KevinSimback

Если вы не из США или Китая, я не понимаю, как вы можете спокойно зависеть от них в вопросах интеллекта, который определит будущее
Вы бы подумали, что стратегия в этом вопросе должна быть национальным приоритетом
Конечно, проще сказать, чем сделать — нужны большие деньги и талант, чтобы конкурировать с передовыми лабораториями
Самый простой первый шаг — построить суверенные дата-центры и разместить там модели открытых весов или постобученные версии — по крайней мере, вы будете владеть какой-то формой интеллекта
Объединённые Арабские Эмираты и Саудовская Аравия, кажется, идут по этому п

Если вы проводите проверку нового стартапа, теперь вам нужно оценить их «AI-нативность» наряду с командой, продуктом и рынком
Почему? Если они не находятся в авангарде использования ИИ, это ставит их под риск недостаточно быстрого выполнения
Это не жесткий фильтр, но это сигнал — вот несколько ранних признаков:
1. Они дали вам файл .md вместе с презентацией, который вы можете подать своему LLM?
2. Они создали интерактивную HTML-презентацию или просто отправили PDF/docsend?
3. Говорят ли они о собственных навыках, данных, оценках или методах, которые используют для создания своего про

Если вы оцениваете новый стартап, сейчас вам нужно оценить их «AI-нативность» наряду с командой, продуктом и рынком
Почему? Если они не используют ИИ на передовой, это ставит их под риск не выполнить быстро
Это не жесткий фильтр, но это сигнал — вот несколько ранних признаков:
1. Они дали вам файл .md вместе с презентацией, который вы можете подать своему LLM?
2. Они создали интерактивную HTML-презентацию или просто отправили PDF/документ?
3. Говорят ли они о собственных навыках, данных, оценках или методах, которые используют для создания своего продукта?
4. Выпускают ли они значи

Загадка для вас:
Что произойдет, когда выйдет GLM-6 и получит возможности Fable/Mythos?
Это не вопрос «если», а вопрос «когда»
И понимание сценариев и последствий чрезвычайно важно

Большая проблема с криптовалютой сейчас в том, что вам приходится предполагать, что каждый новый проект токена обязательно обманет, намеренно или нет
Но для работы децентрализированного ИИ нужны механизмы координации, и токены имеют наибольший смысл
Как мы можем это согласовать?

Meta начинает выглядеть как самая крупная собственная цель эпохи ИИ

Fable пришла и ушла — было ли это хорошо?
GLM 5.2 только что вышла — она хорошая?
Большинство ответит на основе личного опыта, но мы все должны создавать свои собственные оценки
Выберите несколько структурированных рабочих процессов, которые вы обычно выполняете, создайте набор оценок, а затем запускайте их с любой новой моделью в качестве первой задачи

Загадка потребительского вывода:
Я вижу много проектов по выводу, ориентированных на потребителя, работающих над снижением высокой стоимости передовых API
Методы различны, но предпосылка в том, чтобы обеспечить более дешевый вывод по сравнению с агрегаторами, такими как OpenRouter
Задача здесь — вопрос времени
Сегодня потребители получают высоко субсидируемый передовой ИИ
Много вариантов для потребителей получить планы вывода SOTA начиная с 10 долларов, а планы за 200 долларов в месяц предлагают невероятное количество использования
Просто не так много потребительского спроса на оплату API по м

Наивысший приоритет для всей индустрии ИИ сейчас должен быть в продвижении открытых моделей на базе США
Нет никаких причин, по которым США не должны иметь равенство или превосходство над открытыми моделями, выходящими из Китая

У вас осталось 12 дней доступа к Fable через планы Max, делайте каждый день значимым:
> пересмотрите все существующие кодовые базы, которыми вы управляете
> реализуйте в один прием ту идею, которую вы держите в уме
> подвергните стресс-тесту каждую гипотезу, на которой вы основываетесь
> найдите альфу среди шума
Что вы сделаете?

За период в 6 месяцев мы прошли путь от:
vibecoders
до агентных инженеров
до дизайнеров циклов
На каждом этапе эволюции потребляя всё больше токенов
Долгие любые связанные с выводами inference

Мы все знаем, что ИИ пока что не обладает хорошим вкусом, по крайней мере, во многих областях
Так что этот навык остается полностью человеческим
Но еще одним мощным человеческим навыком является умение хорошо распознавать буль$shit детектор ИИ — нужно знать, когда ставить под сомнение выводы, а когда принимать их как должное

Горячая точка зрения: Anthropic оценивается как полностью совершенная
> Mythos должен оправдать ожидания
> предприятия должны оставаться гибкими в расходах на токены
> внедрение должно продолжаться в темпах с января по май на оставшуюся часть года
> вычислительные мощности должны быть масштабированы
> отсутствуют государственные или общественные препятствия
Не ставлю против них, чтобы достичь $100b темпа к концу года, но они не могут позволить себе никаких ошибок