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Lenny Rachitsky
Lenny Rachitsky
Vor 16 Stunden·
AI hat jetzt das gesamte schriftliche Wissen der Welt konsumiert. Wie werden ChatGPT und Claude also immer schlauer? Menschenexperten erstellen neue Trainingsdaten von Grund auf. → Ein Biologie-PhD findet heraus, wo ChatGPT beim Protein-Falten versagt, und schreibt dann die richtige Schritt-für-Schritt-Lösung, die nirgendwo online existiert. → Ein Physik-PhD entdeckt, dass ChatGPT bei quantenfeldtheoretischen Berechnungen versagt, und liefert dann den vollständigen mathematischen Beweis mit der richtigen Methodik. → Jeder Experte wird für diese Arbeit mit 150-200 $/Stunde bezahlt. Aus meinem Gespräch mit @GarrettLord: AI-Labore haben sich von "Pre-Training" (bestehende Daten) zu "Post-Training" (Menschen füllen Wissenslücken) verschoben. Das erfordert Hunderttausende von Experten in allen Bereichen. @JoinHandshake erkannte, dass ihr proprietäres Netzwerk von 20 Millionen Studenten (500.000+ PhDs, 3 Millionen Master-Studenten) genau das war, was Grenzlabore benötigten, und baute in weniger als einem Jahr ein 100 Millionen Dollar Unternehmen auf, das diese Experten mit jedem großen AI-Labor verbindet. Dies ist jetzt eines der am schnellsten wachsenden Unternehmen in der Geschichte des Silicon Valley – und es beschleunigt sich. Eines meiner aufschlussreichsten Gespräche in diesem Jahr:
Lenny Rachitsky
Lenny Rachitsky24. Aug., 23:30
Von 0 auf 50 Millionen Dollar in 4 Monaten. Über 100 Millionen Dollar in 12 Monaten. Das ist die Geschichte, wie @JoinHandshake entdeckte, dass sie auf der wertvollsten Ressource der KI saßen: 20 Millionen Studenten und Experten. Ein Jahrzehnt lang baute @GarrettLord ein Karrierenetzwerk für Studenten und Doktoranden auf. Ein großartiges Geschäft, das gut wächst. Dann kam die KI. Letzte Weihnachten erkannte Garrett, dass sein Netzwerk von 500.000 Doktoranden und 3 Millionen Master-Absolventen genau das ist, was die führenden KI-Labore dringend benötigten, um ihre Modelle zu trainieren. Er flog während der Feiertage durch das Land, sprach mit Laborleitern und startete ein neues Geschäft innerhalb seines bestehenden Unternehmens. Acht Monate später arbeiten sie nun mit allen 7 großen führenden KI-Laboren zusammen und sind eines der am schnellsten wachsenden Unternehmen in der Geschichte des Silicon Valley geworden. In unserem Gespräch teilt Garrett: 🔸 Wie Handshake diese Gelegenheit fand 🔸 Warum KI-Modelle menschliche Experten (z. B. Physik-Doktoranden) benötigen, um sich zu verbessern 🔸 Was dieses "Datenlabeling" tatsächlich beinhaltet 🔸 Einblick in die tatsächliche Arbeit: was ein Biologie-Doktorand 8 Stunden lang macht, um GPT-5 intelligenter zu machen 🔸 Das Handbuch für den Aufbau eines Startups innerhalb eines Startups: separate Teams, separate Büros, alles separat 🔸 Warum der Wechsel vom "Generalisten" zum "Experten" im Datenlabeling eine einmalige Geschäftsmöglichkeit geschaffen hat 🔸 Warum KI keine Einstiegsjobs eliminieren wird – sie schafft "Iron Man-Anzüge", die Junior-Mitarbeiter 10-mal produktiver machen Jetzt anhören 👇 • YouTube: • Spotify: • Apple: Danke an unsere wunderbaren Sponsoren, die den Podcast unterstützen: 🏆 @coderabbitai — Halbieren Sie die Zeit für Code-Reviews und Bugs. Sofort: 🏆 @orkesio — Die Unternehmensplattform für zuverlässige Anwendungen und agentische Workflows: 🏆 @AnthropicAI — Die KI für Problemlöser und Unternehmen:
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