Эпизод подкаста Manifold #100! Джеффри Эпштейн, Израиль и элитная власть с Муртазой Хуссейном Муртаза Хуссейн — репортер Drop Site News, который опубликовал важные материалы на основе недавно полученных писем Эпштейна. Хуссейн сообщает, что у Эпштейна были "широкие связи с израильской разведкой, разведкой США и разведывательными агентствами других стран, а также... Он был посредником и решателем вопросов на очень-очень элитном уровне." (01:08) - Введение (02:20) - Миссия Drop Site News (06:00) - Письма Эпштейна (15:28) - Связи Эпштейна и элитная власть (35:48) - Эпштейн и разведывательные агентства (39:54) - Ари Бен Менаше и дело Иран-Контра (42:21) - Цензура в СМИ и политические последствия (47:33) - Будущее расследований Эпштейна @ryangrim @DropSiteNews @jeremyscahill @MazMHussain

FT о биофармацевтике в Китае: Сегодня западные фармацевтические руководители и инвесторы предупреждают наедине, что их компании рискуют потерять лидерство в инновациях лекарств в пользу Китая. В центре роста биофармацевтики Китая находятся скорость и эффективность — факторы, которые делают разработку лекарств не только более быстрой, но и значительно более дешевой. Преимущество страны заключается в обширной, высококвалифицированной рабочей силе: от исследователей в лабораториях и производителей оборудования до рабочих, которые устанавливают новую производственную линию BiBo. Хотя часть этих специалистов была обучена за границей в университетах США и крупных фармацевтических группах, основная часть рабочей силы — это местные инженеры. В отчете McKinsey изложены временные и стоимостные преимущества Китая на каждом этапе разработки лекарств. Консалтинговая компания оценивает, что китайские производители лекарств могут двигаться в два-три раза быстрее, чем мировой средний показатель, продвигая целевую молекулу в кандидаты на лекарство и на ранние клинические испытания. ... Сильные стороны Китая в разработке новых лекарств заключаются в областях, где уже проведены фундаментальные исследования, но требуется лабораторная работа для определения правильных формул. "Это больше похоже на головоломку, которая требует инженерного, а не научного мышления. Для такой работы вам нужна высокоэффективная команда, которая быстро движется, чтобы выяснить, какой путь будет работать,"

Я принял аналогичный подход Генератора-Верфикатора для использования моделей в теоретических исследованиях физики. Человеческие эксперты на переднем крае науки могут улучшить модели Верфикатора до такой степени, что автономная работа становится чрезвычайно эффективной даже при решении реальных исследовательских задач (а не только вымышленных задач математических конкурсов = хорошо поставленных задач, которые могут быть решены людьми за конечное время). DeepSeekMathV2 Синергия между Генератором и Верфикатором Генератор доказательств и верфикатор образуют самосовершенствующийся обратный цикл. Поскольку генератор производит все более сложные доказательства, они ставят перед верфикатором новые задачи, выявляя слабые места, которые становятся новыми данными для обучения. Изначально человеческие эксперты направляли переобучение верфикатора, просматривая его отмеченные проблемы — процесс, который стал более эффективным благодаря генерации нескольких попыток верификации для каждого доказательства. Эта "мета-верификация" (проверка выводов верфикатора, а не самих доказательств) оказалась как более простой для людей, так и более обучаемой для LLM. Увеличив количество анализов верфикатора и обучаясь на этих аннотациях с помощью ИИ, верфикатор в конечном итоге достиг уровня надежности, при котором вмешательство человека больше не требовалось в финальных запусках — замыкая цикл между автоматизированной генерацией доказательств и верификацией.