KevinSimback

Creo que vamos a ver la mayor ola de fusiones y adquisiciones tecnológicas de la historia en 2026-27
Valoraciones masivas de capital para usar como moneda + reconfiguración de la dinámica de la industria con IA = frenesí de compras

Cualquiera que no esté increíblemente sesgado miraría el juego y concluiría que Balogun fue tratado injustamente.
Anularlo fue la decisión correcta independientemente de quién ayudó a que sucediera.

Acabo de terminar de escuchar el último @theallinpod, que tuvo una discusión sobre el "desahogo" de Alex Karp que se volvió viral esta semana.
La mayor revelación que todos están empezando a notar es la *falta* de ventaja competitiva al usar modelos de frontera.
Si todos tus competidores los usan, no tienes diferenciación.
Peor aún, usar esos modelos podría exponerte a un riesgo competitivo si los laboratorios deciden tomar tus datos y crear productos que compitan contigo (pregúntale a Figma).
La locura adicional es que estos modelos son de 5 a 100 veces más caros que alternativas que pueden s

Imagina las posibilidades
Mercados de capital de inferencia x $ansem colaboración
Aprovecha la atención para potenciar la IA descentralizada, los mercados agentivos
cc @blknoiz06 y @0xgilbert

He estado haciendo Fable-maxxing desde que se re habilitó
Mi opinión subjetiva: actúa con agencia de maneras que ningún otro modelo hace actualmente
Hace lo que le pido, luego encuentra otras cosas importantes relacionadas en el camino y también las hace
Se encarga del trabajo como alguien que se preocupa

Mientras todos hablan de Anthropic/OpenAI contra los modelos chinos de código abierto
Solo recuerda que hay otros actores que pueden hacer grandes anuncios cualquier día para cambiar el equilibrio de cualquier lado
Predicción: tendremos uno grande dentro de las próximas 1-2 semanas

La codificación es el caso de uso indiscutible de PMF para la IA, pero la mayoría del trabajo de conocimiento aún tiene un largo camino por recorrer.
La codificación funciona porque todo el contexto reside en un repositorio git que tiene versiones, está estructurado, en un solo lugar y generalmente tiene un conjunto de pruebas que te dice qué es correcto.
El trabajo de conocimiento, por otro lado, se basa en información que reside en un montón de lugares diferentes: Slack, correo electrónico, varios sistemas y, a menudo, en las cabezas de las personas.
Entonces, si quieres que el trabajo

Poner un LLM como juez es la forma más simple y fácil de crear un bucle
1. Haz lo que ya haces al incitar a la IA
2. Usa otro modelo para evaluar la salida y darle retroalimentación
3. Itera hasta que ambos estén satisfechos
Solo ve la salida final una vez que el bucle esté completo
Ya que estás usando un LLM como juez, esto generalmente es mejor para tareas no deterministas como investigación, diseño, creación de especificaciones, etc.
Usar Looper para hacer esto lo hará súper fácil al refinar tu prompt para un bucle mejor construido, agregar el juez y establecer los criterios de salida para

inducido por PTSD, si lo sabes lo sabes

Saliendo de Italia en medio de esta ola de calor, realmente no entiendo por qué el aire acondicionado es un debate
Literalmente todos, incluidos los lugareños, se están quejando
Estar sofocado en el interior solo vuelve irritable a la gente, instalen el aire acondicionado ya

Si no eres EE. UU. o China, no sé cómo te sientas y te vuelves dependiente de ellos para la inteligencia que definirá el futuro
Pensarías que sería una prioridad nacional tener una estrategia aquí
Por supuesto, más fácil decirlo que hacerlo - necesitas grandes cantidades de dinero y talento para competir con los laboratorios de frontera
El paso más fácil es construir centros de datos soberanos y alojar los modelos de pesos abiertos o versiones post-entrenadas - al menos posees alguna forma de la inteligencia
Los EAU y Arabia Saudita parecen seguir este camino y están haciendo movimient

Si estás haciendo diligencia en una startup nueva, ahora necesitas evaluar su “natividad en IA” junto con el equipo, producto y mercado
¿Por qué? Si no están a la vanguardia en el uso de IA, eso los pone en riesgo de no ejecutar lo suficientemente rápido
No es un filtro de aprobación definitiva, pero sí es una señal - aquí hay algunos indicios tempranos:
1. ¿Te dieron un archivo .md, junto con una presentación, que puedas alimentar a tu LLM?
2. ¿Construyeron una presentación interactiva en HTML o solo enviaron un PDF/docsend?
3. ¿Hablan de habilidades propietarias, datos, evaluacione

Si estás evaluando una nueva startup, ahora necesitas valorar su “natividad en IA” junto con el equipo, producto y mercado
¿Por qué? Si no están a la vanguardia en el uso de IA, eso los pone en riesgo de no ejecutar lo suficientemente rápido
No es un filtro de aprobación definitiva, pero sí una señal - aquí hay algunos indicios tempranos:
1. ¿Te dieron un archivo .md, junto con una presentación, que puedas alimentar a tu LLM?
2. ¿Construyeron una presentación interactiva en HTML o simplemente enviaron un PDF/docsend?
3. ¿Hablan de habilidades propietarias, datos, evaluaciones o métod

Adivina esto:
¿Qué pasa cuando sale GLM-6 y tiene capacidades de Fable/Mythos?
No es una cuestión de si, sino de cuándo
Y entender los escenarios e implicaciones es increíblemente importante