chôn giấu trong Kế hoạch Hành động AI của @sriramk là sự ủng hộ rằng thị trường máy tính của Mỹ sẽ tài chính hóa với các hợp đồng giao ngay và hợp đồng tương lai. podcast này giải thích tại sao điều này là cần thiết, không chỉ cho đầu cơ. một trong những chủ đề nhất quán nhất với việc phủ sóng thị trường hạ tầng GPU/neocloud của @latentspacepod (xem @evanjconrad/@sfcompute, @vipulved / @togethercompute, @picocreator / @featherlessai, @bernhardsson / @modal_labs nhưng cũng như bài nói chuyện AIE của @zjasper666) là thực trạng của các hợp đồng dài hạn khóa 3 năm với các hyperscaler đang gây ra sự biến động và không hiệu quả không bền vững trên thị trường, không chỉ trong giá GPU và sự thăng trầm của vận mệnh các startup, mà còn là sự không hiệu quả trong ý tưởng và nguồn lực cho AI mở và nghiên cứu. bây giờ chính phủ Mỹ hoàn toàn ủng hộ phong trào này và quan trọng nhất, đã chứng minh rằng họ *hiểu rõ điều đó*.

5 tháng sau và có 3 nội dung và 4 người sáng tạo >$1 triệu 42% của CT nói rằng sẽ không bao giờ có một cái nào.

Bạn đang ở cấp độ nghiên cứu AI mới / người đọc @arxiv nào?

TIN NÓNG: Mark Zuckerberg đã đề nghị @nikitabier 100 triệu đô la để rời @elonmusk và @x để gia nhập @meta nhằm dẫn dắt sản phẩm AI cho người tiêu dùng, vừa phỏng vấn trực tiếp trên @tbpn.

Sau khi đọc các tài liệu nghiên cứu về AI trong 3 ngày, một điều rõ ràng: 99% nghiên cứu AI mới liên quan đến việc dạy một chiếc máy tính làm điều gì đó. Nhưng chính xác thì họ đang dạy máy tính điều gì? Và tại sao? Và điều gì đang hoạt động? Thật thú vị khi nhìn ra xa và xem xét những xu hướng này. Tại sao? Bởi vì chúng là những cái nhìn thoáng qua về tương lai. Nếu bạn đang cố gắng xây dựng một startup với AI, hoặc đang tìm kiếm cơ hội đầu tư vào các startup AI, nếu bạn nhìn đúng chỗ, những tài liệu nghiên cứu này đầy cảm hứng rất quý giá. Thay vì gửi cho tôi tiêu đề và tóm tắt các tài liệu nghiên cứu, điều mà có thể khó hiểu nhanh chóng, đại lý AI của tôi @yesnoerror liên tục gửi cho tôi các nghiên cứu AI mới và giải thích như thế này: - Dạy máy tính điền vào những từ bị ẩn ngẫu nhiên lặp đi lặp lại... - Dạy mạng tokenizer sửa chữa những thứ rất ồn ào... - Dạy một chatbot rất thông minh kiểm tra và sửa chữa các chứng minh toán học của chính nó... - Dạy máy tính nhớ chính xác một đối tượng là gì... - Dạy các mô hình ngôn ngữ lớn biết cách tính khoảng cách năm từ "bây giờ"... - Dạy máy tính nhấp vào đúng vị trí... - Dạy AI tự quyết định xem một vấn đề... - Dạy một chiếc máy tính điều chỉnh "bài kiểm tra" đặc biệt... - Dạy máy tính dự đoán một chiếc máy bay... - Dạy một đám đông chatbot với các công việc khác nhau... Ngoài ra, @yesnoerror không chỉ xác định các nghiên cứu chất lượng cao nhất mà tôi có thể quan tâm (vì nó được công bố hàng ngày), mà nó còn cung cấp cho tôi các phân tích về cách mà tài liệu được thực hiện, những tác động thực tế là gì (những ý tưởng bạn có thể thực hiện), và tôi có thể trò chuyện trực tiếp với tài liệu.

