Rubriques tendance
#
Bonk Eco continues to show strength amid $USELESS rally
#
Pump.fun to raise $1B token sale, traders speculating on airdrop
#
Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
L'IA a maintenant consommé tout le savoir écrit du monde.
Alors, comment ChatGPT et Claude continuent-ils à devenir plus intelligents ?
Des experts humains créent de nouvelles données d'entraînement à partir de zéro.
→ Un doctorant en biologie trouve où ChatGPT échoue sur le repliement des protéines, puis écrit la solution correcte étape par étape qui n'existe nulle part en ligne.
→ Un doctorant en physique découvre que ChatGPT échoue sur les calculs de champ quantique, puis fournit la preuve mathématique complète avec la méthodologie appropriée.
→ Chaque expert est payé 150-200 $/heure pour ce travail.
D'après ma conversation avec @GarrettLord : les laboratoires d'IA ont évolué de "pré-entraînement" (données existantes) à "post-entraînement" (humains comblant les lacunes de connaissance).
Cela nécessite des centaines de milliers d'experts dans chaque domaine.
@JoinHandshake a réalisé que leur réseau exclusif de 20 millions d'étudiants (plus de 500 000 doctorants, 3 millions d'étudiants en master) était exactement ce dont les laboratoires de pointe avaient besoin, et en moins d'un an, ils ont construit une entreprise de 100 millions de dollars reliant ces experts à chaque grand laboratoire d'IA.
C'est maintenant l'une des entreprises à la croissance la plus rapide de l'histoire de la Silicon Valley—et ça s'accélère.
Une de mes conversations les plus éclairantes cette année :
24 août, 23:30
De zéro à 50 millions de dollars en 4 mois. Plus de 100 millions de dollars en 12 mois.
C'est l'histoire de la façon dont @JoinHandshake a découvert qu'ils possédaient la ressource la plus précieuse de l'IA : 20 millions d'étudiants et d'experts.
Pendant une décennie, @GarrettLord a construit un réseau professionnel pour les étudiants et les doctorants. Une belle entreprise, en pleine croissance. Puis l'IA est arrivée.
Noël dernier, Garrett a réalisé que son réseau de 500 000 doctorants et 3 millions de masters était exactement ce dont les laboratoires d'IA de pointe avaient désespérément besoin pour entraîner leurs modèles.
Il a parcouru le pays pendant les vacances, a parlé aux dirigeants de laboratoires et a lancé une nouvelle entreprise au sein de sa société existante. Huit mois plus tard, ils travaillent maintenant avec tous les 7 grands laboratoires d'IA de pointe et sont devenus l'une des entreprises à la croissance la plus rapide de l'histoire de la Silicon Valley.
Dans notre conversation, Garrett partage :
🔸 Comment Handshake a trouvé cette opportunité
🔸 Pourquoi les modèles d'IA ont besoin d'experts humains (par exemple, des doctorants en physique) pour s'améliorer
🔸 Ce que cette "étiquetage de données" implique réellement
🔸 À l'intérieur du travail réel : ce qu'un doctorant en biologie fait pendant 8 heures pour rendre GPT-5 plus intelligent
🔸 Le guide pour construire une startup au sein d'une startup : équipes séparées, bureaux séparés, tout séparé
🔸 Pourquoi le passage de l'étiquetage de données "généraliste" à "expert" a créé une opportunité commerciale unique
🔸 Pourquoi l'IA ne va pas éliminer les emplois de débutants - elle crée des "costumes d'Iron Man" qui rendent les employés juniors 10 fois plus productifs
Écoutez maintenant 👇
• YouTube :
• Spotify :
• Apple :
Merci à nos merveilleux sponsors pour soutenir le podcast :
🏆 @coderabbitai — Réduisez de moitié le temps de révision de code et les bugs. Instantanément :
🏆 @orkesio — La plateforme d'entreprise pour des applications fiables et des flux de travail agentiques :
🏆 @AnthropicAI — L'IA pour les solveurs de problèmes et les entreprises :
42,07K
Meilleurs
Classement
Favoris