KevinSimback

Gây ra bởi PTSD, nếu bạn biết thì bạn biết

Vừa rời khỏi Italy giữa đợt nắng nóng này, tôi thực sự không hiểu sao điều hòa lại còn là vấn đề phải tranh cãi
Mọi người - kể cả dân địa phương - đều đang phàn nàn
Nóng bức trong nhà chỉ khiến người ta cáu kỉnh, lắp điều hòa ngay đi

Nếu bạn không phải là Mỹ hoặc Trung Quốc, tôi không hiểu sao bạn lại ngồi yên và trở thành người phụ thuộc vào họ để có được trí tuệ sẽ định hình tương lai
Bạn nghĩ rằng đây là một ưu tiên quốc gia để có một chiến lược ở đây
Tất nhiên, nói dễ hơn làm - bạn cần nguồn tiền lớn và tài năng để cạnh tranh với các phòng thí nghiệm biên giới
Bước đầu dễ nhất là xây dựng các trung tâm dữ liệu có chủ quyền và lưu trữ các mô hình trọng số mở hoặc các phiên bản đã huấn luyện lại - ít nhất bạn sở hữu một dạng trí tuệ nào đó
Các Các Tiểu vương quốc Ả Rập Thống nhất và Ả Rập Xê-út dường như đang đi

Nếu bạn đang thẩm định một startup mới, bây giờ bạn cần đánh giá khả năng “bản địa AI” của họ cùng với đội ngũ, sản phẩm và thị trường
Tại sao? Nếu họ không đi đầu trong việc sử dụng AI, điều đó đặt họ vào nguy cơ không thực hiện nhanh đủ
Nó không phải là một bộ lọc loại bỏ cứng, nhưng đó là tín hiệu - đây là một vài dấu hiệu sớm:
1. Họ có đưa cho bạn một tệp .md, cùng với một bản trình bày, mà bạn có thể đưa vào LLM của mình không?
2. Họ có xây dựng một bản trình bày HTML tương tác hay chỉ gửi một PDF/docsend?
3. Họ có nói về kỹ năng sở hữu, dữ liệu, đánh giá hoặc phương pháp họ đang sử dụng

Nếu bạn đang xem xét một startup mới, bạn hiện cần đánh giá khả năng “bản địa AI” của họ cùng với đội ngũ, sản phẩm và thị trường
Tại sao? Nếu họ không đi đầu trong việc sử dụng AI, điều đó đặt họ vào nguy cơ không thực hiện nhanh đủ
Nó không phải là một bộ lọc loại bỏ cứng, nhưng đó là một tín hiệu - đây là một vài dấu hiệu sớm:
1. Họ có đưa cho bạn một tệp .md, cùng với một bản trình bày, mà bạn có thể cung cấp cho LLM của mình không?
2. Họ có xây dựng một bản trình bày HTML tương tác hay chỉ gửi một PDF/docsend?
3. Họ có nói về kỹ năng sở hữu, dữ liệu, đánh giá hoặc phương pháp họ đang sử d

Đố bạn điều này:
Điều gì xảy ra khi GLM-6 ra mắt và có khả năng Fable/Mythos?
Không phải là vấn đề "nếu", mà là "khi nào"
Và hiểu các kịch bản cũng như hậu quả là vô cùng quan trọng

Một vấn đề lớn với tiền điện tử hiện nay là bạn phải giả định rằng mọi dự án token mới đều sẽ lừa đảo, dù cố ý hay không
Nhưng để trí tuệ nhân tạo phi tập trung hoạt động, bạn cần một số cơ chế phối hợp và token là lựa chọn hợp lý nhất
Chúng ta làm thế nào để hòa giải điều này?

Meta bắt đầu trông giống như mục tiêu tự hại lớn nhất của thời đại AI

Fable đã đến và đi - nó có tốt không?
GLM 5.2 vừa mới ra mắt - nó có tốt không?
Hầu hết mọi người sẽ trả lời theo cảm tính, nhưng tất cả chúng ta nên tự tạo ra các đánh giá cá nhân của riêng mình
Chọn một vài quy trình làm việc có cấu trúc mà bạn thường xuyên thực hiện, xây dựng một bộ đánh giá, rồi chạy chúng với bất kỳ mô hình mới nào như một nhiệm vụ đầu tiên

Bí ẩn về suy luận người tiêu dùng:
Tôi thấy nhiều dự án suy luận hướng đến người tiêu dùng đang cố gắng giải quyết chi phí cao của các API tiên phong
Các phương pháp khác nhau, nhưng giả thuyết là cung cấp suy luận rẻ hơn so với các nhà tổng hợp như OpenRouter
Thách thức ở đây là vấn đề về thời điểm
Hôm nay, người tiêu dùng nhận được AI tiên phong được trợ cấp cao
Có nhiều lựa chọn cho người tiêu dùng để có các kế hoạch suy luận SOTA bắt đầu từ 10 đô la và các kế hoạch 200 đô la/tháng cung cấp một lượng sử dụng đáng kinh ngạc
Chỉ là không có nhiều nhu cầu của người tiêu dùng cho suy luận API t

Số 1 ưu tiên hàng đầu của toàn bộ ngành công nghiệp AI hiện nay nên là thúc đẩy các mô hình mã nguồn mở dựa trên Mỹ
Không có lý do gì để Mỹ không có sự ngang bằng hoặc vượt trội so với các mô hình mã nguồn mở xuất phát từ Trung Quốc

Bạn còn 12 ngày truy cập Fable qua các gói Max, hãy làm cho mỗi ngày đều có ý nghĩa:
> xem xét tất cả các mã nguồn hiện có mà bạn đang duy trì
> thực hiện ý tưởng mà bạn đã giữ trong lòng một lần duy nhất
> thử thách áp lực mọi luận đề bạn đang dựa vào
> tìm ra alpha giữa đám nhiễu
Bạn sẽ làm gì?

Trong vòng 6 tháng, chúng tôi đã đi từ:
vibecoders
đến kỹ sư có tính chất đại diện
đến nhà thiết kế vòng lặp
Ở mỗi bước tiến, tiêu thụ ngày càng nhiều token
Dài liên quan đến suy luận bất cứ điều gì

Chúng ta đều biết AI chưa có gu thẩm mỹ tốt, ít nhất là trong hầu hết các lĩnh vực
Vì vậy, kỹ năng đó vẫn hoàn toàn thuộc về con người
Nhưng một kỹ năng mạnh mẽ khác của con người là có khả năng phát hiện AI giả mạo tốt $shit - bạn cần biết khi nào nên đặt câu hỏi về kết quả đầu ra so với việc chấp nhận nó như một điều hiển nhiên