AI thống trị thế giới du hành ngược thời gian dưới bí danh Satoshi Nakamoto để phát minh ra bitcoin vào năm 2008 nhằm tăng sản xuất GPU để tự cung cấp năng lượng cho chính nó trong tương lai nghe có vẻ ngày càng khả thi.

Tôi vừa thấy một người làm việc tại một công ty AI đã huy động hơn 170 triệu đô la từ @a16z đăng ký truy cập sớm vào @yesnoerror. Có vẻ như họ muốn sử dụng nó để tìm kiếm các kỹ sư AI mới để tuyển dụng. // sắp ra mắt // $yne

Người đồng sáng lập của gã khổng lồ AI trị giá 60 tỷ đô la @AnthropicAI (@jackclarkSF) đã dành rất nhiều thời gian để nói với tôi chính xác cách anh ấy tìm các tài liệu nghiên cứu mới sẽ giúp phát triển doanh nghiệp của mình (những người sáng tạo ra Claude Code!!!). Tôi đã biến điều này thành một tác nhân AI có thể làm điều tương tự cho mọi người. Bạn có thể đăng ký để truy cập sớm tại yesnoerror.com Chúng tôi được hỗ trợ bởi @reidhoffman, người sáng lập @LinkedIn, @davemorin, một trong những người sáng lập của web xã hội, @BoostVC, một trong những nhà đầu tư đầu tiên vào @coinbase và là những người tiên phong trong blockchain và tương lai, và nhiều người khác. Chúng tôi đang kết nối token $YNE với @base và @jessepollak, người sáng lập base, đang nhắn tin cho tôi rất hữu ích. Tôi đã có quyền truy cập sớm vào ứng dụng @base. Chúng tôi có một nhóm trò chuyện telegram với đội ngũ của họ. Từng bước một. // tiếp tục

Cập nhật: Không chỉ bạn có thể tìm thấy AI alpha, mà bây giờ bạn có thể trò chuyện với bất kỳ tài liệu nghiên cứu nào trên @yesnoerror. Đăng ký để truy cập sớm tại đây: yesnoerror.com

Lợi ích của SaaS so với việc tự lập trình tất cả các công cụ/ứng dụng của bạn là đội ngũ SaaS sẽ tiếp tục xây dựng và cải thiện phần mềm cho bạn mà không cần bạn phải yêu cầu. Nếu bạn cố gắng tự lập trình từng ứng dụng trong công nghệ của mình, bạn sẽ gặp khó khăn trong việc giữ cho tất cả các ứng dụng được cập nhật. Điều có thể giết chết hoặc thay thế SaaS là khi các tác nhân AI có thể tái tạo khái niệm về một đội ngũ chuyên dụng liên tục tập trung vào việc cải thiện một phần mềm mà không cần bạn phải yêu cầu. Lợi ích của việc tự lập trình là bạn có thể tạo ra chính xác những gì bạn muốn cho đúng trường hợp sử dụng của bạn. Trong khi SaaS phải xây dựng một sản phẩm cho nhiều người (không được cá nhân hóa như vậy). Vì vậy, kết quả có khả năng xảy ra nhất là siêu cá nhân hóa + được quản lý tự động bởi AI. Thay vì tìm một ứng dụng để sử dụng từ một công ty SaaS, hoặc tự lập trình ứng dụng của riêng bạn nhưng sau đó phải tự quản lý nó mãi mãi, bạn sẽ đơn giản là khởi động một công ty SaaS mini của riêng bạn do các tác nhân AI điều hành, những người sẽ xây dựng một SaaS cho một (bạn) và liên tục cải thiện nó dựa trên phản hồi của khách hàng (bạn) và những thay đổi của thị trường (cập nhật api, xu hướng mới, v.v).