Si estás en tus 20 años en tecnología en este momento, un par de años en OpenAI, Anthropic o una gran startup de IA te darán 10 veces más impulso en tu carrera que cualquier MBA o título de posgrado (y con mucha menos deuda).

Tiempos extraños en los mercados: * La liquidez ahora parece un poco pública para la docena o más de mega-unicornios globales que realizan licitaciones para empleados e inversores tempranos. * El dinero minorista está entrando rápidamente en los mercados privados, a través de fondos. Así que, al menos para algunos, hemos creado un mercado público en la sombra.

Wow, casi 10 años desde que vi por primera vez Hamilton en los avances - es difícil describir lo mágico que fue.

Mientras tanto en NYC

A los fundadores de IA hoy: hace 4-5 años, los capitalistas de riesgo se peleaban por invertir en cosas como ETL, catálogos de datos, orquestación de datos (!), observabilidad de datos, etc. Aprovecha el dinero mientras te lo entregan, pero ten en cuenta que esas cosas van y vienen, y construye para el largo plazo.

Hoy aprendí que hay una conferencia de plegado de papel en Nueva York y de repente vi nuestro futuro en un futuro dominado por la IA, jaja.

Última hora: Alex Honnold anuncia la secuela de "Free Solo", escalará libremente la gráfica ARR de Replit sin cuerdas.

El ex-investigador de DeepMind @MishaLaskin sobre la construcción de superinteligencia, la codificación como un atajo, el aprendizaje por refuerzo, el lanzamiento del primer producto de @reflection_ai, Asimov, y la competencia con los grandes laboratorios de IA 00:00 - Introducción 01:42 - Reflection AI: Orígenes y Misión de la Empresa 04:14 - Haciendo Concreta la Superinteligencia 06:04 - ASI vs. AGI: Por qué se Movieron los Objetivos 07:55 - Superinteligencia Organizacional como un Oráculo 12:05 - Codificación como Atajo: Manos, Piernas y Cerebro para la IA 20:55 - Capturando el Conocimiento Tribal en las Organizaciones 26:31 - Presentando Asimov: Investigación Profunda para Código 28:44 - Memoria a Nivel de Equipo 33:07 - Diseño Multi-Agente 34:48 - Recuperación e Integración de Datos en Asimov 39:41 - Aprendizaje por Refuerzo en Asimov 41:04 - El Viaje de Misha: De la Física a la IA 42:06 - Creciendo en un Pueblo Desértico Impulsado por la Ciencia 53:03 - Construyendo Agentes Generales en DeepMind 56:57 - Fundando Reflection AI Después de DeepMind 58:54 - Producto vs tecnología en IA 1:02:22 - El Estado de los Agentes de Codificación Autónomos 1:04:26 - ¿Qué Sigue para Reflection AI?

2024: todos dicen - las empresas de LLM serán commoditizadas, las capas delgadas no tienen poder de permanencia 2025: las empresas de LLM se mueven a la capa de aplicaciones; las capas se mueven hacia abajo en la pila, comienzan a construir sus propios modelos de base (Cursor) 2026: ¿los ganadores son jugadores de pila completa (modelo + aplicación)?

El principal problema de la mini recesión que tuvimos en tecnología/venture entre 2022 y 2024 es que no duró lo suficiente. No aprendimos nada.