KevinSimback

СпричиненийПТСР,якщознаєш,тознаєш

Щойно виїжджаю з Італії посеред цієї теплової хвилі, я справді не розумію, чому кондиціонування повітря є предметом суперечок
Буквально всі – включно з місцевими – скаржаться
Задуха в приміщенні просто робить людей дратівливими, встановіть уже кондиціонер

Якщо ви не з США або Китаю, я не розумію, як ви можете сидіти склавши руки і ставати залежними від них у питаннях розвідки, яка визначить майбутнє
Ви б подумали, що стратегія тут має бути національним пріоритетом
Звичайно, легше сказати, ніж зробити — потрібні великі гроші та таланти, щоб конкурувати з передовими лабораторіями
Найпростіший перший крок — побудувати суверенні дата-центри та розмістити відкриті вагові моделі або пост-навчені версії — принаймні ви володієте якоюсь формою розвідки
Об’єднані Арабські Емірати та Саудівська Аравія, здається, йдуть цим шляхом і роблять кроки до

Якщо ви проводите перевірку нового стартапу, тепер вам потрібно оцінити їхню «AI-нативність» разом із командою, продуктом і ринком
Чому? Якщо вони не перебувають на передовій використання штучного інтелекту, це ставить їх під ризик не виконати швидко enough
Це не жорсткий фільтр, але це сигнал — ось кілька ранніх ознак:
1. Чи дали вони вам файл .md разом із презентацією, яку ви можете подати до свого LLM?
2. Чи створили вони інтерактивну HTML-презентацію або просто надіслали PDF/документ?
3. Чи говорять вони про власні навички, дані, оцінки або методи, які вони використовують для ств

Якщо ви досліджуєте новий стартап, тепер вам потрібно оцінити їхню «природність до ШІ» разом із командою, продуктом і ринком
Чому? Якщо вони не перебувають на передовій використання ШІ, це ставить їх під ризик не виконати швидко enough
Це не жорсткий фільтр, але це сигнал — ось кілька ранніх ознак:
1. Чи дали вони вам файл .md разом із презентацією, яку ви можете подати до свого LLM?
2. Чи створили вони інтерактивну HTML-презентацію або просто надіслали PDF/документ?
3. Чи говорять вони про власні навички, дані, оцінки або методи, які вони використовують для створення свого продукту?

Загадка для тебе:
Що станеться, коли вийде GLM-6 і матиме можливості Fable/Mythos?
Це не питання «якщо», а «коли»
І розуміння сценаріїв та наслідків надзвичайно важливе

Велика проблема з криптовалютами зараз полягає в тому, що потрібно припускати, що кожен новий проект токена зірветься, навмисно чи ні
Але для роботи децентралізованого ШІ потрібні механізми координації, і токени мають найбільший сенс
Як ми можемо це узгодити?

Meta починає виглядати як найбільша власна ціль епохи штучного інтелекту

Байка прийшла і пішла — чи була вона хорошою?
GLM 5.2 щойно вийшов — чи він хороший?
Більшість відповідатимуть усно, але ми всі повинні створювати свої власні оцінки
Оберіть кілька структурованих робочих процесів, які ви зазвичай виконуєте, створіть набір оцінок, а потім запускайте їх з будь-якою новою моделлю як перше завдання

Проблема споживчого висновку:
Я бачу багато проектів, орієнтованих на споживачів, які працюють над подоланням високих витрат на передові API
Методи різняться, але ідея полягає в тому, щоб забезпечити дешевший висновок порівняно з агрегаторами, такими як OpenRouter
Виклик тут — у часі
Сьогодні споживачі отримують високодотаційний передовий ШІ
Багато варіантів для споживачів отримати плани SOTA-висновку, починаючи з $10, а плани за $200 на місяць пропонують неймовірну кількість використання
Просто не існує такої великої потреби споживачів у оплаті за API за фактом використання, враховуючи ці під

Номер один пріоритет для всієї індустрії штучного інтелекту зараз має бути просування відкритих моделей з США
Немає жодної причини, щоб США не мали рівність або перевагу над відкритими моделями, що виходять із Китаю

У вас залишилось 12 днів доступу до Fable через плани Max, використовуйте кожен день з користю:
> перегляньте кожну існуючу кодову базу, яку ви підтримуєте
> реалізуйте цю ідею раз і назавжди
> перевірте на міцність кожну тезу, якою ви керуєтесь
> знайдіть альфу серед шуму
Що ви зробите?

За період у 6 місяців ми пройшли шлях від:
vibecoders
до агентських інженерів
до розробників циклів
На кожній еволюції споживаючи все більше токенів
Довгий будь-який інференційний процес

Ми всі знаємо, що штучний інтелект поки що не має гарного смаку, принаймні у більшості сфер
Тому ця навичка залишається цілком людською
Але ще однією потужною людською навичкою є вміння мати хороший детектор $shit штучного інтелекту — вам потрібно знати, коли ставити під сумнів результат і коли приймати його як належне