Не можна навчити рибку ходити.

Щойно зійшлися на дзвінку із засновником, який думав, що вони позаду. Їх не було. Вони були саме там, де мали бути: посеред проблем, які змушують до такого навчання, яке не купиш, а лише заробляєш. Кожен засновник в якийсь момент відчуває себе позаду. Позаду конкурентів, які дивляться далі. За інвесторами, які ставлять неможливі питання. Позаду однолітків, у яких, здається, все з'ясовано. Але правда в тому, що ви відстаєте, зазвичай означає, що ви нарешті потрапляєте в реальність. Це і є справжня навчальна програма стартапів. Ви не дізнаєтеся, як встановити ціну, прочитавши пост у блозі. Ви дізнаєтеся, коли клієнт каже: «Це занадто дорого» і кладе слухавку. Ви не дізнаєтеся, як найняти, слухаючи подкаст. Ви дізнаєтеся, коли перша людина, яку ви найняли, виявляється неправильною кандидатурою, і вам доводиться її відпустити. Ви не навчитеся керувати, цитуючи книги. Ви дізнаєтеся, коли твоя команда дивиться на тебе в момент сумнівів і чекає, поки ти приймеш рішення. Ніщо з цього не приносить задоволення. Таке відчуття, що ти відстаєш. Але це представники. Це і є навчання. Засновники, які його роблять, найдовше виживають на арені проблем. Кожна важка розмова, кожна втрачена угода, кожен момент «ми повинні бути далі» є частиною справжнього прогресу. Якщо ви засновник і відчуваєте себе позаду, пам'ятайте: ви не запізнюєтеся. Ви вчитеся єдиним важливим способом.

Aave Protocol схожий на 37-й за величиною банк, за винятком того, що це не банк, а мережа, до якої будь-яка фінансова установа може підключитися, щоб розблокувати прибутковість, не пов'язану з ФРС.

ChatGPT змушує нас визнати, що інтелект без осуду – це лише мімікрія.

Коли з'явився ChatGPT, він відкрив визначення інтелекту. Протягом десятиліть інтелект означав вирішення складних проблем або зберігання знань. Тести на IQ, ЗНО, шахи. Але ChatGPT показує дещо інше: інтелект як взаємодія. Вона не знає в людському розумінні. Він генерує відповіді за запитом. І все ж цей досвід здається розумним, тому що він реагує, контекстуальний і корисний в даний момент. Ось і вся зміна. Розвідка – це вже не про те, що зберігається, а про те, що можна спливти на поверхню, коли це необхідно. Здатність синтезувати мільярди прикладів і миттєво створювати щось цілісне. Це легко назвати «підробкою». Але придивіться уважніше. Більшість з того, що ми називаємо людським інтелектом, наприклад, написання статті, відповідь на запитання або навіть надання поради, є продуктивністю. Про нього судять за результатом, а не за загадкою того, як мозок його виробляв. ChatGPT лише викрив цей факт. Небезпека полягає в тому, щоб чіплятися за застарілі таблиці показників. Якщо ми визначаємо інтелект лише як пам'ять або тестування, машини вже «виграють». Але якщо ми визначаємо це як судження, смак і цінності (здатність людини вибирати те, що має значення), то ChatGPT не замінює людей. Це нагадує нам, що таке інтелект насправді.

Що тут взагалі відбувається?!

Кумедний маленький приклад того, як Google набагато кращий за ChatGPT за інформаційними запитами Я спитав обох: "Про який ресторан було написано есе Джона Макфі "Бригада кухні"? Гугл мені одразу сказав. OpenAI брехала мені неодноразово. Коли я назвав його брехуном, він нарешті сказав мені

1. Одна з найцінніших речей, які ви можете зробити для своєї кар'єри – незалежно від того, чи є ви інвестором чи засновником – це побачити, як насправді виглядає «великий».

У демоверсії агенти виглядають чарівно. Вони зазнають краху у виробництві. Причина проста: вони не можуть запам'ятати, не можуть заземлитися і не можуть адаптуватися, коли робочий процес дрейфує. Люди кидають на проблему все: блокноти для подряпин, журнали дерев, прикручені графіки знань. Більша його частина – це клейка стрічка. Але тепер зрозуміло: пам'ять і контекст – це рів. Графіки знань не є чимось новим. Вони розпочалися наприкінці дев'яностих, стали мейнстрімом, коли Google випустив свій власний бренд у 2012 році, і з тих пір непомітно підтримують пошук, рекламу, електронну комерцію та виявлення шахрайства. Поза межами Big Tech вони ніколи не пробивалися, оскільки були занадто дорогими у виробництві, занадто важкими для збереження свіжості, занадто залежними від фахівців. Зараз рівняння змінилося. Мовні моделі можуть витягувати сутності, відображати зв'язки та оновлювати графіки в режимі реального часу. Раптом графіки стають менш академічними накладними витратами і більш практичним обґрунтуванням. Але графіки не замінюють пошук у різних вкладеннях. Вони доповнюють його. Те, що працює на виробництві, — це гібридний пошук: -широке відкликання через вектори: "покажіть мені такі речі" -точне міркування за допомогою графіків: «покажіть мені, як саме ці речі пов'язані» -злитий агентом для передачі як ширини, так і глибини Що ми бачимо наживо: - Агенти без постійної пам'яті зникають через шість тижнів. Користувачі не будуть перетренуватися щоранку. -Покупцям начхати на розумні підказки. Вони дбають про довіру: здатність оцінювати, відкочувати, перевіряти та застосовувати дозволи до того, як агент почне діяти. Що працює: вертикальні гібриди. Фінансовий агент, що ґрунтується на облікових записах, політиках і дозволах. Медичний працівник, що ґрунтується на медичних кодексах, ліках та правилах відповідності. Пам'ять, контекст і довіра не є функціями. Це інфраструктура.

Технологічні титани сьогодення працюють на кладовищах вчорашнього дня