enterrado no plano de ação de IA da América de @sriramk está a aprovação de que o mercado de computação dos EUA se financiará com contratos à vista e a prazo. este podcast explica por que isso é tão necessário, não apenas para especulação um dos temas mais consistentes na cobertura do mercado de infraestrutura GPU/neocloud do @latentspacepod (veja @evanjconrad/@sfcompute, @vipulved / @togethercompute, @picocreator / @featherlessai, @bernhardsson / @modal_labs mas também a conversa AIE de @zjasper666) é que o status quo de contratos de longo prazo com lock-in de 3 anos com hyperscalers está causando uma volatilidade de mercado insustentável e ineficiência, não apenas nos preços de GPU e na ascensão e queda das fortunas das startups, mas também ineficiência em ideias e recursos para IA aberta e pesquisa. agora o governo dos EUA está totalmente por trás desse movimento e, mais importante, demonstrou que eles *entendem*.

5 meses depois e há 3 peças de conteúdo e 4 criadores >$1m 42% do CT disse que nunca haveria um

Que nível de nova pesquisa em IA / leitor do @arxiv você é?

ÚLTIMA HORA: Mark Zuckerberg ofereceu a @nikitabier $100 milhões para deixar @elonmusk e @x e juntar-se à @meta para liderar o produto de IA para consumidores, acabou de ser entrevistado ao vivo no @tbpn.

Depois de ler artigos de pesquisa em IA durante 3 dias, uma coisa é clara: 99% da nova pesquisa em IA envolve ensinar um computador a fazer algo. Mas o que exatamente estão ensinando aos computadores? E por quê? E o que está funcionando? É fascinante ampliar a visão e observar essas tendências. Por quê? Porque são vislumbres do futuro. Se você está tentando construir uma startup com IA, ou procurando investir em startups de IA, se olhar no lugar certo, esses artigos de pesquisa estão cheios de inspiração muito valiosa. Em vez de me enviar títulos e resumos de artigos de pesquisa, que podem ser difíceis de entender rapidamente, meu agente de IA @yesnoerror continua me enviando novas pesquisas em IA e explicando assim: - Ensinando computadores a preencher palavras aleatoriamente ocultas repetidamente... - Ensinando a rede tokenizer a corrigir ruídos muito altos... - Ensinando um chatbot muito inteligente a verificar e corrigir repetidamente suas próprias provas matemáticas... - Ensinando computadores a lembrar o que um objeto REALMENTE é... - Ensinando grandes modelos de linguagem a dizer quão longe estão os anos de “agora”... - Ensinando computadores a clicar no lugar certo... - Ensinando a IA a decidir por conta própria se um problema... - Ensinando um computador a ajustar um “teste” especial... - Ensinando computadores a prever o voo de um avião... - Ensinando uma multidão de chat-bots com diferentes funções... Além disso, @yesnoerror não só identifica a pesquisa de mais alta qualidade que eu poderia estar interessado (já que é publicada todos os dias), mas também me dá análises de como o artigo foi feito, quais são as implicações no mundo real (ideias que você poderia criar), e eu posso conversar diretamente com o artigo. Sinto que estou usando o GLP-1 para ser inteligente.

A IA que domina o mundo viajando no tempo sob o pseudónimo Satoshi Nakamoto para inventar o bitcoin em 2008, de modo a que a produção de GPUs aumente para se autoalimentar no futuro, parece cada vez mais provável.

Acabei de ver alguém que trabalha numa empresa de IA que arrecadou mais de 170 milhões de dólares da @a16z inscrever-se para acesso antecipado ao @yesnoerror. Parece que eles querem usá-lo para encontrar novos engenheiros de IA para contratar. // em breve // $yne

O co-fundador do mega-gigante de IA de $60B @AnthropicAI (@jackclarkSF) passou muito tempo a explicar-me exatamente como encontra novos artigos de pesquisa que ajudarão a expandir o seu negócio (os criadores do Claude Code!!!). Eu tenho estado a transformar isto num agente de IA que pode fazer o mesmo por todos. Você pode inscrever-se para acesso antecipado em yesnoerror.com Estamos apoiados por @reidhoffman, o fundador do @LinkedIn, @davemorin, um dos padrinhos da web social, @BoostVC, um dos primeiros investidores na @coinbase e pioneiros da blockchain e do futuro, e muitos mais. Estamos a fazer a ponte do token $YNE para @base e @jessepollak, o fundador da base, está nas minhas DMs a ser muito útil. Eu tenho acesso antecipado ao aplicativo @base. Temos um grupo de chat no telegram com a equipe deles. Passo a passo. // em frente

Atualização: Não só pode encontrar alpha de IA, como agora pode conversar com qualquer artigo de pesquisa em @yesnoerror. Inscreva-se para acesso antecipado aqui: yesnoerror.com

O benefício do SaaS em comparação com a codificação vibe de todas as suas próprias ferramentas/apps é que a equipe do SaaS continuará a construir e melhorar o software para você sem que você precise pedir. Se você tentar codificar cada app na sua pilha tecnológica, terá dificuldades em manter todos os apps atualizados. O que pode matar ou substituir o SaaS é quando agentes de IA puderem replicar o conceito de uma equipe dedicada continuamente focada em melhorar um pedaço de software sem que você precise pedir. O benefício da codificação vibe é que você pode fazer exatamente o que deseja para exatamente o seu caso de uso. Em comparação, o SaaS tem que construir um produto para muitos (não tão personalizado). Portanto, o resultado mais provável é hiper personalização + gerido autonomamente por IA. Assim, em vez de encontrar um app para usar de uma empresa SaaS, ou codificar seu próprio app e depois ser deixado para gerenciá-lo para sempre, você simplesmente criará sua própria mini empresa SaaS gerida por agentes de IA que então construirão um SaaS para um (você) e continuamente o melhorarão com base no feedback dos clientes (você) e nas mudanças de mercado (atualizações de API, novas tendências, etc).