Лучшее применение ИИ заключается в повышении скорости итераций, а не в стремлении к «магии» одноразового генерации.
Организация: Основатель Парк
На второй день YC AI Startup School к нам присоединились семь выдающихся гостей: Сатья Наделла (генеральный директор Microsoft), Эндрю Ын (основатель Deep Learning.AI), Челси Финн (соучредитель Physical Intelligence), Майкл Труэлл (генеральный директор и соучредитель Cursor), Дилэн Филд (генеральный директор и соучредитель Figma), Андрея Карпатый (бывший директор по ИИ в Tesla) и Шрирам Кришнан (старший советник по политике ИИ в Белом доме).
Вокруг тем технологий ИИ, предпринимательства и других, эти крупные предприниматели поделились множеством замечательных мнений в своих выступлениях, таких как:
Не следует наделять ИИ человеческими чертами. ИИ не человек, это инструмент. Следующий шаг заключается в том, чтобы дать ему память, инструменты и возможность действовать, но это принципиально отличается от человеческой способности рассуждать.
В будущем, интеллектуальные агенты станут новым поколением компьютеров. Это будущее зависит не только от точности технологий, но и от доверия пользователей и бесшовного взаимодействия.
Продукты, содержащие обратную связь, такие как Agentic AI, показывают результаты, значительно превосходящие те, которые способны выполнять задачи только «единожды». Постоянное взаимодействие может оптимизировать результаты, в то время как итерации могут привести к комплексному улучшению производительности.
Теперь скорость создания прототипов увеличилась в 10 раз, а эффективность разработки программного обеспечения уровня производства возросла на 30-50%. Необходимо использовать это преимущество, чтобы снизить рыночные риски за счет обратной связи от пользователей в реальном времени.
Код больше не является дефицитным основным активом, как это было раньше. С помощью инструментов быстрого прототипирования и ИИ код легко производить. На самом деле, важно то значение, которое реализует код.
Данные из реального мира незаменимы. Хотя синтетические и смоделированные данные полезны, настоящие данные по-прежнему имеют решающее значение, особенно для сложных визуальных и физических задач.
Лучшее применение ИИ заключается в увеличении скорости итерации, а не в стремлении к «магии» однокнопочного генерации. Дизайнеры и продуктовые менеджеры теперь должны вносить свой вклад в оценку ИИ.
Помимо Андрея Карпати (подробности его выступления см. в нашей вчерашней статье «Первый день стартап-лагеря YC AI, выступление Андрея Карпати произвело фурор») и Сриирама Кришнана, мы собрали основные идеи выступлений остальных пяти гостей.
Генеральный директор Microsoft: Сатья Наделла
!
Комплексный эффект платформы: ИИ не возникает на пустом месте, а основывается на десятилетиях облачной инфраструктуры, которая развилась до уровня, способного поддерживать обучение масштабным моделям. Каждое поколение платформы закладывает основу для появления следующего поколения.
Модель — это инфраструктура, продукт — это экосистема: базовая модель является инфраструктурой, аналогично новым SQL базам данных. Настоящий продукт — это не сама модель, а вся экосистема, построенная вокруг нее: циклы обратной связи, интеграция инструментов и взаимодействие с пользователями.
Экономическое воздействие является базовым: Северная звезда показателя ценности ИИ, по мнению Сатья, заключается в следующем: «Создает ли это экономический излишек?» Если технология не способствует росту ВВП, то она не является трансформационной.
Границы вычислительной мощности и интеллекта: уровень интеллекта будет расти в логарифмической зависимости от вложений в вычислительную мощность. Однако будущие значительные прорывы не будут исходить только от масштаба, а произойдут благодаря смене парадигмы, как приход следующего «момента закона масштаба».
Энергия и общественное согласие: Масштабное развитие ИИ потребует большего потребления энергии и получения разрешения общества. Чтобы завоевать разрешение, мы должны продемонстрировать реальные и положительные социальные выгоды от ИИ, которые достаточно для оправдания его затрат.
Настоящая проблема ИИ заключается в управлении изменениями: препятствия для развития традиционных отраслей связаны не с технологиями, а с ограничениями, накладываемыми устоявшимися рабочими процессами. Настоящая трансформация требует переосмысления того, как выполняется работа, а не просто простого внедрения ИИ.
Слияние рабочих ролей: такие традиционные роли, как дизайн, фронтенд и продуктовые, постепенно сливаются на таких платформах, как LinkedIn, порождая «универсальных» специалистов. ИИ позволяет большему количеству людей приобретать междисциплинарные навыки, что ускоряет эту тенденцию.
Не недооцените ценность рутинной работы: в интеллектуальной деятельности существует множество повторяющихся физических задач. Лучшее применение ИИ заключается в устранении этих "невидимых издержек трения" и освобождении человеческого творчества.
