Poetický okamžik pro nastartování pondělí (prostřednictvím newsletteru @SahilBloom's on point)

Používám @diabrowser už pár týdnů a je úžasné, jak rychle berete jako samozřejmost, jak jeho kontext v reálném čase z otevřených karet zvyšuje vaši produktivitu a podněcuje kreativitu. Zde je mých 5 nejlepších dovedností Dia, které denně používám 👇

Přemýšlení: Tření zůstane v mnoha částech našeho života, ale ne na webu. To, co začalo jako nesourodé webové stránky s nekonzistentním rozhraním a nadbytečnými pracovními postupy, se stává strojem na akci, který nás zná, setkává se s námi tam, kde jsme, a dělá každý úkol za nás. Interakce s digitálním světem se rychle stává bezproblémovou.

Zasvěcený pohled od @scottbelsky: "Pokud jde o spotřebitelské produkty, jako jsou sociální média, malým špinavým tajemstvím je, že se častěji přihlašujeme POTÉ, co zveřejníme obsah, abychom viděli, komu se náš obsah líbil. Jinými slovy, myslíme si, že používáme Instagram, abychom viděli, co ostatní lidé zveřejňují, ale nevyřčeným důvodem, proč se zapojujeme, je naše vlastní ego." Kde je spotřebitelská AI, nevyřčené důvody, proč používáme produkty, a neobvyklé postupy pro inovace ve velkých společnostech prostřednictvím @_Glasp

Když čtu nejnovější newsletter @scottbelsky, napadá mě jen to, že

Kde jsou všechny spotřebitelské aplikace umělé inteligence??? To je otázka, kterou jsem položil s-tier spotřebitelským investorům @scottbelsky (Uber, Pinterest) a @stevejang (Coinbase, Postmates). Jsme téměř 3 roky v humbuku kolem umělé inteligence a stále všichni většinou mluvíme jen o ChatGPT, Perplexity a Claude. Odpověď zkoumáme prostřednictvím způsobů, jakými je celý spotřebitelský stack (vstup, paměť, personalizace, prohlížeče, hardware) přepisován umělou inteligencí a jak to může vést ke spotřebitelské příležitosti, na kterou jsme všichni čekali. Kapitoly: 00:00 Přivítání a představení 00:43 Současný stav produktů umělé inteligence 02:48 Překvapení a výzvy s LLM 05:24 Budoucnost spotřebitelské umělé inteligence a osobní umělé inteligence 15:49 Paměť a personalizace v AI 21:52 Potenciální rizika a obchodní modely 24:22 Bitva o uživatelská data v AI 25:11 Optimismus v odvozování modelů AI 27:00 Role open source modelů 28:13 Budoucnost hardwaru s umělou inteligencí 28:54 Výzvy a příležitosti v hardwarových startupech AI 30:29 Evoluce spotřebního hardwaru 38:36 Znovuobjevení prohlížečů 46:23 Potenciál prohlížečů vylepšených umělou inteligencí 47:54 Závěr a závěrečné myšlenky Mnohokrát děkuji svým dobrým přátelům, že se ke mně připojili v této diskusi 🙏

Pečlivost v zastoupení - investování do něčeho nebo někoho, protože to udělal někdo jiný - je kořenem většiny chyb investorských nováčků. Je to zřejmé a přesto to vyžaduje kariéru, abyste si uvědomili, proč je to pravda: je to řetězová událost a dělá ji většina lidí.

Prvním krokem by byl program typu projektu Manhattan, který by zjistil, proč Čína a Jižní Korea mohou získat nové štěpení za 1/4 nákladů USA. To je řešitelný problém, ale současný otevřený trh ho neodemkne. Pravděpodobně to vyžaduje změny v regulaci a sdílení IP (námořnictvo?).

Připomínka, že o vlastnosti produktů, které se nám u velkých společností líbí nejvíce, se často muselo bojovat, protože byly buď mezifunkční, nebo nahrazovaly zastaralé myšlení způsoby, kterým se zpočátku odolávalo. To jsou neopěvovaní hrdinové v produktu.

Jsem překvapen, že neexistuje jediná aplikace, která jednoduše (1) shromažďuje všechny vaše zdravotní datové body - z whoop/oura dat, krevních testů, PDF laboratorních testů, které jim nakrmíte, dalších poškrábaných zdrojů A (2) automaticky generuje systémovou výzvu pro jakýkoli LLM, když se zeptáte na jakoukoli zdravotní otázku..?