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Lenny Rachitsky
Lenny Rachitsky
16 ore fa·
L'AI ha ora consumato tutta la conoscenza scritta del mondo. Quindi come fanno ChatGPT e Claude a diventare sempre più intelligenti? Esperti umani che creano nuovi dati di addestramento da zero. → Un dottore di ricerca in biologia trova dove ChatGPT fallisce nel ripiegamento delle proteine, poi scrive la soluzione corretta passo dopo passo che non esiste da nessuna parte online. → Un dottore di ricerca in fisica scopre che ChatGPT fallisce nei calcoli dei campi quantistici, poi fornisce la prova matematica completa con la metodologia corretta. → Ogni esperto viene pagato $150-200/ora per questo lavoro. Dalla mia conversazione con @GarrettLord: i laboratori di AI hanno spostato l'attenzione da "pre-addestramento" (dati esistenti) a "post-addestramento" (umani che colmano le lacune di conoscenza). Questo richiede centinaia di migliaia di esperti in ogni campo. @JoinHandshake ha realizzato che la loro rete proprietaria di 20 milioni di studenti (500K+ dottori di ricerca, 3 milioni di studenti di master) era esattamente ciò di cui i laboratori all'avanguardia avevano bisogno, e in meno di un anno ha costruito un'azienda da 100 milioni di dollari collegando questi esperti a ogni grande laboratorio di AI. Questa è ora una delle aziende in più rapida crescita nella storia della Silicon Valley—e sta accelerando. Una delle mie conversazioni più illuminanti di quest'anno:
Lenny Rachitsky
Lenny Rachitsky24 ago, 23:30
Da zero a 50 milioni di dollari in 4 mesi. Oltre 100 milioni di dollari in 12 mesi. Questa è la storia di come @JoinHandshake ha scoperto di avere tra le mani la risorsa più preziosa dell'AI: 20 milioni di studenti ed esperti. Per un decennio, @GarrettLord ha costruito una rete professionale per studenti e dottori di ricerca. Un grande business, in forte crescita. Poi è arrivata l'AI. Lo scorso Natale, Garrett si è reso conto che la sua rete di 500.000 dottori di ricerca e 3 milioni di master era esattamente ciò di cui i laboratori di AI all'avanguardia avevano disperatamente bisogno per addestrare i loro modelli. Ha volato in giro per il paese durante le festività, ha parlato con i leader dei laboratori e ha lanciato un nuovo business all'interno della sua azienda esistente. Otto mesi dopo, ora collaborano con tutti e 7 i principali laboratori di AI all'avanguardia e sono diventati uno dei business in più rapida crescita nella storia della Silicon Valley. Nella nostra conversazione, Garrett condivide: 🔸 Come Handshake ha trovato questa opportunità 🔸 Perché i modelli di AI hanno bisogno di esperti umani (ad es. dottori di ricerca in fisica) per migliorare 🔸 Cosa comporta realmente questa "etichettatura dei dati" 🔸 Dentro il lavoro reale: cosa fa un dottore di ricerca in biologia per 8 ore che rende GPT-5 più intelligente 🔸 Il manuale per costruire una startup all'interno di una startup: team separati, uffici separati, tutto separato 🔸 Perché il passaggio da "generalista" a "esperto" nell'etichettatura dei dati ha creato un'opportunità di business unica nella vita 🔸 Perché l'AI non eliminerà i lavori entry-level: sta creando "tute di Iron Man" che rendono i dipendenti junior 10 volte più produttivi Ascolta ora 👇 • YouTube: • Spotify: • Apple: Grazie ai nostri meravigliosi sponsor per aver supportato il podcast: 🏆 @coderabbitai — Riduci il tempo di revisione del codice e i bug della metà. Immediatamente: 🏆 @orkesio — La piattaforma enterprise per applicazioni affidabili e flussi di lavoro agentici: 🏆 @AnthropicAI — L'AI per risolutori di problemi e imprese:
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