Cientistas corrigiram um estudo filogenômico publicado em junho de 2023, que examinou a relação evolutiva entre eucariotos e arqueas Asgard, revelando que os eucariotos provavelmente emergiram de um ancestral arqueal Asgard. A correção, publicada na Nature, abordou redundâncias no conjunto de dados usado para o estudo, de acordo com a Nature News.
O estudo original, publicado em 14 de junho de 2023, incluiu uma análise filogenômica que sugeriu que eucariotos e a ordem heimdallarqueal Hodarchaeales formam um grupo monofilético. Os pesquisadores usaram um conjunto de 57 marcadores filogenéticos (NM57) para chegar às suas conclusões. No entanto, após a publicação, a equipe descobriu que três desses marcadores eram parcialmente redundantes, pertencentes a famílias paralogosas. Como resultado, o conjunto de dados foi reduzido para 54 marcadores não redundantes, de acordo com a Nature News.
Esta correção é um dos muitos desenvolvimentos cobertos em notícias recentes. Outras notícias incluem avanços em química, como novas estratégias de desenvolvimento de catalisadores, e a ascensão de ferramentas de IA como OpenClaw e "QuitGPT", esta última surgindo devido à insatisfação do usuário, de acordo com várias fontes. Os esforços de conservação do Príncipe William também foram destacados em várias reportagens, incluindo as da NPR News e Nature News.
As notícias também abordaram o potencial de veículos elétricos mais baratos na África e as consequências da confissão de trapaça do biatleta norueguês Sturla Holm Laegreid, conforme relatado pela Nature News. Além disso, a pesquisa sobre o impacto da meditação na atividade cerebral, revelando maior envolvimento cerebral durante a prática, foi mencionada pela NPR News.
O ano passado testemunhou um aumento nos modelos de IA chineses que rivalizam com os homólogos ocidentais em desempenho, mas a custos significativamente mais baixos, com modelos de código aberto como Kimi K2.5 da Moonshot AI e a família Qwen da Alibaba ganhando popularidade, de acordo com a MIT Technology Review. Essa mudança para modelos de peso aberto está prestes a remodelar a inovação e os padrões de IA, potencialmente desafiando o domínio dos modelos proprietários dos EUA.
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