まだ完成していませんが、これまでのところパッキーはこれを釘付けにしています これらのコスト曲線の上に現れる複利を理解するための優れたベースライン

空飛ぶ車を作るためには、140 文字が必要になったように思えます

受動的な参加者として戻ってこれを聞く機会がありました。正直なところ、@moonshot6666米国と中国の両方の AI エコシステムと、より広範なコンピューティングに関する豊富な知識です。 強くお勧めします。

私が@lex_feeds作品を楽しんでいるのは、彼が全体像や場所を文脈の中で明確に表現できるほどよく読んでいるだけでなく、開発者レベルの洞察を提供する製品経験もあるからです 私は明らかに偏見を持っていますが、おそらくセミンアナリティクス以外では、@delphi_intel長文の研究は、無料で提供される最高の研究の一部だと思います リンク：

**奇妙になることについて** 私は生まれつきそれほど変なわけではありませんが、より奇妙になるよう取り組んできました。 これは、個人的にも仕事的にも私にとって有益になると信じています。 私たちは、コンフォメーション(工場の学校システム、標準化されたテスト、誰もが欲しがる2年間のi-bank、2年間のb-school、2年間のプライベートエクイティトラックなど)に報酬を与える世界から、ますます奇妙なことに報酬を与える世界へと移行しつつあります。 AI が多くの標準化されたタスクを飲み込むにつれて、あなたを奇妙にするものに傾倒することは、ますます最適な戦略です。 残念ながら、私はあまり奇妙に生まれたわけではありません。私には、13 歳の女の子の音楽の好みに最も似た音楽の好みを持つ多くの「標準的な」属性があります。 しかし、私は過去 10 年間、より奇妙になるために、自分の基本的な傾向のいくつかを克服するために協調的な選択をしてきました。新しい趣味を始めたり、ウィキペディアで盗用されたモノローグをいくつか吐き出したり、コスプレをしたりするという意味ではなく、実際に異なる人生を築こうとしています。 多くの場合、変化は偶然であり、計算されたものもありますが、一般的には、定義上、ほとんどの人がそうしないことに「はい」と言うことが含まれます。 サンフランシスコでは、多くの人が生まれつき非常に奇妙で、さらに奇妙に見せようと協調して努力していますが、彼らの多くは変になることに停滞しているか、逆説的にも同じように変になってきていることに気づきました。 APACでは、オタク文化の受け入れが進んでいることも一例で、人々はもっと変な人になろうとしているが、一般的には同じデフォルトに向かって行進し始めている。 ステータスや受け入れを求めて変人になることは、多くの場合、パフォーマンス的で気を散らすものであり、明らかにまだかなりミーム的であり、基本的には変人になることの反対です。 変になることの大きな部分は、奇妙なことに「はい」と言うことを選択することです。これは陳腐に思えるかもしれませんが、そうではありません。特に、非主流、非コンセンサスの選択を一貫して行い、時間の経過とともに重なる大きな人生の決定を下すことを意味します。 要するに、より変人になるには、あなたの直接の仲間グループがしない選択をする必要があります。 定義上、これはほとんど短期的なステータスへのヒットを伴います。それはしばしば危険であり、より大きなばらつき、両面の剣につながります。 あなたがあまり変でない場合、変人になる方法の 1 つは、自分とは自然にまったく異なる (おそらく異なる文化から) 人生のパートナーを探すか、単に別の国に引っ越すことです。 これは、より教養的になったり世俗的になったりすることではなく、よりユニークな統合を可能にするために経験の表面積を拡大することです。 遺伝子発現と同様に、強い自然傾向がありますが、環境によって異なる属性が表面化します。これらのループはしばしば相互的であり、生来の奇妙さが新しい環境で引き出され、さらにユニークな環境の探求などを誘発します。 私にとっての目標は、奇妙さのための奇妙さではなく、私をユニークにする遺伝子と経験の組み合わせを常に洗練させるプロセスです。これは、ゆっくりと、真の N of 1 として物語を作り上げるのに役立ちます。 生まれつきあまり変ではない人もいますが、誰もが変になる可能性があります。 おそらく最も重要な要素は単に勇気です。 この件について、ご清聴いただきありがとうございます。

(1/8) 前回のレポートでは、AI モデルがいかに魅力的な矛盾であるか、つまり華麗でありながらランダムであり、知識は豊富でありながら知覚的に制限されており、強力でありながら無意識であるかを探りました。 本日は、この新たに豊富な知性を効果的に活用する方法を論じた第2報告書「豊富な知性と希少な経験」を発表します。意識を調整し、自律性を与え、アウトプットを検証し、フィードバックを提供し、継続的な改善を可能にするという、新しいコラボレーション プレイブックが必要です。 簡単に言うと、アプリケーションは AI を体験する必要があります 詳細については、以下を参照してください。

このような短い期間での変動は顕著であり、一般的にアメリカの資本市場が引き付けることができる投資のレベルを理解する必要があります。 長期的な AI 優位性に対する医学の非常に優れた代理。 最終的には、ロボット工学への同様の投資の急増が、アメリカの枯渇した産業能力を補うのに役立つと予想されます。 2020年代は低金利の10年にはならないでしょう。

2035 エピソード 1: 中国対アメリカの AI、概要。 @ZeMariaMacedo & 私は@moonshot6666と座り、米国と中国の AI についてすべて話し合う機会がありました。 アレックスは現在、@get_truenorthの共同創設者であり、太平洋の両側にある大手チップ企業、テクノロジー企業、投資会社で働いてきた経験があり、非常にユニークな視点を持っています。 米国と中国のAIダイナミクス、そしてより広範なコンピューティングの未来について、より有益なエピソードの1つです。 2035 は新しい @delphi_intel ポッドキャストです。以下のリンク:

自分を見つめてくれる人を見つけてください @FloodCapital GLXY に目を向けます @ZeMariaMacedoエテナを見つめる @lex_feeds arXivを見ます

PSA: 今週@lex_feeds@delphi_intelミニフィードについて素晴らしい意見をいくつか取り上げました。 1) AI はどのようにして米国経済を征服したか 2) 世界をシミュレートする - DeepMind の研究者が Genie3 を発表 3) 基盤モデルは実際には継続的に学習することはできません - そうでしょうか? ブックマークしてください: