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AI 現在已經消耗了世界上所有的書面知識。
那麼 ChatGPT 和 Claude 是如何不斷變得更聰明的呢？
人類專家從零開始創建新的訓練數據。
→ 生物學博士發現 ChatGPT 在蛋白質摺疊方面的缺陷，然後寫出正確的逐步解決方案，這在網上不存在。
→ 物理學博士發現 ChatGPT 在量子場計算中失敗，然後提供完整的數學證明和正確的方法論。
→ 每位專家為這項工作獲得每小時 150-200 美元的報酬。
根據我與 @GarrettLord 的對話：AI 實驗室已經從「預訓練」（現有數據）轉向「後訓練」（人類填補知識空白）。
這需要數十萬名各領域的專家。
@JoinHandshake 意識到他們的專有 2000 萬學生網絡（超過 50 萬名博士，300 萬名碩士生）正是前沿實驗室所需的，並在不到一年的時間裡建立了一個 1 億美元的業務，將這些專家與每個主要的 AI 實驗室連接起來。
這現在是矽谷歷史上增長最快的公司之一——並且正在加速發展。
這是我今年最具啟發性的對話之一：
8月24日 23:30
從零到5000萬美元，僅用4個月。12個月內超過1億美元。
這就是@JoinHandshake如何發現他們坐擁AI最有價值資源的故事：2000萬學生和專家。
十年來，@GarrettLord為學生和博士建立了一個職業網絡。一個很好的生意，發展良好。然後AI來了。
去年聖誕節，Garrett意識到他擁有的50萬博士和300萬碩士的網絡正是前沿AI實驗室迫切需要的，以訓練他們的模型。
他在假期期間飛遍全國，與實驗室領導交談，並在現有公司內部啟動了一項新業務。八個月後，他們現在與所有7個主要前沿AI實驗室合作，成為矽谷歷史上增長最快的企業之一。
在我們的對話中，Garrett分享了：
🔸 Handshake是如何發現這個機會的
🔸 為什麼AI模型需要人類專家（例如，物理博士）來改進
🔸 這個“數據標註”實際上涉及什麼
🔸 實際工作的內部：生物博士在8小時內做什麼使GPT-5更聰明
🔸 在初創公司內部建立初創公司的操作手冊：分開團隊，分開辦公室，分開一切
🔸 為什麼從“通才”到“專家”數據標註的轉變創造了千載難逢的商業機會
🔸 為什麼AI不會消除入門級工作——它正在創造“鋼鐵俠套裝”，使初級員工的生產力提高10倍
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