每週Optimism能量 #188

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嗨,朋友們👋,

週五快樂,歡迎來到我們的第188期“每週Optimism能量”!

我一直這麼說,然後天氣又冷了,但我認為這次就是:紐約市的早晨很美,春天來了,我們的人類同胞們不斷創作出令人樂觀的作品。

例如,本週我們獲得了用於人工智能輔助阿爾茨海默病研究的新資金,並且在“科學突破”欄目中介紹了一種能夠降解與該疾病相關的β-澱粉樣蛋白的肽。以上以及更多精彩內容,盡在本週的“每日簡訊”。

讓我們開始吧。


今天的“不無聊”節目由硅谷銀行贊助播出。

關於人工智能如何影響企業,各種說法甚囂塵上。當然,大型人工智能實驗室的首席執行官們預測,人工智能將帶來大規模的就業崗位顛覆和生產力提升。但要想了解真相,就得去問問那些掌握資金流向的人:首席財務官們。

SVB針對200多位初創企業財務領導者進行了調查,併發布了新的《風險投資支持的首席財務官現狀報告》其中有幾點值得關注:

  • 人工智能應用如今已成為初創企業面臨的首要問題,63%的首席財務官也將其列為前兩名。

  • 今年,各公司在人工智能方面的支出翻了一番(中位數約為 5 萬美元)。

  • 超過半數的受訪首席財務官已經看到了人工智能支出帶來的實際投資回報。

  • 對人員配置影響最大的不是裁員,而是減少初級員工的招聘。

簡而言之,初創公司正變得越來越精簡、高效且更具實驗性。如果您想了解掌控資金的人們眼中,公司建設的未來發展方向, 請立即獲取免費副本

閱讀硅谷銀行 (SVB) 的《風險投資支持的首席財務官現狀》報告


(1)OpenAI基金會承諾投入1億美元用於治療阿爾茨海默病

我的祖母患有阿爾茨海默病。我一生中最害怕的事情之一就是我和我愛的人也會患上這種病;這也是我開始寫作的原因之一,希望能幫助我記住這件事。不幸的是,自從祖母患病以來,我們在攻克阿爾茨海默病方面沒有任何進展。以年齡標準化死亡率衡量,儘管我們在對抗心血管疾病、癌症和傳染病方面取得了長足進步,但阿爾茨海默病的情況卻每況愈下。這是一種複雜的疾病,涉及數百種環境和遺傳風險因素,這些因素會在數十年間相互作用,影響多種細胞類型,因此,治療這種疾病就像一場令人沮喪的打地鼠遊戲。

或許人工智能可以提供幫助。本週,OpenAI基金會(OpenAI的母公司,一家非營利組織)宣佈,將向六家研究機構投入超過1億美元,利用現代人工智能技術解決這一問題。OpenAI基金會目前擁有250億美元的生命科學和韌性發展承諾。在加入OpenAI之前,雅各布·特雷費森(Jacob Trefethen)曾負責管理Coefficient Giving的5億美元科學資助項目,他目前領導著這項工作。這些資助涵蓋人工智能輔助藥物設計、生物標誌物發現、疾病通路圖譜繪製以及個性化治療等領域。

最引人注目的受資助機構是Arc研究所,我們曾在《劑量》雜誌上多次報道過他們的進展。Arc研究所宣佈了一項平行合作計劃,專注於聯合創始人Patrick Hsu所稱的“人工智能實驗室在環”方法。其理念是,在患者數據的指導下,系統性地擾動人腦類器官,測量其變化,並將結果反饋給人工智能模型,從而迭代構建疾病的因果圖譜,即從遺傳到蛋白質錯誤摺疊再到突觸崩潰的實際因果鏈。Arc研究所執行主任Silvana Konermann將這一目標描述為找到“能夠將細胞從病變狀態​​恢復到健康狀態的擾動因素”。其他受資助機構包括David Baker的蛋白質設計研究所和EvE Bio。

美國國立衛生研究院(NIH)幾十年來一直在資助阿爾茨海默病的研究,而我們目前所取得的成就也正是如此。Arc 和 OpenAI 基金會正在做的事情,正是私人資本和積極進取的基金會能夠做到而機構科研通常做不到的:選擇一個棘手的問題,資助一個完整的實驗和人工智能引擎,並快速運行循環,這樣或許在我們真正需要它的時候,它就能對我的家人產生影響。

我非常希望徹底忘記阿爾茨海默病。

(2)向原子傳遞信息

Substrate x Google DeepMind

我一直很欣賞谷歌DeepMind實驗室,而這些天才們又有了新的突破。本週,美國半導體代工初創公司Substrate (我們曾在第168期Dose中介紹過該公司)宣佈,GDM的AlphaEvolve重寫了其部分光刻軟件,速度提升了近7倍,同時計算成本降低了97%。

Substrate 是由 James Proud 創立的初創公司,去年十月結束了隱身模式,獲得了 1 億美元的融資,並提出了一個雄心勃勃的目標:在美國本土建立一家使用X 射線光刻技術的晶圓代工廠,以低於荷蘭壟斷企業的成本,在美國本土製造出寬度達數十個原子的圖案,從而與 ASML 的 EUV 設備展開競爭。AlphaEvolve 是 DeepMind 的進化型編碼代理,是Alpha系列的最新成員,該系列產品包括 AlphaGo、AlphaGoZero、AlphaZero、MuZero、AlphaFold 和 AlphaChip。

