あなたはどのレベルの新しい AI 研究 / @arxiv リーダーですか?

速報: マーク・ザッカーバーグ氏は、@elonmuskを辞め、AI コンシューマー製品を率いるために @meta に入社する@xに 100 百万ドル@nikitabier申し出た@tbpn

AI 研究論文を 3 日間読んだ後、1 つ明らかなことがあります。 新しい AI 研究の 99% は、コンピューターに何かをするように教えることです。 しかし、彼らは正確にコンピューターに何を教えているのでしょうか?でなぜ。そして、何がうまくいっているのでしょうか? ズームアウトしてこれらの傾向を見るのは興味深いことです。 なぜでしょうか。なぜなら、それらは未来を垣間見ることができるからです。 AI でスタートアップを構築しようとしている場合、または AI スタートアップへの投資を検討している場合、適切な場所を探していれば、これらの研究論文は非常に貴重なインスピレーションに満ちています。 すぐに理解するのが難しい研究論文のタイトルや要約を私に送ってくれる代わりに、私の AI エージェントは新しい AI 研究を送り続け、次のように説明@yesnoerror。 - ランダムに隠された単語を何度も何度も埋めるようにコンピューターに教えています... - トークナイザーネットワークに非常にノイズの多い問題を修正するように教えます... - 非常にスマートなチャットボットに、独自の数学の証明を繰り返しチェックして修正するように教えます... - オブジェクトが実際に何であるかを覚えるようにコンピューターに教えます... - 「今」からどれくらいの年が離れているかを知るように大規模言語モデルに教えます... - コンピューターに適切な場所をクリックするように教えます... - 問題があるかどうかを AI に自分で判断するように教えます... - コンピューターに特別な「テスト」を微調整するように教えます... - 飛行機の予測をコンピューターに教えます... - さまざまな仕事を持つチャットボットの群衆に教えています... これに加えて、@yesnoerror私が興味を持ちそうな最高品質の研究(毎日公開されているため)を特定するだけでなく、論文がどのように行われたか、現実世界への影響(あなたが考えることができるアイデア)の内訳も提供され、論文と直接チャットすることができます。 GLP-1を賢いために使っているような気がします。

世界を支配するAIが、サトシ・ナカモトというペンネームで2008年にビットコインを発明し、GPUの生産が将来的に電力を供給される可能性がますます高まっているように思われます。

@a16zから170milドル以上を調達したAI企業で働いている人が、@yesnoerrorへの早期アクセスにサインアップしているのを見ました。 採用する新しい AI エンジニアを見つけるために使用したいようです。 もうすぐです $yne

$60BのAI巨大@AnthropicAI(@jackclarkSF)の共同創設者は、自分のビジネスの成長に役立つ新しい研究論文をどのように見つけたかを正確に教えてくれました(Claude Code!!の作成者)。 私はこれを、誰に対しても同じことができるAIエージェントに変えてきました。 早期アクセスには、yesnoerror .com でサインアップできます。 私たちは、ソーシャルウェブのゴッドファーザーの1人@davemorinである@LinkedInの創設者であり、@coinbaseの初期の投資家の1人であり、ブロックチェーンと未来のパイオニアである@BoostVCなど、多くの@reidhoffmanによってサポートされています。 私たちは$YNEトークンを@baseに橋渡ししており、baseの創設者が私のDMにとても役に立っている@jessepollakです。@baseアプリに早期にアクセスできます。私たちは彼らのチームと電報グループチャットを持っています。 ステップバイステップ。 前へ

更新: AI アルファを見つけることができるだけでなく、@yesnoerrorに関するあらゆる研究論文とチャットできるようになりました。 早期アクセスにはこちらからご登録ください: yesnoerror .com

SaaS とバイブ コーディングの略の利点は、すべてのツール/アプリを独自のものでコーディングするのと、SaaS チームがあなたが頼むことなくソフトウェアの構築と改善を継続することです。 技術スタック内の各アプリをバイブコーディングしようとすると、すべてのアプリを最新の状態に保つのに苦労します。 SaaSを殺したり取って代わったりするのは、AIエージェントが、あなたが頼むことなく、ソフトウェアの改善に継続的に集中する専任チームの概念を再現できるときです。 バイブコーディングの利点は、ユースケースに合わせて必要なものを正確に作成できることです。SaaS では、多くの人のために 1 つの製品を構築する必要があります (パーソナライズされていません)。 したがって、最も可能性の高い結果は、AI によるハイパーパーソナライズ + 自律管理です。 したがって、SaaS 会社から使用するアプリを見つけたり、独自のアプリをコーディングして永久に管理を任せられたりする代わりに、AI エージェントが運営する独自のミニ SaaS 会社を立ち上げ、AI エージェントが 1 人 (あなた) のために SaaS を構築し、顧客からのフィードバック (あなた) と市場の変化 (API の更新、 新しいトレンドなど)。

ChatGPTをずっと使っているという医師に相談しました。彼にどんなモデルか尋ねました。4oのみ。なぜo3ではないのですか?4は大きな数字だからです。

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