目前的主題是：雇用實驗者而非專家。 在最熱門的機器學習人才競爭之外，最快、最有才華的實驗者現在比最有經驗的領導者更有價值。這意味著，現在不僅是建設過程中令人興奮的時刻，也是誰在進行建設的時刻。

數據作為石油的模型是錯誤的。數據是血液。

AI 現在不僅可以協助工作，還經常能直接完成工作。這一變化對服務行業有重大影響，其中之一是傳統的定價模型崩潰。 在 SaaS 領域，我們已經看到從基於座位的定價轉向基於使用的計費，因為軟體越來越多地與其他軟體互動，而不是與人互動。 現在我們需要新的模型來取代可計費小時的概念。也許是可計費的結果？ 在下面的帖子中探討...

創造力正處於深藍和卡斯帕羅夫時刻

部落格文章：$ / MWh - 人工智慧時代的指標

我無法讓 ChatGPT 停止在每個回答中滲透尼克隊的內容，因為我告訴它要記住我兒子是個球迷——這讓我思考不僅是 AI 中記憶的角色，還有遺忘的角色。 也許最好的 AI 記憶不會是完美的數據庫。也許它們會是藝術性的編輯，擅長不完美地記住。知道哪些信號是核心，哪些是過眼雲煙，哪些應該輕輕淡出背景。

工具推動效率。記錄系統建立依賴性，最終形成長期的護城河。 我們對能夠優雅地檢索、移動和處理數據的工具感到興奮。但我們更感興趣的是與那些能將這些數據轉化為集體知識和真實來源的工具合作。

今年將會發表近500萬篇科學論文，但大多數將永遠不會被閱讀。 不是因為它們不重要，而是因為它們被埋沒了。 Consensus 是 AI 研究堆疊。搜尋、推理和引用於一個工具中。

@RadiantNuclear的美好時刻以及新型可擴展能源的發展

本週四舉辦一場活動，重點關注量子及其對比特幣的影響 聯合主持人：@qdayclock @apruden08 @FinnMurphy12 @lmushin @variantfund 如果您想拉起，請在下面連結！