Paul Graham@paulg
不直播甚至不录制一场演讲,可能会带来意想不到的强大效果。看起来,如果一场演讲本来就要进行,那么同时直播它似乎没有什么成本。但我认为,往往是有一些成本的。
Paul Graham 是 Y Combinator 的联合创始人,也是一位创业与科技领域的随笔作者。近期他的发帖内容涵盖多个话题:他分析了加州财富税在计入富人迁出后的净现值可能为负,讨论初创公司连续三年每年增长 10 倍即 1000 倍的罕见性,评论 AI 代理在网络安全攻防中的作用、付费墙内容对 AI 不可见的趋势,以及 AI 生成文本中"doing work"这类措辞的流行。
不直播甚至不录制一场演讲,可能会带来意想不到的强大效果。看起来,如果一场演讲本来就要进行,那么同时直播它似乎没有什么成本。但我认为,往往是有一些成本的。
当然,有些思考不需要写作。人们在写作发明之前就能思考。但写作是进行最艰难思考时极其宝贵的工具。 [引用 @sfmcguire79]: 威廉姆斯学院哲学系主任淡化写作的教学价值: "如果我们错误地将写作视为思维的最高培养方式呢?支持这一信念的证据充其量是薄弱的。写作可以是有用的认知脚手架,用于记忆和自我调节学习,但认为它是发展思维技能的最佳过程……"
我刚和一家初创公司做了办公时间咨询,他们需要(除了别的以外)一个新名字。我问科学家们用什么形容词来描述他们的技术所要引发的那种情况。那个 .com 域名还没被注册。要是总能这样就好了。
我们的默认假设应该是:它会,或者已经发生了,只是我们不会听说。 [引用 @GaryMarcus]: 想象一下,如果我们发现中国 AI 做了 OpenAI 正在做的事,大家会多么理所当然地惊慌失措。
如果你认识任何人在寻找一份不错且相当不受 AI 影响的职业,制表师(= 手表修理工)似乎是一个有前途的选择。每个制表师似乎都有干不完的活,机械手表越来越受欢迎,而且 AI 还需要一段时间才能做这个。
用“思考”来描述LLM的行为让我想起16世纪,当时天文学家并不真正相信日心说模型,但出于计算简便而使用它。我们会开始称它为思考,然后逐渐承认它确实是。
这个问题足够大,以至于这里不只有一个创业点子,而是有好几个。例如,很可能会有一种变体旨在过滤掉代理,但另一种则旨在有序地欢迎它们进入。这似乎也是一个你可以在此基础上继续构建的想法。 [引用 @nikitabier]: 机器人检测与人类验证将在未来几年成为企业最迫切的需求之一。代理蜂群将窒息每一个网站和表单;小公司和政府网站最为脆弱。 目前市场上存在巨大缺口。当我们审视X可用的市场产品时,没有任何一家公司能够将……
一个计算机科学专业的本科生问我,在AI时代他能在哪里发挥最大的影响。我说可能是在两个极端:要么贴近技术,真正去制造LLM,要么贴近客户,用AI给他们想要的东西。或者如果能够得着,两者兼顾。
在过去两年里,新闻网站的网页流量下降了约28%。
虽然你按代币付费给 AI,但那不是推理的单位,因为随着模型的改进,你能从每个代币获得更多的问题解决能力。有人需要定义这个单位,或许可以用一系列难度递增的问题,每一对问题都可以由同一个模型解决。
如果模型公司都要放慢脚步,那就让创办一家新的模型公司变得稍微可行一些。