Odcinek #100 podcastu Manifold! Jeffrey Epstein, Izrael i elitarna władza, z Murtazą Hussainem Murtaza Hussain jest dziennikarzem w Drop Site News, który ujawnił ważne historie oparte na niedawno uzyskanych e-mailach Epsteina. Hussain informuje, że Epstein miał "rozległe relacje z izraelskimi służbami wywiadowczymi, amerykańskimi służbami wywiadowczymi oraz agencjami wywiadowczymi innych krajów, a także... Był negocjatorem i pośrednikiem na bardzo, bardzo elitarnym poziomie." (01:08) - Wprowadzenie (02:20) - Misja Drop Site News (06:00) - E-maile Epsteina (15:28) - Powiązania Epsteina i elitarna władza (35:48) - Epstein i agencje wywiadowcze (39:54) - Ari Ben Menashe i sprawa Iran-Contra (42:21) - Cenzura mediów i implikacje polityczne (47:33) - Przyszłość śledztw dotyczących Epsteina @ryangrim @DropSiteNews @jeremyscahill @MazMHussain

FT na temat biopharmy w Chinach: Dziś zachodni menedżerowie farmaceutyczni i inwestorzy prywatnie ostrzegają, że ich firmy ryzykują utratę przewagi w innowacjach leków na rzecz Chin. W sercu wzrostu biopharmy w Chinach leżą szybkość i efektywność — czynniki, które sprawiają, że rozwój leków jest nie tylko szybszy, ale także znacznie tańszy. Przewaga tego kraju wynika z ogromnej, wysoko wykwalifikowanej siły roboczej: od badaczy w laboratoriach i producentów sprzętu po robotników montujących nową linię produkcyjną BiBo. Chociaż część tego talentu została przeszkolona za granicą na amerykańskich uniwersytetach i w dużych grupach farmaceutycznych, większość siły roboczej to inżynierowie wykształceni w kraju. Raport McKinsey przedstawia przewagę Chin pod względem czasu i kosztów na każdym etapie rozwoju leku. Konsultanci szacują, że chińscy producenci leków mogą działać od dwóch do trzech razy szybciej niż średnia globalna w przekształcaniu cząsteczki docelowej w kandydata na lek i wczesne badania kliniczne. ... Siły Chin w opracowywaniu nowych leków leżą w dziedzinach, w których podstawowe badania zostały już przeprowadzone, ale potrzebne są prace laboratoryjne, aby ustalić odpowiednie formuły. "To bardziej jak układanka, która wymaga myślenia inżynieryjnego, a nie naukowego. Do tego rodzaju pracy potrzebujesz bardzo efektywnego zespołu, który działa bardzo szybko, aby ustalić, która droga będzie działać,"

Przyjąłem podobne podejście Generator-Weryfikator do wykorzystania modeli w badaniach teoretycznych w fizyce. Ludzie eksperci na granicy nauki mogą poprawić modele Weryfikatora do tego stopnia, że autonomiczne działanie jest niezwykle silne nawet w przypadku rzeczywistych problemów badawczych (nie tylko wymyślonych problemów matematycznych = dobrze postawionych problemów, które mogą być rozwiązane w skończonym czasie przez ludzi). DeepSeekMathV2 Synergia między Generatorem a Weryfikatorem Generator dowodów i weryfikator tworzą samodoskonalącą się pętlę sprzężenia zwrotnego. W miarę jak generator produkuje coraz bardziej złożone dowody, stawiają one wyzwania weryfikatorowi, ujawniając słabości, które stają się nowymi danymi treningowymi. Początkowo ludzie eksperci kierowali ponownym treningiem weryfikatora, przeglądając jego zgłoszone problemy — proces ten był efektywny dzięki generowaniu wielu prób weryfikacji dla każdego dowodu. Ta „meta-weryfikacja” (sprawdzanie ustaleń weryfikatora zamiast dowodów bezpośrednio) okazała się zarówno łatwiejsza dla ludzi, jak i bardziej przyswajalna dla LLM-ów. Poprzez zwiększenie liczby analiz weryfikatora i trening na tych wspomaganych przez AI adnotacjach, weryfikator ostatecznie osiągnął poziom niezawodności, w którym interwencja ludzka nie była już wymagana w końcowych uruchomieniach — zamykając pętlę między automatycznym generowaniem dowodów a weryfikacją.