El Diario del Pueblo ha calificado el incidente de Luo Yonghao y Jia Guolong: ¿Acaso la comida precocinada solo afecta el sabor? Xibei no se verá afectado, impacta a decenas de miles de empleados, afecta la estabilidad social. Lo que realmente le importa al jefe es la línea base, ustedes, que solo juegan con el tráfico, cuanto más lejos se vayan, mejor.

¿Por qué se dice que NotebookLM es el arma secreta de Google para vencer a la competencia y obtener la corona de AGI? En comparación con la gran cantidad de productos de Internet, NotebookLM es una forma de producto muy rara: Obtiene el proceso y los resultados del pensamiento y la investigación serios de las personas: cómo los humanos entienden problemas, descomponen problemas, corrigen errores y se acercan a respuestas en tareas reales y de alta carga cognitiva. Esto significa para Google una gran cantidad de datos etiquetados de alta calidad, y que se actualizan constantemente. Y esto es precisamente lo que más escasea en el proceso hacia la AGI. Hoy en día, todas las principales empresas de modelos grandes tienen potencia de cálculo, modelos y capacidades de ingeniería. Lo que realmente marca la diferencia es la calidad de la señal de entrenamiento. NotebookLM es una de las pocas bases de datos de señales de entrenamiento de este tipo en la industria. Porque en NotebookLM, los usuarios colocan información importante. Luego: Deciden qué información merece ser retenida Si deben hacer una organización estructurada Qué preguntar primero, qué preguntar después Dónde está el error, dónde hay que empezar de nuevo Cuándo detenerse, cuándo continuar profundizando Todo esto son retroalimentaciones lingüísticas y elecciones de comportamiento. Para el modelo, estas son señales de supervisión de alta relación señal-ruido. Son mucho más complejas y reales que las etiquetas de "correcto / incorrecto". Otros productos de Internet en el mercado también pueden realizar algunas funciones de recopilación de datos de usuarios. Pero para obtener a largo plazo trayectorias cognitivas de alta calidad, deben cumplirse simultáneamente varias condiciones: 1. Confianza del usuario, utilizado en el aprendizaje, trabajo e investigación. 2. La forma del producto fomenta el pensamiento profundo. 3. Puede soportar el consumo de potencia de cálculo derivado de los repetidos intentos y errores de una gran cantidad de usuarios. Este tipo de productos en el mercado es en realidad muy escaso, especialmente considerando la cantidad de usuarios. Y la gran riqueza de Google, con precios bastante bajos, maximiza la ventaja de NotebookLM. El verdadero significado de un precio bajo es: Permitir que los usuarios se atrevan a sacar a la luz problemas complejos, inciertos y que aún no han sido completamente pensados para experimentar repetidamente. Para Google, este es un intercambio extremadamente rentable: Realizar más rondas de inferencia, con un costo de cálculo limitado A cambio, obtienen trayectorias cognitivas profundas que no se pueden obtener de otra manera. Solo empresas como Google se atreven a renunciar a ingresos a corto plazo a cambio de acumulación de capacidades a largo plazo. Al observar todo el proceso en conjunto, queda muy claro que NotebookLM en realidad ayuda a acelerar el ciclo de AGI de Google: 1. Liberación de potencia de cálculo a bajo costo 2. Investigación profunda de los usuarios y repetidos intentos y errores 3. Sedimentación de datos de comportamiento cognitivo de alta densidad 4. Evolución del modelo en "capacidad de investigación" y "capacidad de trabajo" 5. Mejora de la experiencia del producto 6. Ampliación de la escala de usuarios y la profundidad de uso 7. El mercado vuelve a entender el valor a largo plazo de la IA de Google 8. Reducción de costos de capital, expansión de potencia de cálculo e infraestructura 9. Regreso al punto de partida, amplificación cíclica Este es un camino extremadamente difícil de replicar. NotebookLM ayuda a Google a observar continuamente cómo los humanos piensan y trabajan en el mundo real. Mientras la mayoría de las empresas aún están optimizando la "capacidad de responder preguntas", Google ya está entrenando sistemáticamente la "capacidad de entender problemas, descomponer problemas y corregir problemas". Una vez que este ciclo comienza a girar, los competidores, incluso si lo entienden, tendrán dificultades para alcanzarlo. Incluso si quieren perseguirlo, puede que no tengan suficientes usuarios o potencia de cálculo. NotebookLM no es solo una función, es un conjunto completo de ventajas sistémicas que surgen de la larga visión de Google + escala + confianza + potencia de cálculo a bajo costo. Declaración: Poseo activos mencionados en el tweet, mis opiniones están llenas de sesgos, no es un consejo de inversión, haz tu propia investigación (dyor).