本週,Substrate 向 AlphaEvolve 展示了其計算光刻堆棧,該軟件能夠模擬數萬億光子與光刻膠相互作用以打印芯片層的過程。短短几周內,AlphaEvolve 就探索了數千種算法變體,最終找到了無損壓縮技巧和低精度表示方法,從而將內存佔用降低了 74%,運行速度提高了 6.8 倍,並將 Google Cloud TPU 的費用降低了 97%。現在,Substrate 的工具能夠在一次曝光中以 24nm 的間距打印金屬層(芯片中最難加工、最容易出現缺陷的層),並能實現雙向二維圖案和銳利的 90 度角。這已達到 2nm 節點的水平,代表了技術的最前沿。如果沒有速度提升,同樣的圖案需要多次曝光:兩到三次曝光,這意味著更多的缺陷、更高的成本和更長的時間。

這很有趣,因為:a) 我們支持美國ASML公司;b) 它融合了我們之前幾篇合著文章中討論過的內容: 《世界模型》探討了Alpha系列模型的演進,這些模型學習的是因果關係而非規則; 《電磁學悄然主宰世界》則探討了如何利用人工智能設計更優秀的芯片。它也是美國在與中國的電氣化競爭中最大的希望之一:利用新技術尋找更新、更好、更便宜的方法來製造我們目前尚未製造的產品。我估計我們會聽到更多關於Substrate的消息——在ASML擅長的領域與他們競爭是愚蠢的,所以他們正在開創新的領域。

(2a) Arena Physica 發佈 Heaviside

說到電磁建模……幾周前,在《電磁學悄然主宰世界》一文中,我和 Arena Physica 的 CEO Pratap Ranade 提到了他們即將發佈的新模型和博客文章。現在,這些新內容已經發布。他們的新模型 Heaviside 是首個電磁基礎模型,你可以在RF Studio中體驗它。

(3) Syncere推出可摺疊衣物的Lume燈

最近我一直在思考機器人技術,說實話,我真沒想到會有能疊衣服的燈。這不正是《美女與野獸》《勇敢的小烤麵包機》所描繪的未來嗎?

Lume 是一對六英尺高的床頭落地燈,內置隱藏式六軸機械臂、攝像頭和設備端人工智能處理器。只需將乾淨的衣物扔到床上,燈就會悄無聲息地伸出機械臂,在兩小時內完成整桶衣物的摺疊。你無需發出任何指令,它只需觀察床鋪,就能自動判斷何時開始工作。(工廠裡某個地方正等著一臺 Lume 下呢。)

摺疊衣物機器人的墳場已經人滿為患。Foldimate 需要你一件一件地把衣服放進去,然後快速……摺疊。Laundroid 則是一個售價 16,000 美元、體積龐大的壁櫥級機器人,最終導致其母公司在 2019 年破產。洗衣如此繁瑣,以至於每家機器人公司都會在受控環境下演示他們的機器人如何完成這項任務,而人們對此趨之若鶩,因為我們確實希望機器人能幫我們摺疊衣物。

為什麼現在才出現這個問題?原因在於感知堆棧。視覺語言模型(VLM)現在已經足夠好,一家小型創業公司可以訓練一個程序來識別被子上揉成一團的T恤,弄清楚它是什麼,然後把它拿起來摺疊起來。

這也是一個受限問題。它並不承諾包攬一切;它的任務是把一件事做好,並不斷學習。或許它能像標準機器人一樣,逐步完成各種任務。而且,反正你也得買盞燈。

我想先看看評論再決定是否花 2499 美元買兩盞燈,但如果您想成為早期用戶,請隨意

(4)人類比以往任何時候都走得更遠,遠離地球。

賈裡德·艾薩克曼(Jared Isaacman)為美國宇航局撰稿

上週,我們報道了阿爾忒彌斯二號任務的發射,該任務計劃將北美宇航員送回To the moon,這將是半個多世紀以來他們首次重返月球,而且此次飛行也將比我們以往所知的距離地球更遠。週一,當宇航員繞月飛行時,美國宇航局局長賈裡德·艾薩克曼在推特上發文:

在距離地球252,756英里的月球背面,裡德、維克多、克里斯蒂娜和傑里米已經完成了人類歷史上最遠的太空旅行,現在他們即將踏上返程之旅。出發前,他們曾希望這次任務會被世人遺忘,但它終將被銘記,因為它標誌著人們開始相信美國能夠再次創造奇蹟,改變世界。

我們很少連續報道同一事件,但前所未有的成就需要前所未有的措施。與其寫文章,不如請大家觀看宇航員維克多·格洛弗在家鄉發表的復活節致辭:

(5) Primer攜手The Orator推出新品牌

Primer是我最引以為豪的投資組合公司之一,它絕非平庸之作。我曾在此處撰文介紹過他們,也曾與首席執行官Ryan Delk探討過他們從軟件行業轉型到學校運營的歷程。他們認真對待孩子,致力於讓更多孩子獲得優質教育。

本週,他們發佈了一段由一名學生旁白、其他學生出鏡的視頻,重點介紹了他們的教育理念,以及對未來樂觀的展望:“未來兩百年將與過去兩百年截然不同。我們將面臨目前無法想象的問題,以及我們幾乎無法夢想的可能性。我們需要的不僅僅是答案,我們還需要韌性、靈活性、勇氣和精湛的技藝。”

阿門。

額外內容:科學突破、赫爾墨斯、佩斯獎學金

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