Een conventioneel verhaal dat je misschien tegenkomt, is dat AI te ver gevorderd is voor een nieuw, onderzoeksgericht startup om de gevestigde AI-bedrijven te overtreffen en te overtreffen. Dit is precies het gevoel dat ik vaak hoorde toen OpenAI begon ("hoe kunnen jullie met z'n weinigen ooit concurreren met Google?") en 1) het was heel verkeerd, en toen 2) was het weer heel verkeerd met een hele nieuwe ronde startups die nu OpenAI uitdagen, en naar mijn mening is het vandaag de dag nog steeds verkeerd. Schalen en lokaal verbeteren wat werkt, zal blijven zorgen voor ongelooflijke vooruitgangen, maar met zoveel vooruitgang die zo snel is ontgrendeld, met zoveel stof dat in de lucht wordt gegooid in het proces, en met nog steeds een grote kloof tussen grens-LLM's en het voorbeeld van de magie van een geest die op 20 watt draait, voelt de kans op doorbraken in onderzoek die dichter bij 10X verbeteringen opleveren (in plaats van 10%) naar mijn mening nog steeds heel hoog - genoeg om op te blijven wedden en naar te blijven zoeken. Het lastige is natuurlijk het creëren van de voorwaarden waaronder dergelijke doorbraken kunnen worden ontdekt. Ik denk dat zo'n omgeving zelden samenkomt, maar @bfspector & @amspector100 zijn briljant, met (zeldzaam) full-stack begrip van LLM's van boven (wiskunde/algoritmen) tot onder (megakernels/gerelateerd), ze hebben een goed oog voor talent en ik denk dat ze iets heel bijzonders zullen kunnen bouwen. Gefeliciteerd met de lancering en ik kijk uit naar wat jullie gaan maken!