enterrado en el Plan de Acción de IA de América de @sriramk está la aprobación de que el mercado de computación de EE. UU. se financiará con contratos al contado y a plazo. este podcast explica por qué esto es tan necesario, no solo para la especulación. uno de los temas más consistentes en la cobertura del mercado de infraestructura GPU/neocloud de @latentspacepod (ver @evanjconrad/@sfcompute, @vipulved / @togethercompute, @picocreator / @featherlessai, @bernhardsson / @modal_labs pero también la charla AIE de @zjasper666) es que el statu quo de contratos a largo plazo con hiperescaladores con un bloqueo de 3 años está causando una volatilidad e ineficiencia de mercado insostenibles, no solo en los precios de las GPU y el auge y caída de las fortunas de las startups, sino también ineficiencia en ideas y recursos para la IA abierta y la investigación. ahora el gobierno de EE. UU. está completamente detrás de este movimiento y, lo más importante, ha demostrado que *lo entienden*.

5 meses después y hay 3 piezas de contenido y 4 creadores >$1m El 42% de CT dijo que nunca habría uno

¿Qué nivel de investigación en IA nueva / lector de @arxiv eres?

ÚLTIMA HORA: Mark Zuckerberg ha ofrecido a @nikitabier $100 millones para dejar a @elonmusk y a @x y unirse a @meta para liderar el producto de consumo de IA, acaba de ser entrevistado en vivo en @tbpn.

Después de leer artículos de investigación sobre IA durante 3 días, una cosa está clara: El 99% de la nueva investigación en IA implica enseñar a una computadora a hacer algo. Pero, ¿qué exactamente les están enseñando a las computadoras? ¿Y por qué? ¿Y qué está funcionando? Es fascinante alejarse y observar estas tendencias. ¿Por qué? Porque son vislumbres del futuro. Si estás tratando de construir una startup con IA, o buscando invertir en startups de IA, si miras en el lugar correcto, estos artículos de investigación están llenos de inspiración muy valiosa. En lugar de enviarme títulos y resúmenes de artículos de investigación, que pueden ser difíciles de entender rápidamente, mi agente de IA @yesnoerror sigue enviándome nueva investigación en IA y explicándola así: - Enseñando a las computadoras a completar palabras ocultas aleatorias una y otra vez... - Enseñando a la red tokenizadora a corregir ruido muy fuerte... - Enseñando a un chatbot muy inteligente a revisar y corregir repetidamente sus propias pruebas matemáticas... - Enseñando a las computadoras a recordar lo que REALMENTE es un objeto... - Enseñando a grandes modelos de lenguaje a decir cuántos años faltan desde "ahora"... - Enseñando a las computadoras a hacer clic en el lugar correcto... - Enseñando a la IA a decidir por sí misma si un problema... - Enseñando a una computadora a ajustar una "prueba" especial... - Enseñando a las computadoras a predecir el... - Enseñando a una multitud de chatbots con diferentes trabajos... Además de esto, @yesnoerror no solo identifica la investigación de la más alta calidad que podría interesarme (ya que se publica todos los días), sino que también me da desgloses de cómo se realizó el artículo, cuáles son las implicaciones en el mundo real (ideas que podrías hacer), y puedo chatear directamente con el artículo. Siento que estoy usando el GLP-1 para ser inteligente.

La IA que domina el mundo viajando atrás en el tiempo bajo el seudónimo de Satoshi Nakamoto para inventar bitcoin en 2008, de modo que la producción de GPU aumente para alimentarse a sí misma en el futuro, suena cada vez más probable.

Acabo de ver a alguien que trabaja en una empresa de IA que ha recaudado más de 170 millones de dólares de @a16z registrarse para el acceso anticipado a @yesnoerror. Parece que quieren usarlo para encontrar nuevos ingenieros de IA para contratar. // próximamente // $yne

El cofundador del gigante de IA de $60B @AnthropicAI (@jackclarkSF) pasó mucho tiempo explicándome exactamente cómo encuentra nuevos artículos de investigación que ayudarán a hacer crecer su negocio (¡los creadores de Claude Code!!!). He estado convirtiendo esto en un agente de IA que puede hacer lo mismo para todos. Puedes registrarte para acceso anticipado en yesnoerror .com Contamos con el apoyo de @reidhoffman, el fundador de @LinkedIn, @davemorin, uno de los padrinos de la web social, @BoostVC, uno de los primeros inversores en @coinbase y pioneros de la blockchain y el futuro, y muchos más. Estamos conectando el token $YNE a @base y @jessepollak, el fundador de base, está en mis DMs siendo muy útil. Tengo acceso anticipado a la app de @base. Tenemos un grupo de chat en telegram con su equipo. Paso a paso. // adelante

Actualización: No solo puedes encontrar alfa de IA, sino que ahora puedes chatear con cualquier artículo de investigación en @yesnoerror. Regístrate para acceso anticipado aquí: yesnoerror .com

El beneficio de SaaS frente a la codificación intuitiva de tus propias herramientas/aplicaciones es que el equipo de SaaS seguirá construyendo y mejorando el software por ti sin que tú lo pidas. Si intentas codificar intuitivamente cada aplicación en tu pila tecnológica, tendrás dificultades para mantener todas las aplicaciones actualizadas. Lo que podría acabar con SaaS o reemplazarlo es cuando los agentes de IA puedan replicar el concepto de un equipo dedicado que se centra continuamente en mejorar un software sin que tú lo pidas. El beneficio de la codificación intuitiva es que puedes hacer exactamente lo que deseas para tu caso de uso específico. En cambio, SaaS tiene que construir un producto para muchos (no tan personalizado). Así que el resultado más probable es hiperpersonalizado + gestionado de forma autónoma por IA. Así que, en lugar de encontrar una aplicación para usar de una empresa de SaaS, o codificar intuitivamente tu propia aplicación y luego quedarte a gestionarla para siempre, simplemente crearás tu propia mini empresa de SaaS gestionada por agentes de IA que luego construirán un SaaS para uno (tú) y lo mejorarán continuamente en función de la retroalimentación del cliente (tú) y los cambios del mercado (actualizaciones de API, nuevas tendencias, etc).