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tory.io 🦾
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Co-Founder & COO of @ionet | VC + 4x tech COO | ex-@Stanford, @WestPoint_USMA, @Disney Corp. Strategy, @MerrillLynch M&A & @Oaktree PE
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tory.io 🦾
03-23
“互联网上一个不受信任的工作者群体。” 听起来像一份工作描述 @DarioAmodei 拥有 300 多名研究人员，平均每人年薪 75 万美元——每年 2.25 亿美元，却只能完成一群代理加上 md 文件就能完成的工作。 > 一个研究机构现在变成了一组描述角色的 md 文件。 > 工作者从队列中拉取任务，进行尝试，然后推送有效的任务。 > 没有站会，没有政治斗争，验证是唯一的把关人。 一个 50 人的研究团队会开会讨论下一步要尝试什么。 而一个群体会并行尝试所有任务，并保留得分最高的任务。 一个需要支付工资。 另一个需要消耗 GPU 时间。
vitrupo
@vitrupo
03-22
AI research could become a swarm of agents on the internet. Andrej Karpathy says systems like AutoResearch could let anyone propose improvements to a model, verified automatically like commits in a blockchain. The Earth has far more compute than any frontier lab.
BZZ
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tory.io 🦾
03-16
这种变化正在实时发生，但大家一直都关注错了重点。 问题不在于模型本身，因为它们很快就会商品化。 问题在于底层的计算能力，谁控制了GPU的访问权限，谁就控制了哪些东西会被构建出来。 @AnthropicAI 和 @OpenAI 很早就意识到了这一点，并在其他任何公司之前就通过微软、谷歌和亚马逊锁定了他们的计算资源。 但计算层正在开始开放。一旦开放，其上的一切都会随之扩展。 > 模型成本降低，但你仍然需要运行它们的地方 > 智能体只有在底层计算能力可扩展的情况下才能链接工具 > 软件编写软件，这会增加而非减少对GPU的需求 GPU集中化，也就意味着谁能获得加速资源。 创始人早上构思出一个产品，智能体在午餐前完成原型设计，用户当天即可进行测试。 十年才能完成的工作压缩到几个月内完成，只有在基础设施保持开放的情况下才能实现。 正是出于这个原因，我们一直在构建去中心化的基础设施。
Andrew Yang
@AndrewYang
03-15
“The rate of change in the next 6 months will exceed that of the last 10 years.” - an AI CEO
STX
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tory.io 🦾
02-28
当杰克说公司业务强劲却仍然裁员4000人时，我格外关注。 他说道：“智能工具与规模更小、结构更扁平的团队相结合……现在能够完成过去需要整个组织架构才能完成的工作。” 与其说是裁员，不如说是单位经济效益的调整，但大多数进行同样计算的CEO都不会承认这一点。 他们会每个季度裁员5%，然后称之为“重组”。杰克一次性裁掉了近一半的员工，并公布了原因。 这些职位不会再回来了。 而取代这些职位的计算成本，才是目前无人提及的。
jack
@jack
02-27
we're making @blocks smaller today. here's my note to the company. #### today we're making one of the hardest decisions in the history of our company: we're reducing our organization by nearly half, from over 10,000 people to just under 6,000. that means over 4,000 of you are
$PAIRED
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tory.io 🦾
02-13
@mckaywrigley “奇点瘫痪”确实存在，但你瘫痪的原因不对。 打字环节崩溃了，没关系。问题始终在于文字的包装： > 没人看的文档 > 你为早已做出的决定准备的演示文稿 > 因为会议太混乱而写的备忘录 > 为了找到感觉而进行的第十次措辞调整 工作并没有消失，而是转移到了上游： > 选择正确的问题 > 设置不会说谎的约束条件 > 注意上下文中的缺失 > 当文本看似合理时，验证其真实性 > 当模型出错时，承担责任 我一直在从基础设施的角度观察这个问题。 每一份“一分钟内生成10份像样草稿”都会消耗计算资源，而计算成本并没有降低……生成过程已经商品化，但运行它的GPU却没有。 你之所以停滞不前，不是因为人工智能让你的工作变得愚蠢……而是因为瓶颈转移了，而你却还在盯着原来的瓶颈。
Mckay Wrigley
@mckaywrigley
02-12
i’d be lying if i said i haven’t started to feel a little bit of “singularity paralysis” where doing most digital work has started to feel a tad bit silly. it’s getting weird.
BURNS
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