Apenas 13% das tarefas de avaliação resolvidas em 2024, mas os agentes inteligentes de ponta do swe-bench superam 80%? Essa lacuna é a oportunidade. Codificar é barato, mas fazer sistemas complexos não quebrarem na realidade é a verdadeira narrativa por trás da avaliação de 62 bilhões.

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Sarah Guo refuta o desespero de investir em IA: o quantificável acabará por ser barato, a correção privada é que é a verdadeira barreira.
Sara Guo refuta a teoria do desespero no investimento em IA: o trabalho quantificável é rapidamente comercializado, com o prêmio mudando para custos de validação elevados e trabalho implícito de privacidade na verificação de correção. Tomando o software como exemplo, em 2024, apenas 13% das tarefas de avaliação foram resolvidas, com os melhores agentes inteligentes do Swe-bench superando 80%; o MIT afirma que a produção de código aumentou 180%, com apenas 30% de aumento na implementação. Codificar em bens de baixo custo, garantir que sistemas complexos operem na prática é a única barreira de proteção do capital. Os modelos não podem assinar responsabilidades, essa é a lógica de investimento da Baseten, OpenEvidence e Harvey. O fundo Conviction possui 27 empresas, 6 delas unicórnios de IA com uma avaliação total superior a 62 bilhões de dólares.
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