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@LinusEkenstam research.nvidia.com/labs/adlr/pers… in case anyone is interested

NVIDIA just killed the awkward pause in voice AI 😱 PersonaPlex 7B is a real-time conversational model that listens AND speaks simultaneously. Like actually interrupts you mid-sentence like a human. Beat Gemini Live on dialog naturalness. 18x faster interruptions. 100% open source. Run it locally. No API bill. No latency.

I'll save the paper to read later but on: > Their answer is the Random Neighbor Score (RNS). The idea is elegant: generate biologically meaningless sequences by randomly shuffling the residues of real proteins—preserving amino acid composition but destroying all evolutionarily meaningful interactions. How did they define "evolutionarily meaningful interactions"? MSA?

When a protein embedding is indistinguishable from noise Protein language models have become the backbone of computational biology. Feed them an amino acid sequence, and they return a dense vector—a compact numerical fingerprint that downstream models use to predict function, structure, localization, or the effect of a mutation. The assumption, largely unquestioned, is that this fingerprint actually encodes meaningful biology. Prabakaran and Bromberg challenge that assumption directly. They ask a deceptively simple question: how do you know whether a given embedding actually represents a protein—or whether it's just noise dressed up as a vector? Their answer is the Random Neighbor Score (RNS). The idea is elegant: generate biologically meaningless sequences by randomly shuffling the residues of real proteins—preserving amino acid composition but destroying all evolutionarily meaningful interactions. Then, for each real protein, measure how many of its nearest neighbors in latent space are these random imposters. A high RNS means the model never learned to place that protein somewhere biologically meaningful. Applied to ESM-2 and ProtT5 across thousands of proteins, RNS correlates strongly with structural prediction quality: proteins with poorly predicted structures have embeddings nearly indistinguishable from random sequences. Downstream tasks follow the same pattern—contact prediction precision drops roughly 40% for high-RNS proteins, and variant effect prediction falls to near chance. Most sobering: between 19% and 46% of the human proteome is underlearned by current models, depending on architecture. Intrinsically disordered regions fare especially poorly across all architectures tested. RNS is model-agnostic and computationally cheap—around two minutes on GPU for 10,000 proteins—making it a practical prescreening step before any embedding-based inference. For R&D teams that routinely use protein embeddings to prioritize variants, annotate novel sequences, or screen large libraries, this has immediate consequences. Running RNS before downstream inference flags proteins where predictions are unreliable, reducing the risk of propagating errors into expensive wet-lab campaigns. It also offers a principled way to identify gaps in model coverage—directly actionable for teams building or fine-tuning their own foundation models. Paper: R. Prabakaran & Yana Bromberg, Nature Methods (2026) — CC BY-NC-ND 4.0 | nature.com/articles/s4159…

developer's version of finding out your patronum animal

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@LukeberryPi pqp KKKKKKK

🚨a biblioteca AXIOS foi comprometida, com 300 milhões de downloads semanais 🚨 se você tá acordando agora no Brasil você tem a chance de salvar o repositório da sua empresa pesquisa no seu lockfile por essas 2 versões: axios@1.14.1 axios@0.30.4 se estiverem presentes, pina uma versão específica abaixo (dependendo da major) e dá merge IMEDIATAMENTE npm install axios@1.14.0 npm install axios@0.30.3 o impacto disso vai ser catastrófico

"I'm at my limit" emotional or claude?

e agora o leak do CC. em 2025 era 1 modelo lançado por semana, em 2026 é uma falha de segurança por dia

Ironically this is probably the first time that actual humans are carefully & thoroughly reviewing the Claude Code codebase

@RealGalego acho que o problema é que em 1 tweet não dá pra entender o racional e a intenção do @lucas_montano , mas essa rede não questiona antes de formar opinião então dá nisso eu tbm tava achando esquisito até ele explicar x.com/coffeeshopperr…

A galera que ta reclamando ta meio lelé das ideia. Não seria possível PAGAR 20k pra participar disso. Quanto vcs acham que vale a associação de imagem de um influencer pequeno com o Lucas Montano? Eu mesmo faria isso de graça, atualmente, mesmo tendo 100k de subscribers

vazaram o código do claude code e dá pra aprender muito sobre como desenvolver AI apps a partir disso

resumo compilado: broskiapp.com/source

@lucas_montano @gvrri boa, faz sentido, vou mandar seu tweet pra umas pessoas, não acho que vai adiantar muita coisa mas custa nada

@coffeeshopperr @gvrri remuneração é por resultado, bonus do grupo e comissão de conversão vinda através de uma ação idealizada pela pessoa e teremos budget para trafego pago, tu pode impulsionar uma ação se ela trazer resultado (e colher a comissão disso)

PROGRAMA DE ESTÁGIO pretendo contratar 10 estagiários ao longo de 2026, começando esse mês o programa vai durar 3 meses requisitos: > saber usar claude code > +10k inscritos em alguma rede social > ter uma PJ e conseguir receber em € > estar okay em aparecer no canal benefícios: > um salário mínimo (R$1621) > acesso ao Stupid Button Club > comissão + bônus > Gift Claude Max carga horária obrigatória: ZERO mandar e-mail pro e-mail do perssua

@lucas_montano @gvrri hmmm, saquei, a remuneração é praticamente escalar a pessoa ao invés do dinheiro em si, né?

tráfego pago não cresce rede social, transferência de autoridade por tráfego orgânico sim quando eu tinha 10k inscritos eu fazia muita collab por conta disso. se alguém com 400k inscritos me pagasse pra me divulgar, e ainda com participação nos resultados, eu iria topar outro ponto é que a carga horária é ZERO

pergunta genuína: se a pessoa tem 10k+ inscritos em alguma rede social, não compensa mais pra ela investir no próprio tráfego pago e crescer ao invés de fazer um estágio por um salário mínimo? Se ela tá em começo de carreira e já conseguiu 10k+ audiência, provavelmente algum diferencial ela tem que vale mais de 1600 reais...

@gvrri é uma interseção interessante né é para fazer acontecer além do código espero que usem claude pra rodarem scripts e automatização de marketing, mas não espero que toquem feature do app

@advaitpaliwal @askalphaxiv is this capable of doing biological meta analysis?

I built Feynman, Claude Code for research. I gave it a question and it came back 30 minutes later with a cited meta analysis. It can also replicate experiments on Runpod, audit claims against code, and simulate peer review. Open source & MIT license, link below

It’s the first time a frog—or any amphibian—has been observed pollinating a plant, researchers reported in 2023. Learn more on #WorldFrogDay: scim.ag/3Dy8Bac @NewsfromScience

@TheEconomist when u define happiness as access to public health, social security, education, trust in politicians, etc. these are more like "how does the state of these countries enable happiness" which is not a measurement of happiness itself

Which are the world’s most, and least, happy countries in 2026? See where yours ranks economist.com/graphic-detail…

@EricTopol @NatureBiotech @VishRao5 @serena2z @BrianPlosky @pdhsu @BoWang87 @james_y_zou @marinkazitnik @pranavrajpurkar how do you draw these figs I am STRUGGLING.

AI to understand the language of life. Our review @NatureBiotech just published nature.com/articles/s4158… Free access rdcu.be/e89lQ @VishRao5 @serena2z @BrianPlosky @pdhsu @BoWang87 @james_y_zou @marinkazitnik @pranavrajpurkar