魚に歩き方を教えることはできません。

遅れていると思っていた創業者との電話を切ったところです。そうではありませんでした。 彼らはまさに必要な場所にいました:買うことができず、稼ぐだけの学習を強制するような問題の真っ只中にいました。 すべての創業者は、ある時点で遅れを感じます。さらに先を見据える競合他社の背後。不可能な質問をする投資家の背後。すべてを理解しているように見える仲間の後ろ。 しかし真実は、遅れをとっているということは、通常、ついに現実にぶつかることを意味します。それがスタートアップの本当のカリキュラムです。 ブログ記事を読んで価格設定の仕方を学ぶわけではありません。顧客が「それは高すぎる」と言って電話を切ったときに学びます。 ポッドキャストを聞いて採用方法を学ぶわけではありません。最初に雇った人が不適合であることが判明し、彼らを手放さなければならないとき、あなたはそれを学びます。 本を引用して導く方法を学ぶわけではありません。チームが疑問の瞬間にあなたを見て、あなたが決定するのを待っているとき、あなたは学びます。 どれも気分が良くありません。遅れているような感じです。しかし、それらは担当者です。それが授業料です。 それを作った創設者は、問題の分野で最も長く生き残ります。すべての難しい会話、すべての失敗した取引、「私たちはさらに進むべきだ」というすべての瞬間は、真の進歩の一部です。 あなたが創業者で遅れを感じているなら、遅れていないことを覚えておいてください。あなたは重要な唯一の方法で学んでいます。

Aave Protocol は 37 番目に大きな銀行に似ていますが、銀行ではなく、金融機関が接続して FRB と相関しない利回りを解き放つことができるネットワークです。

ChatGPT は、判断のない知性は単なる模倣にすぎないことを私たちに認めざるを得ません。

ChatGPT が登場したとき、それは知能の定義を打ち破りました。 何十年もの間、知性とは難しい問題を解決したり、知識を保存したりすることを意味していました。IQテスト、SAT、チェス。しかし、ChatGPT は別のもの、つまりインタラクションとしての知性を示しています。人間の意味ではわかりません。オンデマンドで回答を生成します。それでも、このエクスペリエンスは応答性が高く、状況に応じ、その瞬間に役立つため、インテリジェントに感じられます。 それが変化です。インテリジェンスはもはや何が保存されるかではなく、必要なときに何を表面化できるかということです。何十億もの例を合成し、一貫したものを即座に提供する能力。 これを「偽物」と呼ぶのは簡単です。しかし、よく見てください。論文を書いたり、質問に答えたり、アドバイスをしたりするなど、私たちが人間の知能と呼んでいるもののほとんどはパフォーマンスです。 それは、脳がどのようにそれを生成したかという謎ではなく、出力によって判断されます。ChatGPT はその事実を暴露したところです。 危険は、時代遅れのスコアカードにしがみついていることです。知能を記憶やテスト受験としてのみ定義すると、機械はすでに「勝つ」ことになります。しかし、それを判断力、好み、価値観(重要なものを選択する人間の能力)と定義すると、ChatGPTは人間に取って代わるものではありません。 それは私たちに知性が本当に何であるかを思い出させてくれます。

ここで何が起こっているのでしょうか?!

情報クエリにおいて Google が ChatGPT よりもはるかに優れていることを示す面白い小さな例 私は両方に尋ねました。 「ジョン・マクフィーのエッセイ『Brigade de Cuisine』はどのレストランについてでしたか? グーグルはすぐに私に言いました。OpenAIは私に何度も嘘をつきました。私がそれを嘘つきと呼んだとき、それはついに私に言いました

1/ 投資家であろうと創業者であろうと、自分のキャリアのためにできる最も価値のあることの 1 つは、「素晴らしい」が実際にどのようなものかを確認することです。

エージェントはデモで魔法のように見えます。彼らは生産で崩壊します。 理由は単純で、ワークフローがドリフトしたときに覚えることができず、グラウンディングできず、適応できないからです。 人々は、スクラッチパッド、木の丸太、ボルトで固定されたナレッジグラフなど、あらゆるものを問題に投げかけています。そのほとんどはガムテープです。しかし、記憶と文脈が堀であることは明らかです。 ナレッジグラフは新しいものではありません。90年代後半に始まり、2012年にGoogleが独自のブランド化を成し遂げたときに主流となり、それ以来、検索、広告、eコマース、不正検出を静かに推進してきました。ビッグテック以外では、構築に費用がかかりすぎ、新鮮な状態を維持するのが難しすぎ、専門家に依存しすぎたため、突破口を開くことはありませんでした。 今、方程式は変わりました。言語モデルは、エンティティを抽出し、関係をマッピングし、グラフをリアルタイムで更新できます。突然、グラフは学術的なオーバーヘッドが減り、より実用的な基礎が付けられました。 ただし、グラフは埋め込み全体の検索に取って代わるものではありません。彼らはそれを補完します。本番環境で機能するのはハイブリッド検索です。 -ベクトルによるワイドリコール:「このようなものを見せてください」 -グラフによる正確な推論:「これらのことがどのようにつながっているかを正確に示してください」 -エージェントによって融合され、幅と深さの両方を提供します ライブで見ているもの: -永続的なメモリのないエージェントは、6週間後に大量に発生します。ユーザーは毎朝再トレーニングすることはありません。 -購入者は巧妙なプロンプトを気にしません。彼らは信頼、つまりエージェントがアクションを実行する前に評価、ロールバック、監査、権限を適用する能力を重視しています。 何が機能しているのか: 垂直ハイブリッド。アカウント、ポリシー、および権限に基づいた財務エージェント。医療コード、医薬品、コンプライアンス規則に基づいた医療エージェント。 メモリ、コンテキスト、信頼は機能ではありません。それらはインフラです。

今日のテクノロジー界の巨人は、昨日の墓場で働いています