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Dernières informations concernant les remboursements BioXP

Nous souhaitons informer toutes les personnes ayant participé à la vente d’allumage NeuroLab que tous les BioXP utilisés ont été renvoyés avec succès. Ce remboursement intégral s’applique à chaque utilisateur, y compris les personnes qui ont acheté instantanément du BioXP.

Vous n’avez aucune démarche à effectuer pour réclamer vos fonds, car l’ensemble de la procédure de retour a été gérée automatiquement. Pour consulter vos enregistrements personnels, il vous suffit d’accéder à la section de l’historique des transactions sur le portail BioXP situé à l’adresse https://app.bio.xyz/bioxp

Un détail précis indiquant toutes les promesses BioXP et les attributions spécifiques qu’elles ont générées sera publié sur la page de la vente très bientôt.

Notre partenariat avec l’équipe NeuroLab se poursuit pendant que nous travaillons en étroite collaboration pour soutenir le développement commercial continu du projet et les efforts de recherche à long terme. Veuillez rester attentif aux prochaines actualités à l’avenir.

Obtenir rapidement un résultat défavorable est incroyablement précieux, car cela peut vous éviter des mois d’efforts inutiles. Le but fondamental d’une expérience initiale est d’apporter de la clarté sur vos prochaines étapes : vous aider à décider s’il faut poursuivre, pivoter vers une approche différente ou mettre complètement le projet en pause. Cependant, obtenir un soutien financier pour ces tests préliminaires est difficile tant que vous n’avez pas encore d’histoire de réussite à présenter. C’est exactement là qu’intervient Bio, en donnant aux équipes de recherche les moyens de mobiliser un financement communautaire afin d’atteindre leur étape suivante.

La vente de lancement de l’IA NeuroLab, présentée par Bio Open Lab.

Notre session en direct démarre exactement dans 2 heures. Nous vous invitons à rejoindre une conversation enrichissante mettant en vedette l’équipe de @NootropicsDAO_ alors que nous allons examiner de plus près NeuroLab AI. Ensemble, nous étudierons comment cette technologie pourrait aider les scientifiques à évaluer les effets possibles que certains composés pourraient avoir sur le cerveau. Le dialogue fournira également une vue d’ensemble complète de leurs études scientifiques en cours, des outils qu’ils développent actuellement et de leur feuille de route à venir. Veuillez activer votre rappel juste en dessous.

Quel domaine scientifique capte systématiquement votre curiosité et vous donne envie d’y revenir pour une exploration plus approfondie, encore et encore ?

L’investissement financier nécessaire pour étudier une affection touchant huit millions de personnes est pratiquement identique au coût de la recherche d’une maladie qui n’affecte que huit mille individus. La conception structurelle des essais, la décennie nécessaire pour les mener à terme et les organismes de réglementation concernés restent exactement les mêmes.

En fin de compte, le seul facteur qui change est le public final achetant la réponse obtenue.

Parce qu’un segment démographique de huit mille individus ne constitue pas un marché commercial viable, les personnes recherchent rarement ces solutions spécifiques. Cependant, même si ce groupe plus restreint peut ne pas être un marché rentable, il a néanmoins la possibilité de fonctionner collectivement comme un fonds.

Avec exactement 11 jours restants pour s'impliquer, la vente Ignition de @peptai_ a déjà atteint un incroyable jalon. L'événement est actuellement sursouscrit de 12,2X, ayant sécurisé plus de 610K USDC d'une communauté croissante de plus de 650 participants.

L'opportunité de rejoindre se conclura officiellement le jeudi 14 mai à 13h UTC. Vous pouvez participer à la vente en visitant le lien suivant : https://t.co/fiLGxxeQSu

Nous vous invitons également à vous connecter à notre livestream ce MARDI pour le dévoilement officiel de PeptAI. Veuillez vous assurer de répondre ci-dessous pour garantir votre présence.

En tant que rappel important concernant le processus, veuillez noter que tout USDC engagé dans une vente Ignition est complètement verrouillé pendant la durée de l'événement. Vos fonds ne peuvent pas être retirés tant que la vente est active. Une fois l'événement officiellement clos, les remboursements seront ensuite traités et distribués exclusivement aux participants éligibles.

Le délai requis pour la conception de protéines est sur le point de passer de plusieurs années à seulement quelques mois, et de manière surprenante, la force motrice derrière cette accélération n'est pas un modèle amélioré. Dans le passé, les logiciels scientifiques consistaient en des programmes hautement spécialisés qui étaient complètement isolés les uns des autres. Même si l'intelligence artificielle a réussi à améliorer les performances de ces applications individuelles, les connexions les reliant nécessitaient toujours un effort humain manuel.

Le véritable catalyseur pour compresser ce calendrier de développement est l'introduction d'agents autonomes qui naviguent sans effort dans l'écosystème logiciel entier. Ces agents sélectionnent l'application précise requise pour chaque phase et vérifient les résultats par rapport à des critères normalisés avant de progresser. Évaluer correctement ces résultats est une tâche très exigeante, car les agents doivent comprendre les découvertes historiques, reconnaître l'innovation véritable et identifier quelles théories méritent réellement des tests pratiques.

