Por que é que os humanos não evoluíram os nossos próprios antibióticos? Perguntei ao @jacobkimmel (o episódio completo já está disponível):

.@jacobkimmel acha que pode encontrar os fatores de transcrição necessários para reverter o envelhecimento. 0:00:00 – Três razões pelas quais a evolução não otimizou a longevidade 0:12:48 – Por que os humanos não evoluíram seus próprios antibióticos? 0:26:08 – Rejuvenescendo células através da reprogramação epigenética 0:45:24 – Vetores virais e outros mecanismos de entrega 1:07:03 – Fatores de transcrição sintéticos 1:10:13 – Células virtuais podem quebrar a Lei de Eroom? 1:32:13 – Modelos econômicos para a indústria farmacêutica Disponível no Apple Podcasts, Spotify, YouTube, etc. Aproveite!

"Os fatores de transcrição permitem um número muito pequeno de edições de pares de bases no substrato do genoma que levam a diferenças fenotípicas muito grandes. Se você pensar em como a atenção funciona - consultas, chaves, valores - os fatores de transcrição são as consultas, as sequências do genoma às quais se ligam são as chaves, e os genes são os valores." Episódio completo com @jacobkimmel saindo amanhã.

Eu não tinha ideia de que os humanos perderam nossa defesa natural contra o HIV para lutar contra um retrovírus ainda pior que já não existe Os macacos do velho mundo ainda têm essa imunidade - compartilhamos o mesmo gene (Trim5-α) - mas o nosso foi reaproveitado há milhões de anos Ep com @jacobkimmel saindo amanhã

Você definitivamente vai querer sintonizar neste podcast com meu cofundador @jacobkimmel e meu podcaster favorito @dwarkesh_sp. Jacob tem essa combinação rara de estar super envolvido em biologia e ML (ele é frequentemente tecnicamente mais competente do que os candidatos que entrevistamos para quase todos os cargos @newlimit) e Jacob complementa isso sendo a pessoa mais organizada com quem já trabalhei em qualquer função.

.@jacobkimmel pensa que a funcionalidade para reverter o envelhecimento já existe no nosso epigenoma. Mas então, por que a evolução não otimizou para a longevidade? Jacob explica que, se você considerar a evolução como um otimizador, os gradientes fluem de uma maneira realmente surpreendente. Ingenuamente, parece que a evolução deveria querer que você vivesse mais (mais tempo para ter filhos e cuidar dos seus parentes). Jacob explica 3 complicações na imagem ingênua: 1. A mortalidade basal foi brutal ao longo da maior parte da história. Mesmo sem envelhecer, você provavelmente morreria de infecção, predação ou acidente antes de chegar aos 50. Portanto, não há sinal fluindo de 100 para o genoma que incentive algum processo seletivo para fazer você viver mais, mesmo que fosse fácil de fazer. 2. Há seleção contra corrigir apenas uma (mas não todas) as causas do envelhecimento. Porque então você teria algum avô que é um pouco mais saudável, mas ainda é um uso pior de recursos do que a próxima geração do ponto de vista do gene. 3. A evolução é muito limitada como otimizador. O tamanho do passo (número de variantes que você pode testar em paralelo) é limitado pelo seu tamanho de passo. E ao longo da maior parte da história, essa largura de banda foi dominada por pressões seletivas muito mais urgentes do que a des-envelhecimento (por exemplo, construir um sistema imunológico melhor para combater doenças infecciosas). Episódio completo com @jacobkimmel sai na quinta-feira. Estou tão animado com este. A lista simples de 3 pontos de Jacob levou a mais de meia hora de digressões aleatórias, desde quantos antibióticos evoluíram naturalmente, até quão difícil a evolução realmente otimizou para a inteligência, até como podemos realmente detectar a evidência de algum ancestral mortal do HIV em nosso genoma.

A partir das transcrições do podcast @dwarkesh_sp com o geneticista David Reich... É possível que eventos como a Peste Negra ou a Peste de Justiniano tenham ocorrido com frequência nos últimos milhares de anos na Eurásia ocidental? Reich afirma que os geneticistas populacionais não estão realmente vendo as grandes implicações de encontrar constantemente Y. pestis em restos.

A China produz mais de 20 vezes a quantidade de energia solar que os EUA (mais de 1 TW contra apenas 50 GW). Se a energia solar é a única maneira escalável de atender à demanda extra de centenas de GW que teremos por causa da IA, qual é exatamente a história de como a América vence na IA? A China está privilegiada em um mundo de longos prazos? A SMIC provavelmente *eventualmente* alcançará a TSMC - os controles de exportação não manterão a liderança para sempre. Esqueça o treinamento - mesmo para implantar IAs pela economia, precisaremos de toneladas de novos data centers. A longo prazo, o que importa é gerar mais energia. E fazer isso requer enormes aumentos industriais em toda a cadeia de suprimentos. É nisso que a China se destaca (e não tanto os EUA). A China adiciona o equivalente a toda a rede elétrica dos EUA a cada 4 anos. Se a implantação de IA vai ser apenas uma questão de produzir painéis solares, baterias, transformadores, interruptores, subestações, etc., por que a China não domina por padrão?

"Ainda é extremamente cedo. Estamos ainda na era do computador Apple II da energia solar. A sabedoria convencional diz que a demanda por energia solar vai saturar esta semana. Temos um gráfico aqui em algum lugar que diz: 'Este ano é o fim, nunca mais vai crescer.' Em vez disso, está simplesmente disparando para o topo do gráfico. Essa sabedoria convencional está errada. Não só a adoção, produção e diminuição de preços da energia solar continuam, como também estão acelerando. E a taxa à qual estão acelerando ainda está acelerando." @CJHandmer

.@CJHandmer sobre como alimentar as IAs. 0:00:00 – Por que a China não vence por padrão 0:08:28 – Por que os hyperscalers escolhem gás natural em vez de solar 0:18:01 – As taxas de aprendizado impressionantes da energia solar 0:27:02 – Como construir centros de dados movidos a energia solar de 50.000 acres 0:40:24 – Regulamentações ambientais bloqueando energia limpa 0:44:04 – Baterias substituindo a rede elétrica 0:49:14 – O PIB está quebrado, o verdadeiro valor da AGI deve ser medido em uso total de energia 0:58:45 – Wafers de silício no espaço com uma mente cada Disponível no Apple Podcasts, Spotify, YouTube, etc. Aproveite!