今の人材のテーマは、専門家よりも実験者を雇うことです。 最も話題の ML 人材争い以外では、最も速く、最も才能のある実験者が、最も経験豊富なリーダーよりも価値があります。これは、建設中のものだけでなく、誰が建設を行っているかについても、ワイルドでエキサイティングな時期であることを意味します。

石油としてのデータは間違ったモデルです。データは血です。

AI は作業を副操縦するだけでなく、多くの場合、直接作業を行うことができます。この変化はサービス業に大きな影響を及ぼしますが、その一つは、従来の価格設定モデルが崩壊することです。 SaaSでは、ソフトウェアが人ではなく他のソフトウェアと対話することが増えているため、シートベースの価格設定から使用量ベースの請求への移行が見られました。 現在、請求可能時間の概念に代わる新しいモデルが必要です。もしかしたら、それは請求可能な結果でしょうか? 以下に投稿して探索します...

創造性はディープブルー&カスパロフの瞬間にあります

ブログ投稿: $ / MWh - AI 時代の指標

息子がファンであることを覚えておくように言った後、ChatGPT にニックスのすべての回答に浸透するのをやめさせることができませんでした。 おそらく、最高の AI メモリは完璧なデータベースではないでしょう。もしかしたら、彼らは不完全に記憶することに長けた、巧妙な編集者になるかもしれません。どの信号がコアであり、どの信号が一過性の気まぐれであり、どの信号が背景にそっとフェードアウトする必要があるかを知ること。

ツールは効率を高めます。記録的なシステム構築への依存性、そして最終的には長期的な堀。 私たちは、データをエレガントに取得、移動、処理するツールに興奮しています。しかし、私たちは、このデータを集合的な知識と真実の源に変えるツールと提携することに関心があります。

今年は500万本近くの科学論文が発表されますが、そのほとんどは読まれることはありません。 それは、彼らが重要でないからではなく、埋もれているからだ。 コンセンサスはAI研究スタックです。検索、推論、参照を1つのツールで実現します。

@RadiantNuclearにとって素晴らしい瞬間であり、新しい形のスケーラブルなエネルギーの進歩

今週の木曜日に、量子とそのビットコインへの影響に焦点を当てたイベントを開催しました 共同ホスト:@qdayclock @apruden08 @FinnMurphy12 @lmushin @variantfund プルアップしたい場合は、以下のリンクをクリックしてください!