辛口

自己最適化符号化エージェントのための長期記憶システム H/T @qoder_ai_ide

先週見逃した方のために、私は製品の市場適合性、そしておそらくもっと重要なことに、ビジネスモデルの製品適合性について難しい質問を声に出して疑問を抱くエッセイを書きました。 このエッセイは、粗利益率と一般的な悲観的な見方に対する「決まり文句」の批判として、やや不誠実に投げかけられています。これは真実からかけ離れたものではありません。 私は新しい会社にとても元気を与えられています。価値創造と革新に美しさを見出すので、責任ある企業ができるだけ長く耐えてほしいと願っています。私は自分自身を、希望保有期間が「永久」である投資家だと考えています。それが保留期間である場合は、長期的な防御可能性をできるだけ親密かつ微妙に理解しようとします。面白い事実:NVIDIAを手がけたセコイアのパートナーであるマーク・スティーブンスは、今でもキャリーインタレスト株式を保有しています。彼は1998年から取締役を務めています。 私が Thrive にいたときに @Twitch への投資を主導したとき、会社は多額の資金を燃やしていました。CDNの請求額は(既存のデータセンターに加えて)高額でした。ライブコンテンツはメディアバイヤーにとって怖く、知られていないため、広告収入の獲得に苦労しました。私たちは素晴らしい製品を持っていることを知っていたので、適切なビジネスモデルを見つける必要がありました。 チームがサブスクリプション(「サブ」)を発明した瞬間を私は決して忘れません。これは、視聴者、ストリーマー、そしてプラットフォーム自体の間で、プラットフォーム上のインセンティブが完璧に調整されたものでした。Product Market Fit を見つけてから数年後、同社はビジネス モデル Product Fit を見つけました。 ビジネスモデルの製品適合への道は必ずしも簡単ではありませんが、投票機から計量機への市場移行に耐えるために必要です。 Googleはオークションベースの広告を発明しました。ロビンフッドは、注文フローの支払いに取引手数料を回避しました。Facebook自体は、ネイティブモバイル広告でモバイルに移行する前は、劇的に収益化が不十分でした。 個人的には、ビジネスモデルの製品適合性への道のりは、製品の市場適合性への道のりと同じくらい挑戦的で爽快だと思います。それが企業が真に耐久性を保つことを可能にするものです。 あなたがProduct Market Fitを持っている創業者で、ビジネスモデルProduct Fitを見つける方法について相談したいなら、ぜひ一緒にジャムをさせていただきたいです。

ピークパフォーマンス@PaceCap

不評な意見:GPT-5が好き

美しい体験にとても圧倒され、@TorchHealth - 一般的な健康の未来のように感じます すべての AI 機能は、肥大化することなくエレガントに *クリック* するだけです 組み込みのプロンプト、自然言語データ分析、データの相互運用性のためのMCPを使用したチャット

このようなことがもっと起こることを期待しています 暗号通貨は、ENV ファイルのシード フレーズ/秘密鍵が文字通りお金へのアクセスを提供するため、簡単に実現できるものです

中国における AI に関するよくある誤解に関する @kevinsxu 氏の見解を理解してください。 (1) 中国のデータ優位性は、人口規模やプライバシーの緩さだけでなく、ハードウェアの垂直統合にあります。 (2) 米国の研究所は積極的にプレイしないことを決定し、グローバルデータにおいて中国のAIに優位性を与える

AI テイスティング ビジネス ライティングの利点の 1 つは、発表投稿やブログ投稿を読む速度がいかに速くなるかです 私の脳にはすでにコンテキストトークンがあるようです。