Prithvir

vip
Idade 2.5Ano
Nível máximo 0
Ainda sem conteúdo
Se o seu fundador físico de IA não tem opiniões alarmantemente tendenciosas sobre romances de ficção científica pouco conhecidos, está na hora de atualizar o seu currículo.
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Os humanoides hoje parecem L1s em 2020.
valorizações elevadas
capital abundante
progresso técnico real
mas receitas mínimas
os humanoides não são comercialmente úteis. precisamos de:
+ morfologia fixa
+ ambientes limitados
+ tarefas determinísticas
+ perceção e controlo em ciclo fechado
e o pitch não pode ser “humanos mais baratos”. tem de ser máquinas que operem para além dos limites humanos:
+ disponibilidade contínua
+ precisão sub-milimétrica
+ reação em milissegundos
+ coordenação em massa
+ ambientes hostis
os humanoides são L1s
máquinas especializadas s
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O chat já não domina a despesa com IA
Nos últimos 30 dias, 56,3% da despesa da OpenRouter foi para agentes e programação, face a 33,9% para IA de uso geral.
Entretanto, o mercado está a dividir-se em vencedores específicos por modalidade:
- A Google gerou 74% das imagens e 54% das horas de vídeo
- A OpenAI devolveu 90% dos caracteres transcritos
- A ByteDance capturou 27% das horas de vídeo
- A Claude lidera a geração de código, debugging, I/O de ficheiros e frontend/UI
Diz-me que outros dados seriam interessantes para adicionar. Vou publicar isto semanalmente.
Dados: @OpenRouter
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Alguém já construiu um equivalente do OpenRouter ou do DeFiLlama para robótica, sistemas autónomos e defesa?
Um painel em tempo real para acompanhar financiamento, contratos, implementações, benchmarks técnicos, etc.
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Ouvi hoje uma senhora de 95 anos falar sobre racks de Grace Hopper ao pequeno-almoço.
Sentei-me ali, completamente atónita, durante bons 15 minutos, só para perceber que ela estava a falar de uma esperteira (grillo) presa nas fendas do jardim.
Vou desligar por um bocado.
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consenso: a IA permite-nos enviar software mais rapidamente
nível 2: a IA vai permitir que os quant superem os tipos de hardware e de eecs
nível 3: o prototipagem nunca foi a parte difícil. as tolerâncias, as normas, a cadeia de abastecimento, a fiabilidade, a certificação ainda continuam a sê-lo
nível 4: isso é, na maior parte, recuperação de conhecimento combinada com checklists e simulação. a IA também come isso.
fim de jogo: o software foi o aquecimento. a IA está a chegar para os átomos. cada camada especializada entre uma ideia e um objeto entregue está a colapsar, e a capacidade de agi
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A operação neolab corresponde a L1s alternativos: proxies de alto beta na narrativa dominante, reavaliando mais rapidamente que o subjacente porque a oferta de exposição investível é limitada.
O metal nu corresponde a mineradores de BTC por volta de 2019-21: alavancagem operacional num insumo de commodity, proporcionando convexidade na subida.
A chave é saber em que inning estamos.
ALT-0,10%
BTC-0,01%
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os modelos de código aberto parecem a rainha vermelha de lewis carroll.
não importa o quão rápido corram, ainda estão a correr no mesmo lugar. o kimi 2.6 da moonshot é um modelo fantástico. seria o melhor do mundo...
se ao menos tivesse sido lançado em janeiro.
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Alguém tem ideias sobre como agilizar a aprovação de apps iOS?
Diz que 90% das apps são revistas em 48 horas e os tempos médios de revisão são muito mais baixos no Runway
Mas ainda estamos presos em "à espera de revisão"
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dei-meu Codex acesso total a todos os meus documentos e pastas
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o mercado de trabalho não está preparado para o que o codex está se tornando
hoje eu dei ao codex uma chave de API e ele:
> puxou 100 mil linhas
> descobriu os endpoints
> limpou os dados
> respondeu a perguntas que teriam levado um $250k cientista de dados 2-3 dias úteis
> verificou a sanidade dos resultados
ele fez isso em 2-3 minutos
a propósito, essas não eram consultas SQL simples
perguntas confusas onde não estava claro qual fórmula usar, quais dados estavam ausentes e como iterar com base na experiência anterior trabalhando diretamente comigo
podia ver o desbloqueio,
CODEX-9,18%
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todos estão salivando pela s1 da spacex
enquanto 99% se beneficiariam mais ao ler o f-1 do bending spoon
o caminho deles é mais reproduzível e menos circunstancial
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Qualquer pessoa que preste atenção pode perceber que, dentro de um ou dois anos, Kalshi e Poly gerarão mais receita com contratos perpétuos do que com mercados de previsão
KALSHI-0,26%
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LLMs estão a mudar quem inicia empresas, mas não da maneira que pensas.
O efeito óbvio é que pessoas com menos formação técnica podem construir software com mais facilidade.
O efeito mais interessante é que estão a atrair pessoas que eram excluídas pelo custo de oportunidade.
Anteriormente, os meus amigos inteligentes em banca, PE, fundos de hedge e VC tinham ideias de startups, falavam sobre elas, talvez esboçavam-nas, mas raramente as testavam.
Agora, um número surpreendente tem projetos paralelos com utilizadores reais e receita, porque o limiar para tentar algo caiu tanto.
Isso p
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O Teorema de Coase e o Paradoxo de Jevons num mundo de IA Geral
Duas leis estão a colidir no mercado de trabalho neste momento: o Paradoxo de Jevons e o Teorema de Coase.
Todos continuam a debater a questão superficial, "a IA substituirá os engenheiros?", e a perder a verdadeira mudança estrutural subjacente.
Jevons: quando tornas um recurso mais barato, o consumo total aumenta, não diminui. Carvão mais barato significa mais carvão queimado. Luz mais barata significa mais luz consumida. Código mais barato significa mais código escrito.
Coase: as empresas existem porque os custos de tra
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O SpaceX S-1 é o teste de Rorschach perfeito para bifurcar os eschatologistas marxistas dos aceleracionistas techno-otimistas.
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Fundadores de IA a pivotar para cripto elevarão o QI médio de ambos os grupos.
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Roma parecia sem esperança contra Cartago em 260 a.C.
Cartago tinha a riqueza, frota, redes comerciais e tecnologia.
Hoje, a China lidera na geração de eletricidade, redes comerciais e paridade de poder de compra.
Sicília foi o ponto de ebulição então.
Taiwan é hoje.
Como evitamos a armadilha de Tucídides?
IN-0,67%
ON-2,28%
POWER-1,35%
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Quão longe estamos do primeiro Jihad Butleriano?
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se seguir as linhas de tendência:
1. o gasto com tokens de empresas de software puro ultrapassa o gasto com funcionários até 2027
2. agências / empresas de serviços até 2028
3. escritórios de PME até 2029
4. empresas reguladas até 2030
Os laboratórios de IA geral geram $1T de receita anualizada até 2031
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