Wenn du gerade in deinen 20ern in der Tech-Branche bist, werden ein paar Jahre bei OpenAI, Anthropic oder einem großartigen KI-Startup dir das 10-fache an Karriere-Boost geben im Vergleich zu einem MBA oder einem Abschluss (und das mit viel weniger Schulden).

Seltsame Zeiten an den Märkten: * Die Liquidität sieht jetzt für die Dutzend oder mehr globalen Mega-Einhörner, die Ausschreibungen für Mitarbeiter und frühe Investoren durchführen, öffentlich aus. * Privates Geld strömt schnell über Fonds in die privaten Märkte. Für einige haben wir also einen Schatten-Öffentlichen Markt geschaffen.

Wow, fast 10 Jahre bis zum Tag, seit ich Hamilton zum ersten Mal in den Previews gesehen habe - schwer zu beschreiben, wie magisch das war.

In der Zwischenzeit in NYC

An die KI-Gründer von heute: Vor 4-5 Jahren haben sich VCs gegenseitig überboten, um in Dinge wie ETL, Datenkataloge, Datenorchestrierung (!), Datenbeobachtbarkeit usw. zu investieren. Greift das Geld, solange es euch angeboten wird, aber seid euch bewusst, dass solche Dinge kommen und gehen, und baut für die langfristige Zukunft.

Heute habe ich erfahren, dass es eine Papierfaltkonferenz in NYC gibt und plötzlich sah ich unsere Zukunft in einer von KI dominierten Zukunft lol

Breaking: Alex Honnold kündigt die Fortsetzung von "Free Solo" an, wird die Replit ARR-Tabelle ohne Seile frei klettern.

Ex-DeepMind-Forscher @MishaLaskin über den Aufbau von Superintelligenz, Programmierung als Abkürzung, verstärkendes Lernen, die Einführung des ersten Produkts von @reflection_ai, Asimov, und den Wettbewerb mit den großen KI-Labors 00:00 - Einführung 01:42 - Reflection AI: Unternehmensursprünge und Mission 04:14 - Superintelligenz konkret machen 06:04 - ASI vs. AGI: Warum sich die Zielvorgaben verschoben haben 07:55 - Organisatorische Superintelligenz als Orakel 12:05 - Programmierung als Abkürzung: Hände, Beine & Gehirn für KI 20:55 - Erfassung von tribalem Wissen in Organisationen 26:31 - Einführung von Asimov: Tiefenforschung für Code 28:44 - Teamweite Erinnerung 33:07 - Multi-Agenten-Design 34:48 - Datenabruf und -integration in Asimov 39:41 - Verstärkendes Lernen in Asimov 41:04 - Mishas Reise: Von der Physik zur KI 42:06 - Aufwachsen in einer wissenschaftlich geprägten Wüstenstadt 53:03 - Aufbau allgemeiner Agenten bei DeepMind 56:57 - Gründung von Reflection AI nach DeepMind 58:54 - Produkt vs. Technik in der KI 1:02:22 - Der Stand autonomer Programmieragenten 1:04:26 - Was kommt als Nächstes für Reflection AI

2024: Jeder sagt - LLM-Unternehmen werden commoditized, dünne Wrapper haben keine Beständigkeit. 2025: LLM-Unternehmen steigen in die App-Schicht auf; Wrapper bewegen sich nach unten im Stack, beginnen ihre eigenen Fundamentmodelle zu bauen (Cursor). 2026: Die Gewinner sind Full-Stack-Player (Modell + App)?

Das Hauptproblem der Mini-Rezession 2022-24, die wir im Tech-/Venture-Bereich hatten, ist, dass sie nicht lange genug gedauert hat. Wir haben nichts gelernt.