हम एक 𝕏 बुलबुले में रह रहे हैं ~2% अमेरिकी परिवार AI के लिए भुगतान करते हैं 25% SiriusXM के लिए भुगतान करते हैं 55% क्लाउड स्टोरेज के लिए भुगतान करते हैं 91% कम से कम एक स्ट्रीमिंग सेवा के लिए भुगतान करते हैं हमारे आसपास के सभी AI के बारे में बात कर रहे हैं लगभग कोई भी इसके लिए अभी भुगतान नहीं कर रहा यह अंतर ही दिलचस्प हिस्सा है
मैंने OpenAI DevDay में भाग लिया और ईमानदारी से कहूं तो ऊर्जा काफी पागलपन भरी थी। जब शीर्षक स्क्रीन पर आया, तो पूरी भीड़ बेहोश हो गई। एक पल के लिए ऐसा लगा जैसे Apple की कीनोट चल रही हो। लेकिन जिस चीज के बारे में सब उत्साहित हैं, वह है कि वे अगला क्या बनाएंगे। https://t.co/6iwskoouPt
हमने पिछले 2 वर्षों तक एजेंट्स को अधिक क्षम बनाने पर ध्यान केंद्रित किया है अब उन्हें नियंत्रित करने के लिए बुनियादी ढांचा बनाया जा रहा है nvidia द्वारा एजेंट नीति प्रवर्तन + टेलीमेट्री + हार्डवेयर अलगाव को एक ही स्टैक में शामिल करना एक काफी बड़ा संकेत है अगली पीढ़ी के एजेंट्स को सिर्फ बेहतर मॉडल्स की आवश्यकता नहीं होगी उन्हें बेहतर सीमाओं की भी आवश्यकता होगी
AGI/ASI का अहसास हो रहा है, कुछ निरीक्षण 1. Opus 5.5 वास्तव में AGI की मजबूत भावना देता है (शायद पूरी तरह से वहां नहीं, लेकिन हम बहुत करीब हैं, लगभग 80%-90%)। उदाहरण के लिए, मानवीय रूपों के प्रशिक्षण में कुछ क्रांतिकारी प्रगति की आवश्यकता है। हमें इस बुद्धिमत्ता को भौतिक दुनिया में ले जाने की आवश्यकता है। 2. मुझे नहीं लगता कि Anthropic ने कोई जादुई सूत्र खोज लिया है। 3. इसका मतलब है कि SpaceXAI, Google और अन्य जल्द ही इसका पालन करेंगे। यह भविष्यवाणी उनके पास पहले से मौजूद कम्प्यूट की मात्रा + समय-समय पर जोड़े जा रहे अतिरिक्त कम्प्यूट पर आधारित है। 4. मुझे कभी इतना आत्मविश्वास नहीं हुआ था कि Anthropic, SpaceXAI, Google, OpenAI, संभवतः Meta, मूल रूप से सभी बड़े US AGI प्रयोगशालाएं 2027 में सही AGI प्राप्त कर लेंगी। 5. और उसके बाद हम तेजी से ASI के क्षेत्र में चले जाएंगे (संभवतः 2027 में ही)। ऐसा प्रतीत होता है कि मजबूत AGI के लिए कुछ GW कम्प्यूट पर्याप्त हैं, अब कल्पना कीजिए कि हम 10-20GW कम्प्यूट के साथ क्या कर पाएंगे, जो तेजी से ऑनलाइन हो रहे हैं। और फिर 100GW-200GW के साथ... 2027 पूरी तरह पागलपन भरा साल होगा।
अभी 22 साल का हो गया एआई इंजीनियर + सोलो फाउंडर भौतिक दुनिया को डिकोड करने के लिए फ्रंटियर एआई इंफ्रास्ट्रक्चर बना रहा हूँ YC के लिए दो बार आवेदन किया। दोनों बार अस्वीकार कर दिया गया लगता है मेरा F26 आवेदन टॉप 10% में था YC W27 बैच के लिए लोड हो रहा है प्रारंभिक उपयोगकर्ताओं से बात कर रहा हूँ, कठिन समस्याओं का पीछा कर रहा हूँ, जल्दी से प्रोडक्ट लॉन्च कर रहा हूँ, और यह समझने की कोशिश कर रहा हूँ कि वास्तव में क्या मायने रखता है अधिक क्रिएटिव टेक्निकल और टेक्निकली क्रिएटिव लोगों के साथ कनेक्ट होने की इच्छा है
मैंने कुछ समय से स्टार्टअप्स बनाए हैं, और किसी तरह यह 43 मिनट की बातचीत भी मुझे ऐसा महसूस करा रही है— रुकिए... मुझे यह सुनने की जरूरत थी 😭 सैम ऑल्टमैन द्वारा एक विचार को एक वास्तविक कंपनी में कैसे बदलें, इसकी व्याख्या निश्चित रूप से इसे सेव कर रहा हूँ। मैं इसे बार-बार देखूंगा। https://t.co/KpPkdS15pb
मैं डायहरा के लिए एक शोध प्रश्न लेकर SF पहुंचा। 3 घंटे बाद मैं ऐसे एआई मॉडल्स में 19 टैब्स गहरा हो चुका हूं जिनके बारे में मुझे पता नहीं था। यह एक त्वरित शोध सत्र होना था।
मॉडल आर्किटेक्चर कम ऐसा महसूस हो रहा है जैसे एक निश्चित न्यूरल नेटवर्क, और अधिक ऐसा जैसे एक रनटाइम अलग-अलग इनपुट को अलग-अलग एक्सपर्ट्स के माध्यम से रूट करें कम्प्यूट को डायनामिक रूप से आवंटित करें डेप्थ बदलें मेमोरी अपडेट करें इन्फरेंस के दौरान पैरामीटर्स को अनुकूलित करें दिलचस्प सवाल अब केवल यह नहीं है कि मॉडल कितना बड़ा है? यह है कि मॉडल क्या निष्पादित करना चुनता है?
हाल ही में मैंने एक GPT Astra कम्युनिटी नाइट पर सैम से मुलाकात की और हमने AI और मैं जिस फ्रंटियर AI इंफ्रास्ट्रक्चर का निर्माण कर रहा हूँ, उसके बारे में बात की। मुझे उसके बारे में एक बहुत अच्छी प्रभाव रहा। फिर मैंने सैम का एक पुराना वीडियो देखा, जब वह 25 साल का था और एक डाइनर में लूप्ट को प्रस्तुत कर रहा था। अब इसे देखकर अजीब लगा क्योंकि लूप्ट वह चीज़ नहीं है जिसके लिए लोग उसे याद करते हैं। इससे मुझे सोचने पर मजबूर कर दिया कि अभी कितने संस्थापक अपने 'लूप्ट' चरण में हैं—आज जिस कंपनी का वे निर्माण कर रहे हैं, शायद वही कंपनी नहीं होगी जिसके लिए कल वे प्रसिद्ध होंगे, लेकिन शायद वही कंपनी है जो उन्हें सब कुछ सिखाएगी जो उन्हें उस चीज़ को बनाने के लिए चाहिए।