Si vous êtes dans la vingtaine dans le secteur technologique en ce moment, quelques années chez OpenAI, Anthropic ou une excellente startup d'IA vous donneront 10 fois plus de valeur pour votre carrière qu'un MBA ou un diplôme de troisième cycle (et beaucoup moins de dettes).

Des temps étranges sur les marchés : * La liquidité semble maintenant publique pour la douzaine de méga-unicorne mondiaux qui gèrent des appels d'offres pour les employés et les premiers investisseurs * L'argent de détail arrive rapidement sur les marchés privés, via des fonds Donc, du moins pour certains, nous avons créé un marché public fantôme.

Wow, presque 10 ans jour pour jour depuis que j'ai vu Hamilton en avant-première - difficile de décrire à quel point c'était magique.

Pendant ce temps à NYC

À l'intention des fondateurs d'IA aujourd'hui : il y a 4-5 ans, les VC se bousculaient pour investir dans des choses comme l'ETL, les catalogues de données, l'orchestration des données (!), l'observabilité des données, etc. Prenez l'argent tant qu'il vous est offert, mais sachez que ces choses vont et viennent, et construisez pour le long terme.

Aujourd'hui, j'ai appris qu'il y a une conférence sur le pliage de papier à New York et j'ai soudainement vu notre avenir dans un futur dominé par l'IA lol

Breaking : Alex Honnold annonce une suite de "Free Solo", il escaladera le graphique ARR de Replit en libre sans cordes.

Ancien chercheur de DeepMind @MishaLaskin sur la construction de superintelligence, le codage comme raccourci, l'apprentissage par renforcement, le lancement du premier produit de @reflection_ai, Asimov, et la concurrence avec les grands laboratoires d'IA 00:00 - Introduction 01:42 - Reflection AI : Origines et mission de l'entreprise 04:14 - Rendre la superintelligence concrète 06:04 - ASI vs. AGI : Pourquoi les objectifs ont changé 07:55 - Superintelligence organisationnelle en tant qu'oracle 12:05 - Le codage comme raccourci : Mains, jambes et cerveau pour l'IA 20:55 - Capturer le savoir tribal dans les organisations 26:31 - Présentation d'Asimov : Recherche approfondie pour le code 28:44 - Mémoire collective de l'équipe 33:07 - Conception multi-agents 34:48 - Récupération et intégration des données dans Asimov 39:41 - Apprentissage par renforcement dans Asimov 41:04 - Le parcours de Misha : De la physique à l'IA 42:06 - Grandir dans une ville désertique axée sur la science 53:03 - Construire des agents généraux chez DeepMind 56:57 - Fondement de Reflection AI après DeepMind 58:54 - Produit vs technologie dans l'IA 1:02:22 - L'état des agents de codage autonomes 1:04:26 - Quelles sont les prochaines étapes pour Reflection AI

2024 : tout le monde dit - les entreprises de LLM seront commoditisées, les wrappers fins n'ont pas de pouvoir de maintien. 2025 : les entreprises de LLM montent au niveau des applications ; les wrappers descendent dans la pile, commencent à construire leurs propres modèles de base (Cursor). 2026 : les gagnants sont des acteurs full stack (modèle + application) ?

Le principal problème de la mini-récession 2022-24 que nous avons connue dans le secteur technologique/du capital-risque est qu'elle n'a pas duré assez longtemps. Nous n'avons rien appris.