Das fängt unser Ethos gut ein.

Interessante Beobachtung, während ich die verrückte Anzahl unserer FF-Anwendungen durchgehe: Einige der besten Ideen für soziale Verbraucher stammen von Teams aus Südkorea. Ich schätze, wenn man kulturell relevant ist (KPop, KDramen), dann ist der nächste Schritt Verbraucher-Apps.

AI Frontier Labs <—> F1-Teams Die Arbeit in einem führenden KI-Labor fühlt sich unheimlich ähnlich an wie die eines Rennwagen-Designers für F1. Erstens: Talentabwanderung ist gnadenlos. Adrian Newey, der Red Bull verlässt, um zu Aston Martin zu wechseln, ist Schlagzeilen wert. Ilya Sutskever, der OpenAI verlässt, bricht das Internet. In beiden Bereichen kann individuelle Brillanz das Wettbewerbsverhältnis über Nacht verschieben. Star-Ingenieure werden wie Star-Athleten behandelt. Marginale Gewinne sind alles. In der F1 kann das Kürzen von 0,1 Sekunden von einer Rundenzeit den Unterschied zwischen P1 und P10 ausmachen. In KI-Labors kann eine Verbesserung von 2 % bei Benchmark-Ergebnissen darüber entscheiden, ob dein Modell in Millionen von Anwendungen eingesetzt oder eingestampft wird. Daten sind der ultimative Wettbewerbsvorteil. F1-Teams sammeln Millionen von Datenpunkten pro Rennen. KI-Labors benötigen Trainingsdatensätze, deren Erstellung Millionen kostet. Die Teams, die am besten Daten sammeln, bereinigen und daraus lernen können, gewinnen konstant. Alles andere ist nur Ingenieurtheater. Der Unterschied zwischen Forschung und Ingenieurwesen ist hauchdünn. F1-Designer veröffentlichen in Fachzeitschriften UND müssen Autos durch die technische Abnahme bringen. KI-Forscher schreiben Papers UND müssen Modelle bereitstellen, die auf Millionen von Nutzern skalieren. Ressourcenschränkungen zwingen zu unmöglicher Kreativität. F1-Teams haben Budgetobergrenzen, Zeitlimits für Windkanäle und strenge Vorschriften. KI-Labors haben Rechenbudgets, Kosten für Datenlizenzen und Anforderungen an die Inferenzgeschwindigkeit. Ein schwaches Glied bricht alles. In der F1, wenn das Aerodynamik-Team es perfekt macht, aber das Fahrwerk-Team versagt, bist du ohne Punkte. In KI-Labors, wenn deine Datenpipeline perfekt ist, aber dein Tokenizer Fehler hat, ist dein Modell wertlos. Exzellenz muss systemisch sein, nicht lokalisiert. Geschwindigkeit vs. Sicherheit ist der ewige Kompromiss. F1-Autos könnten schneller fahren ohne Sicherheitsvorschriften. KI-Modelle könnten leistungsfähiger sein ohne Ausrichtungsforschung. Beide Bereiche ringen ständig mit: "Wie viel Risiko ist akzeptabel für wie viel Leistung?" Was die meisten Menschen übersehen: In beiden Bereichen kommen die echten Durchbrüche aus interdisziplinärem Denken. Die besten F1-Innovationen kommen oft aus der Luft- und Raumfahrt oder der Materialwissenschaft. Die besten KI-Durchbrüche kommen oft aus der Neurowissenschaft oder der Physik. Enges Fachwissen ist eine Sackgasse.

Unsere allererste Demo Faire in Indien war ausverkauft! 8 SPC-Teams haben Produkte aus den Bereichen KI-Tools, Hardware, Luft- und Raumfahrt und mehr präsentiert. Echte Demos, keine Präsentationen. Schau dir an, was die klügsten Köpfe Indiens entwickeln 🔽🧵

Ihre beste Idee ist wahrscheinlich nicht Ihre erste. Oder sogar Ihre zweite. Großartige Ideen brauchen Zeit. @RobinhoodApp war nicht @BaijuBhatt's erste Idee. Es ist die, die die Fluchtgeschwindigkeit erreicht hat. Jetzt wagt er den Sprung in die Luft- und Raumfahrt bei @AetherfluxUSA.

🚨 Letzte Chance 🚨 Die Bewerbungen für das Founder Fellowship sind heute fällig!

Was wird Lina Khan tun, wenn Figma Adobe übernimmt???

Der Ansturm der @southpkcommons-Anträge in den letzten 72 Stunden bedeutet, dass ich dieses Meme an mein Team senden kann.

Warte nicht! Bewerbungen sind bis 23:59 Uhr am 3. August fällig.

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