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AI 现在已经消耗了世界上所有的书面知识。
那么 ChatGPT 和 Claude 是如何不断变得更聪明的呢？
人类专家从零开始创建新的训练数据。
→ 生物学博士发现 ChatGPT 在蛋白质折叠方面的缺陷，然后写出正确的逐步解决方案，这在网上不存在。
→ 物理学博士发现 ChatGPT 在量子场计算中失败，然后提供完整的数学证明和正确的方法论。
→ 每位专家为这项工作获得每小时 150-200 美元的报酬。
根据我与 @GarrettLord 的对话：AI 实验室已经从“预训练”（现有数据）转向“后训练”（人类填补知识空白）。
这需要数十万名各领域的专家。
@JoinHandshake 意识到他们的专有 2000 万学生网络（超过 50 万名博士，300 万名硕士生）正是前沿实验室所需的，并在不到一年的时间里建立了一个 1 亿美元的业务，将这些专家与每个主要的 AI 实验室连接起来。
这现在是硅谷历史上增长最快的公司之一——并且正在加速发展。
这是我今年最具启发性的对话之一：
8月24日 23:30
从零到5000万美元，仅用4个月。12个月内超过1亿美元。
这就是@JoinHandshake如何发现他们坐拥AI最有价值资源的故事：2000万学生和专家。
十年来，@GarrettLord为学生和博士建立了一个职业网络。一个很好的生意，发展良好。然后AI来了。
去年圣诞节，Garrett意识到他拥有的50万博士和300万硕士的网络正是前沿AI实验室迫切需要的，以训练他们的模型。
他在假期期间飞遍全国，与实验室领导交谈，并在现有公司内部启动了一项新业务。八个月后，他们现在与所有7个主要前沿AI实验室合作，成为硅谷历史上增长最快的企业之一。
在我们的对话中，Garrett分享了：
🔸 Handshake是如何发现这个机会的
🔸 为什么AI模型需要人类专家（例如，物理博士）来改进
🔸 这个“数据标注”实际上涉及什么
🔸 实际工作的内部：生物博士在8小时内做什么使GPT-5更聪明
🔸 在初创公司内部建立初创公司的操作手册：分开团队，分开办公室，分开一切
🔸 为什么从“通才”到“专家”数据标注的转变创造了千载难逢的商业机会
🔸 为什么AI不会消除入门级工作——它正在创造“钢铁侠套装”，使初级员工的生产力提高10倍
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