Se você está na casa dos 20 anos na área de tecnologia agora, alguns anos na OpenAI, Anthropic ou em uma ótima startup de IA lhe darão 10 vezes mais impulso na carreira do que qualquer MBA ou grau de pós-graduação (e com muito menos dívida).

Tempos estranhos nos mercados: * A liquidez agora parece um pouco pública para a dúzia ou mais de mega-unicórnios globais que realizam licitações para funcionários e investidores iniciais * O dinheiro de retalho está a entrar rapidamente nos mercados privados, através de fundos Assim, pelo menos para alguns, criámos um mercado público sombra

Uau, quase 10 anos desde que vi Hamilton pela primeira vez em pré-estreia - é difícil descrever quão mágico foi isso.

Entretanto em NYC

Aos fundadores de IA hoje: há 4-5 anos, os VCs estavam a atropelar-se para investir em coisas como ETL, catálogos de dados, orquestração de dados (!), observabilidade de dados, etc. Aproveitem o dinheiro enquanto ele é oferecido a vocês, mas estejam cientes de que essas coisas vão e vêm, e construam para o longo prazo.

Hoje aprendi que há uma conferência de dobragem de papel em Nova Iorque e de repente vi o nosso futuro num futuro dominado pela IA lol

Notícias de última hora: Alex Honnold anuncia a sequência de "Free Solo", irá escalar livremente o gráfico ARR da Replit sem cordas.

Ex-investigador da DeepMind @MishaLaskin sobre a construção de superinteligência, programação como um atalho, aprendizagem por reforço, lançamento do primeiro produto da @reflection_ai, Asimov, e a concorrência com os grandes laboratórios de IA 00:00 - Introdução 01:42 - Reflection AI: Origens e Missão da Empresa 04:14 - Tornando a Superinteligência Concreta 06:04 - ASI vs. AGI: Por que os Objetivos Mudaram 07:55 - Superinteligência Organizacional como um Oráculo 12:05 - Programação como Atalho: Mãos, Pernas e Cérebro para IA 20:55 - Capturando Conhecimento Tribal em Organizações 26:31 - Apresentando Asimov: Pesquisa Profunda para Código 28:44 - Memória Coletiva da Equipa 33:07 - Design Multi-Agente 34:48 - Recuperação e Integração de Dados em Asimov 39:41 - Aprendizagem por Reforço em Asimov 41:04 - A Jornada de Misha: Da Física à IA 42:06 - Crescendo numa Cidade Desértica Orientada pela Ciência 53:03 - Construindo Agentes Gerais na DeepMind 56:57 - Fundando a Reflection AI Após a DeepMind 58:54 - Produto vs tecnologia em IA 1:02:22 - O Estado dos Agentes de Programação Autônomos 1:04:26 - O que vem a seguir para a Reflection AI

2024: todos dizem - as empresas de LLM serão comoditizadas, envoltórios finos não têm poder de permanência 2025: as empresas de LLM sobem para a camada de aplicação; os envoltórios descem na pilha, começam a construir os seus próprios modelos de base (Cursor) 2026: os vencedores são jogadores de pilha completa (modelo + aplicação)?

O principal problema da mini recessão de 2022-24 que tivemos na tecnologia/venture é que não durou tempo suficiente. Não aprendemos nada.