Alex

I have an ultrarare, pathogenic variant which is likely to kill me eventually unless biotech advances before then. Standard pathogenicity tools (e.g., REVEL, PolyPhen-2, ClinPred) do not work on this type of variant. What does? @goodfire's EVEE. It uses Evo2, so it's capable of generalization to this variant type, enabling downstream analyses to get disease risk estimates on biobank data

It’s sports but it’s a microcosm of the bigger issue… Interesting to see all the Americans supporting the US presidential pressure on FIFA. Almost seems like they don’t understand what made this country great. Separation. Institutions. I long suspected it was never a superiority among the people or culture. Just a good start and good equilibrium, flukishly persistent, ready to be lost with the right motives or persona. I hope it is regained.

"risk of catching a deadly pathogen climbs exponentially with the length of the cannibalism chain, a risk even cooking can't eliminate, especially for prions" sciencex.com/news/2026-07-c…

We're excited to announce that Resolution has a $160M grant from Coefficient Giving: $108M unconditional, with a further $52M conditional on hiring and compute needs. We'll use it to grow teams across our research portfolio and invest heavily in research automation. 🧵

Никогда не надоест выискивать заново эту новость из 2018 года. Норвежцы сами предлагают Холанда в ЦСКА, просят всего 300 тысяч евро... В комментариях,кстати, есть чувак,который пишет "Зачем он? У нас есть Жиронкин". Сейчас Виталию Жиронкину 26.Он вроде бы в костромском Спартаке

@MauricioAChavez @ashleevance That's not true. The US is ranked 17th among the most expensive teams. Mexico is ranked 37th. transfermarkt.com/vereins-statis…

@ashleevance Off the top of my head, id venture to guess they have as many "top flight" players as the USA does, with a similar amounts of homegrown domestic league players.

Honest question from soccer novice. Why doesn't Mexico have top flight players when it's such a large, soccer crazed country?

@ashleevance This is a question that has long intrigued me: why does tiny Uruguay produce far more top-tier footballers than Mexico? Why is there such a huge gap in quality between Scotland and England? No one really knows the answer.

@VeselayaSobaka @Rational_Answer Прочитай всю статью Скотта просто.

@Rational_Answer Это что, оценка адекватности предсказаний моделей на примере одного прогноза, событие из которого ещё не произошло, а адекватность предсказания определяется тем, насколько оценка модели верна по мнению автора текста?

==Предсказательный гадалкослоп: прогнозируем Путина!== Скотт Александр написал интересный пост о том, что AI-суперпредсказатели (современные LLM со специальной обвязкой, заточенной под эту задачу) дескать уже сейчас соревнуются в корректной оценке вероятностей разных событий плюс-минус на равных с топовыми человечьими суперфоркастерами. Он там приводит в пример FutureSearch – один из таких специализированных ИИ-инструментов, который находится в более-менее открытом доступе. Естественно, я не мог упустить возможность потестировать его! Смотрите, я на той неделе писал о возможности сделать на Полимаркете ставку на то, что Путин останется у власти как минимум до конца текущего года, по «цене» 86% (что эквивалентно «доходности к погашению» в размере 37,5% годовых в долларах). Сейчас уже вероятность поднялась до 89% (прибыль 3,5% за неделю, noice!), но всё равно остается на глаз довольно низкой. Так вот, я попросил этот самый FutureSearch оценить вероятность ухода Путина с поста президента до конца года по любым причинам – результат можно наблюдать на приложенном скриншоте. Три «нейроисследователя» прошерстили 146 источников и пришли к выводу, что вероятность составляет около 5%: 1,5% по базовым медицинским причинам и 3,5% на прочие силовые методы. С первым компонентом всё понятно, а вот как конкретно эти ребята вышли на 3,5% – я, к сожалению, так и не понял. Но концептуально это не сильно далеко от моей собственной «прикидочной» оценки. Для сравнения, что ответили другие современные модели (без какой-либо специальной обвязки, просто ответы на тот же самый вопрос): 🐌 Claude Fable 5 – самая мощная на текущий момент базовая модель (на этой неделе платные юзеры Клода как раз еще имеют к ней доступ без доплаты): 3–5%, короче около 4%. По сути, почти тот же результат, что у FutureSearch выше. 🐌 Claude Opus 4.8: 4–8% – тут уже вероятность заметно выше. Вся вариация здесь и ниже идет в основном за счет того, как разные модели оценивают вероятность переворота в том или ином виде. 🐌 ChatGPT 5.5: 9% – этот сразу первым делом полез на Polymarket проверять вероятности и, видимо, заякорился на них. Написал, что «текущие 11% на Полимаркете могут быть завышены действиями не самых умных китов, но…» 🐌 Gemini 3.1 Pro: этот, по сути, вообще отказался оценивать вероятность самостоятельно. Сразу написал «бро, там на Полимаркете дают около 12% – я хз, чем тут тебе еще помочь можно». 🐌 Grok Expert: 11–13%. Этот тоже, кажется, на Полимаркет заякорился. Вывод: кажется, проверять вероятности на Fable / FutureSearch выглядит не самой глупой идеей.

