в «Плане действий по ИИ Америки» @sriramk содержится одобрение того, что рынок вычислений в США будет финансовым с помощью спотовых и форвардных контрактов. этот подкаст объясняет, почему это так необходимо, не только для спекуляций. одна из самых последовательных тем в освещении рынка GPU инфраструктуры/необлачных технологий @latentspacepod (см. @evanjconrad/@sfcompute, @vipulved/@togethercompute, @picocreator/@featherlessai, @bernhardsson/@modal_labs, но также и разговор AIE @zjasper666) заключается в том, что статус-кво трехлетних долгосрочных контрактов с гипермасштабными провайдерами вызывает неустойчивую волатильность рынка и неэффективность, не только в ценах на GPU и взлетах и падениях удачи стартапов, но и в неэффективности идей и ресурсов для открытого ИИ и исследований. теперь правительство США полностью поддерживает это движение и, что наиболее важно, продемонстрировало, что они *понимают это*.

5 месяцев спустя и есть 3 материала и 4 создателя >$1м 42% CT сказали, что никогда не будет одного

Какой уровень нового исследования ИИ / читателя @arxiv вы имеете?

СРОЧНО: Марк Цукерберг предложил @nikitabier 100 миллионов долларов, чтобы тот покинул @elonmusk и @x и присоединился к @meta, чтобы возглавить продукт для потребителей в области ИИ, только что дал интервью в прямом эфире на @tbpn.

После трех дней чтения научных статей по ИИ одно ясно: 99% новых исследований в области ИИ связано с обучением компьютера делать что-то. Но чему именно они учат компьютеры? И зачем? И что работает? Удивительно взглянуть на эти тенденции в более широком контексте. Почему? Потому что это взгляды в будущее. Если вы пытаетесь создать стартап с использованием ИИ или ищете возможность инвестировать в стартапы ИИ, если вы посмотрите в правильном направлении, эти научные статьи полны очень ценной вдохновляющей информации. Вместо того чтобы отправлять мне названия и аннотации научных статей, которые могут быть трудны для быстрого понимания, мой ИИ-агент @yesnoerror продолжает присылать мне новые исследования по ИИ и объяснять их так: - Обучение компьютеров заполнять случайно скрытые слова снова и снова... - Обучение сети токенизатора исправлять очень шумные... - Обучение очень умного чат-бота повторно проверять и исправлять свои собственные математические доказательства... - Обучение компьютеров запоминать, что такое объект НА САМОМ ДЕЛЕ... - Обучение больших языковых моделей определять, насколько далеко годы от "сейчас"... - Обучение компьютеров кликать в нужное место... - Обучение ИИ самостоятельно решать, является ли проблема... - Обучение компьютера настраивать специальные "тесты"... - Обучение компьютеров предсказывать полет самолета... - Обучение толпы чат-ботов с разными задачами... Кроме того, @yesnoerror не только определяет самые качественные исследования, которые могут меня заинтересовать (так как они публикуются каждый день), но также предоставляет мне разбор того, как была проведена работа, каковы реальные последствия (идеи, которые вы могли бы реализовать), и я могу общаться с самой статьей. Я чувствую, что использую GLP-1 для того, чтобы быть умным.

Мировой доминирующий ИИ, путешествующий назад во времени под псевдонимом Сатоши Накамото, чтобы изобрести биткойн в 2008 году, чтобы производство графических процессоров увеличилось для его питания в будущем, звучит все более вероятно.

Я только что увидел, как кто-то, кто работает в компании ИИ, собравшей более 170 миллионов долларов от @a16z, подписался на ранний доступ к @yesnoerror. Похоже, они хотят использовать это, чтобы найти новых инженеров ИИ для найма. // скоро // $yne

Соучредитель $60B AI мега-гиганта @AnthropicAI (@jackclarkSF) потратил много времени, рассказывая мне, как он находит новые научные статьи, которые помогут развивать его бизнес (создатели Claude Code!!!). Я превращаю это в AI-агента, который сможет делать то же самое для всех. Вы можете подписаться на ранний доступ на yesnoerror.com Нас поддерживают @reidhoffman, основатель @LinkedIn, @davemorin, один из основателей социальной сети, @BoostVC, один из первых инвесторов в @coinbase и пионеров блокчейна и будущего, и многие другие. Мы связываем токен $YNE с @base, и @jessepollak, основатель base, активно помогает мне в личных сообщениях. У меня есть ранний доступ к приложению @base. У нас есть группа в телеграме с их командой. Шаг за шагом. // вперед

Обновление: Вы можете не только найти AI alpha, но и пообщаться с любой научной статьей на @yesnoerror. Зарегистрируйтесь для раннего доступа здесь: yesnoerror.com

Преимущество SaaS по сравнению с созданием всех своих инструментов/приложений заключается в том, что команда SaaS будет продолжать разрабатывать и улучшать программное обеспечение для вас, не дожидаясь вашего запроса. Если вы попытаетесь создать каждое приложение в своем технологическом стеке, вам будет сложно поддерживать все приложения в актуальном состоянии. Что может убить или заменить SaaS, так это когда AI-агенты смогут воспроизвести концепцию специализированной команды, постоянно сосредоточенной на улучшении программного обеспечения без вашего запроса. Преимущество vibe coding заключается в том, что вы можете создать именно то, что вам нужно, для вашего конкретного случая использования. В то время как SaaS должен создавать один продукт для многих (не так персонализировано). Таким образом, наиболее вероятный исход — это гиперперсонализированное решение + автономное управление AI. Таким образом, вместо того чтобы искать приложение от компании SaaS или создавать свое собственное приложение, а затем оставаться с ним навсегда, вы просто создадите свою собственную мини-компанию SaaS, управляемую AI-агентами, которые затем создадут SaaS для одного (вас) и постоянно будут улучшать его на основе отзывов клиентов (вас) и изменений на рынке (обновления API, новые тренды и т. д.).