắn hạn, những mô ghép này có thể đóng vai trò như một cầu nối đến việc ghép gan, giúp bệnh nhân có thêm thời gian chờ đợi trong danh sách người hiến gan. Về lâu dài, chúng có thể trở thành phương pháp điều trị: được tiêm lặp lại, ít xâm lấn, điều chỉnh liều lượng tùy thuộc vào mức độ chức năng gan mà bệnh nhân cần. Nó có thể thay thế hoàn toàn phẫu thuật bằng các mũi tiêm định kỳ.
Gan đảm nhiệm khoảng 500 chức năng thiết yếu cho cơ thể con người. Chuỗi ghép gan bị gián đoạn. Nhiều người tử vong. Việc chúng ta có thể sớm khôi phục chức năng gan một cách đáng kể chỉ với một ống tiêm, một ít tế bào và vài quả cầu hydrogel là một điều kỳ diệu.
(5) Ginkgo Bioworks ra mắt Ginkgo Cloud Lab