The billionaire class’s baseless smear of all non-governmental charitable organizations as useless and rife with fraud is a smart move by people who would prefer not to pay more in taxes or be expected to give generously to charity.

Dear @FIFAcom The red card against @balogun was wrong, but so are the people who think your rules cannot be challenged. IF a lawyer were to appeal it on behalf of @USMNT, these are three routes available. Let me explain:

heaven on earth

Mathematical models show that for bamboo, mutants with longer cycles will tend to outreproduce ones with shorter cycles, until the whole forest has the longer cycle. So initially there was perhaps a mutant that flowered every 2 or 3 or 5 years. After a long cycle is established, the easiest way to get an even longer cycle is to double it. So 120 = 5 × 3 × 2 × 2 × 2.

We recently obtained the highest-resolution 3D images of the human brain ever taken from outside the skull. This is the first look. Introducing Aleph, a research lab building brain interfaces for the telepathic future. (1/n)

A new report argues that training AIs to be risk-averse – to treat resources as having diminishing marginal utility – could both preserve AIs’ usefulness (if they turn out aligned) and provide an extra line of defense (if they turn out misaligned). The authors sketch out some possible methods of training AIs to be risk-averse, and give reasons to be cautiously optimistic about these methods’ success. Read it here: forethought.org/research/risk-…

A new blog post from @Benthamsbulldog argues that eventually handing off high-stakes decisions about the future to philosophically competent, reflective AIs will result in much better outcomes than locking in current human values, retaining human control, or allowing whatever haphazard mix of human and AI power might otherwise emerge naturally. Read it here: newsletter.forethought.org/p/we-should-ha…

Me crucé con esto, Messi está casi 6 desviaciones estándar por encima de la media de delanteros de grandes ligas en cuanto a goles y asistencias en 90 minutos. Estadísticamente es prácticamente imposible que vivas para ver a alguien así

Stories have shapes: a comedy rises toward joy; a tragedy falls into loss. Inside an LLM, that’s visible more literally: as an LLM reads a story, its internal activations trace a wandering path that reflects the model’s sense of what kind of story it is reading. (1/5)

@salt___doll @paulg @infobeautiful @newmoney Should the expected increase in the value of assets be taken into account?

@paulg @infobeautiful @newmoney I still don't get how the borrowing on assets to avoid tax works. In ~10 years, you will pay more in interest than in tax if you sold. Sure, you continue clocking gains. Then it is not a tax saving strategy, but more levered stock exposure. What am I missing!?

How rich people avoid paying tax (Originally by Instgram user @newmoney.blog)

Most AI investing happens downstream of the frontier: a capability emerges, a category gets named, and capital rushes in. But by the time a category earns a clean box on a market map, the best builders have usually been living in the messy version for months. Agents. Reasoning. RL environments. World models. AI for Science. Recursive self-improvement. I call this frontier proximity: the ability to see what is becoming possible before it becomes consensus. My frontier proximity ladder: L0 Wrapper: uses today’s models. L1 Reactor: reacts fast to releases, but roadmap is downstream. L2 Anticipator: builds for where capabilities are going. L3 Native: depends on a non-obvious frontier bet. L4 Shaper: helps move the frontier itself. The point is not that every company needs to train models. Apps can have high frontier proximity if they understand what models will make possible next. Infra can have high frontier proximity if it knows what future agents, multimodal systems, robotics stacks, or scientific workflows will need. That is why we’re launching MoE Capital. MoE stands for Mixture of Experts. The idea is simple: build an AI fund around people closest to the frontier: frontier researchers, technical founders, AI-native builders, and seasoned operators. We don’t want to be another AI fund with a newsletter-level understanding of the frontier. We want to build the AI fund closest to the frontier. More in The Information: theinformation.com/newsletters/ai…

How well can you describe the feature selectivity of a vision neuron … with words? Interpretability has long borrowed from neuroscience — and maybe it can give back too! 🧵