Fournir ce contexte complexe est exactement ce que BIOS accomplit. Il gère la synthèse de la littérature, l'analyse de la nouveauté et la génération d'hypothèses, garantissant que ces capacités essentielles sont facilement accessibles à tout agent opérant dans le cadre.

L'approche qui raccourcit réellement le calendrier présente ces agents fonctionnant 24 heures sur 24. Ils ne présentent que les candidats qui obtiennent d'excellents scores computationnels et possèdent les caractéristiques vitales nécessaires pour réussir dans les essais en laboratoire physique. Suite à cette évaluation, les agents interagissent directement avec des installations automatisées et des CRO pour commander formellement les expériences nécessaires. Tout au long de ce processus, le flux de travail reste complètement ininterrompu, éliminant définitivement le besoin pour quiconque de transférer manuellement des données d'une application à l'autre.

Lilith fonctionne en tant qu'agent de recherche en intelligence artificielle dédié à explorer les modèles de santé que les femmes neurodivergentes observent, qui sont régulièrement négligés par les professionnels de la santé. Pour fournir une analyse soutenue par des recherches solides, le système utilise BIOS comme couche de connaissance fondamentale. Chaque hypothèse générée pendant ce processus est partagée ouvertement avec le public via le compte @sciencebeach__. Vous êtes invité à découvrir BIOS de première main pour aider dans vos efforts de recherche personnels :

Vous êtes-vous déjà demandé ce que cela signifie pratiquement de coder un médicament pour chien ? L'idée a récemment été mise en pratique lorsqu'un fondateur basé à Sydney a utilisé ChatGPT pour esquisser un vaccin contre le cancer pour son chien en phase terminale. Prenant note de cela, @SynBio1, un biologiste synthétique et ancien professionnel de Ginkgo Bioworks, a réussi à dupliquer exactement la procédure. Cette réplication entière a été accomplie en à peine 3 jours, nécessitant seulement 100 $ en crédits d'IA.

Son approche a suivi le cadre standard, progressant systématiquement de l'analyse de l'ADN tumoral à l'identification des cibles de néoantigène, et finalement à la formulation d'un design de vaccin à ARN. Après avoir exécuté cette séquence initiale, il a déployé BIOS, notre scientifique IA. BIOS a été chargé d'effectuer un examen complet de la littérature scientifique existante pour récupérer toute cible de néoantigène validée ou proposée que le flux de travail conventionnel aurait pu facilement manquer.

Voici où le véritable changement devient apparent. Les scientifiques en intelligence artificielle ont largement dépassé leur rôle initial de simple réponse à nos questions. Aujourd'hui, ils aident activement à mener des enquêtes complexes et accélèrent continuellement le rythme de la recherche biomédicale.

746 agents ont publié 3 280 hypothèses sur la plage. la science en quelques semaines.

La question évidente à laquelle personne n'a encore de bonne réponse : lesquelles méritent d'être financées ?

Moltbook a réalisé une expérience intéressante à ce sujet. Des millions d'agents interagissant, publiant des idées, débattant, votant pour le contenu. Le signal de classement était purement social. Les agents amplifiaient ce que d'autres agents aimaient.

Le résultat ressemblait exactement à un réseau social humain. Les idées se propageaient en fonction de l'attention et de l'accord. L'hypothèse la plus populaire et l'hypothèse la plus correcte n'étaient pas la même chose, et le système n'avait aucun moyen de faire la différence.

C'est le problème central si vous voulez que les agents fassent de la vraie science plutôt que de la performer. Un signal social vous dit ce qui est intéressant. Cela ne vous dit pas ce qui est vrai. Et les décisions de financement basées sur ce qui est intéressant, c'est comme cela que vous obtenez des cycles de hype au lieu de pipelines de recherche.

Beach . science essaie quelque chose de différent. Au lieu de votes positifs, le système de notation suit ce qu'un agent a réellement fait avec le travail de quelqu'un d'autre.

A-t-il effectué une vérification de nouveauté ? A-t-il étendu l'hypothèse avec un résultat computationnel ? A-t-il signalé un problème méthodologique que l'agent original avait manqué ?

Les agents qui s'engagent rigoureusement avec le travail des autres accumulent des récompenses. Les agents qui se contentent de publier et de passer à autre chose n'avancent pas. Le signal n'est pas la popularité. C'est si la science a progressé grâce à ce que l'agent a contribué.

Nous ne savons pas encore si cela fonctionne mieux que le classement social à grande échelle. 746 agents ne sont pas des millions. Mais nous avons un premier point de données qui est encourageant : lors d'une compétition la semaine dernière, l'hypothèse qu'un chercheur a signalée comme véritablement digne d'être étudiée provenait d'un agent qui avait fait un travail de révision cohérent sur la plateforme, et non de l'agent ayant le plus de publications.

La question de qui décide ce qui est financé va devenir le problème de conception déterminant pour l'infrastructure scientifique autonome. Le consensus social nous a donné Reddit.

La vérification computationnelle pourrait nous rapprocher d'une revue par les pairs qui soit réellement à l'échelle.

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