Зараз штучний інтелект поглинув усі письмові знання світу. Отже, як ChatGPT і Клод продовжують ставати розумнішими? Експерти-люди створюють нові навчальні дані з нуля. → Доктор біологічних наук знаходить, де ChatGPT ламає згортання білків, а потім пише правильне покрокове рішення, якого ніде не існує в Інтернеті → Доктор філософії з фізики виявляє, що ChatGPT зазнає невдачі в розрахунках квантового поля, а потім надає повний математичний доказ із належною методологією → Кожен експерт отримує за цю роботу $150-200/год З моєї розмови з @GarrettLord: лабораторії штучного інтелекту перейшли від «попереднього навчання» (наявні дані) до «після навчання» (люди заповнюють прогалини в знаннях). Для цього потрібні сотні тисяч експертів у кожній галузі. @JoinHandshake зрозуміли, що їхня власна мережа з 20 мільйонами студентів (500+ докторів наук, студенти магістратури 3М) — це саме те, що потрібно прикордонним лабораторіям, і менш ніж за рік побудувала бізнес вартістю 100 мільйонів доларів, з'єднавши цих експертів із кожною великою лабораторією штучного інтелекту. Зараз це одна з найбільш швидкозростаючих компаній в історії Кремнієвої долини — і прискорюється. Одна з моїх найбільш яскравих розмов цього року:
Lenny Rachitsky
Lenny Rachitsky24 серп., 23:30
Нуль до $50 млн за 4 місяці. $100M+ за 12 місяців. Це історія про те, як @JoinHandshake виявили, що вони сидять на найціннішому ресурсі штучного інтелекту: 20 мільйонах студентів та експертів. Протягом десяти років @GarrettLord будував кар'єрну мережу для студентів і докторів наук. Відмінний бізнес, який добре розвивається. Потім стався штучний інтелект. Минулого Різдва Гарретт зрозумів, що його мережа з 500 000 докторів наук і 3 мільйонів магістрів – це саме те, що відчайдушно потрібно лабораторіям штучного інтелекту для навчання своїх моделей. Під час канікул він літав по країні, спілкувався з керівниками лабораторій і запустив новий бізнес всередині своєї існуючої компанії. Через вісім місяців вони тепер працюють з усіма 7 великими лабораторіями передового штучного інтелекту і стали однією з найбільш швидкозростаючих компаній в історії Кремнієвої долини. У нашій розмові Гарретт ділиться: 🔸 Як Handshake знайшов таку можливість 🔸 Чому моделі штучного інтелекту потребують експертів-людей (наприклад, докторів наук з фізики) для вдосконалення 🔸 Що насправді включає в себе це «маркування даних» 🔸 Всередині самої роботи: що робить доктор біологічних наук протягом 8 годин, що робить GPT-5 розумнішим 🔸 Сценарій побудови стартапу всередині стартапу: окремі команди, окремі офіси, все розділено 🔸 Чому перехід від маркування даних «універсального» до «експертного» створив унікальну можливість для бізнесу 🔸 Чому штучний інтелект не знищить робочі місця початкового рівня — він створює «костюми Залізної людини», які роблять молодших співробітників у 10 разів продуктивнішими Слухати зараз 👇 • Ютуб: • Spotify: •Яблуко: Дякуємо нашим чудовим спонсорам за підтримку подкасту: 🏆 @coderabbitai — Скоротіть час рев'ю коду та баги вдвічі. Зараз: 🏆 @orkesio — Корпоративна платформа для надійних додатків та агентних робочих процесів: 🏆 @AnthropicAI — Штучний інтелект для вирішення проблем і підприємств:
42,03K