Оставайтесь открытыми к будущему: даже сам Сатья не предвидел, что технологии «вычисления во время тестирования» и «обучения с подкреплением» будут развиваться так быстро. Не стоит предполагать, что мы уже увидели окончательную форму ИИ, в будущем вероятно будет больше прорывов.
Не наделяйте ИИ человеческими чертами: ИИ не человек. Это инструмент. Следующий рубеж — наделить его памятью, инструментами и способностью действовать, но это принципиально отличается от человеческой способности рассуждать.
Будущее разработки: ИИ не заменит разработчиков, а станет их надежным помощником. VSCode - это полотно для сотрудничества с ИИ. Основное внимание в программной инженерии будет смещено с написания кода на системное проектирование и обеспечение качества.
Ответственность и доверие являются необходимыми: появление ИИ не освобождает людей от ответственности. Компании по-прежнему несут юридическую ответственность за действия своих продуктов. Вот почему конфиденциальность, безопасность и суверенитет должны оставаться в центре внимания.
Доверие основано на практической ценности: доверие исходит из практичности, а не из пустых слов. Сатья указывает на чат-бота, развернутого для индийских фермеров, подчеркивая, что видимая помощь является основой для построения доверия.
От голоса к интеллектуальным агентам: Путешествие Microsoft в сфере ИИ началось с голосовых технологий в 1995 году. Сегодня его стратегический фокус сместился на полнофункциональные «интеллектуальные агенты», которые объединяют голос, визуальные возможности и повсеместные вычислительные устройства.
Интеллектуальные агенты — это компьютеры будущего: Долгосрочное видение Сатьи заключается в том, что «интеллектуальные агенты станут новым поколением компьютеров». Это будущее зависит не только от точности технологий, но и от доверия пользователей и бесшовного взаимодействия.
Открытия о лидерстве: его совет состоит в том, чтобы начинать с самых нижних уровней, но при этом иметь самые амбициозные цели. Нужно научиться создавать команду, а не только разрабатывать продукт.
Люди, которых ищет Сатья: он ценит таких людей, которые упрощают сложное, приносят ясные мысли; вдохновляют команду, объединяют людей; рады решать сложные задачи в условиях жестких ограничений.
Самый любимый вопрос на собеседовании: «Расскажите мне о проблеме, которую вы не знали, как решить, и о том, как вы ее решили». Он хочет увидеть в этом любопытство, адаптивность и настойчивость кандидата.
Потенциал квантовых вычислений: следующая разрушительная технология может прийти из квантовой сферы. Microsoft сосредоточила внимание на разработке «квантовых битов с коррекцией ошибок», и эта технология может позволить нам моделировать естественный мир с беспрецедентной точностью.
Советы для молодежи: не ждите разрешения от других. Создавайте инструменты, которые действительно наделяют людей властью. Он часто размышляет: «Что мы можем создать, чтобы помочь другим в творчестве?»
Любимые продукты: VSCode и Excel — потому что они наделяют людей суперспособностями.
Основатель Deep Learning.AI: Эндрю Нг
!
Скорость выполнения определяет успех: лучшим показателем того, сможет ли стартап добиться успеха, является скорость создания, тестирования и итерации. Скорость приносит эффект сложных процентов в обучении, а ИИ делает этот эффект экспоненциальным.
Большинство возможностей на уровне приложений: в настоящее время наибольшая прибыль не приходит от создания новых моделей, а от применения существующих моделей в ценных, ориентированных на пользователей сценариях. Это то, на чем основателю следует сосредоточиться.
Агентный ИИ превосходит «одноразовые» инструменты: продукты, содержащие обратную связь, такие как Агентный ИИ, показывают гораздо лучшие результаты, чем инструменты, которые могут выполнить задачу только «один раз». Постоянное взаимодействие может оптимизировать результаты, а итерации могут привести к комплексному повышению производительности.
«Уровень оркестровки» набирает популярность: между базовыми моделями и приложениями формируется новый промежуточный уровень: оркестровка на основе агентов. Этот уровень может поддерживать сложные многопроцессные задачи между инструментами и источниками данных.
Чем более конкретная идея, тем быстрее выполнение: лучший способ быстрого действия — начать с конкретной идеи, детали которой достаточно для того, чтобы инженер мог немедленно начать строительство. Хорошие конкретные идеи обычно исходят от экспертов в области с интуитивной ясностью.
Осторожно с ловушками «глобальных нарративов»: абстрактные цели, такие как «Искусственный интеллект в здравоохранении», звучат амбициозно, но часто приводят к замедлению выполнения. Действительно эффективными являются конкретные инструменты, такие как «автоматизация записи на МРТ».
Смелость корректировать направление подразумевает, что ты сделал первый правильный шаг: если ранние данные показывают, что твоя идея не работает, конкретный начальный план поможет тебе легче изменить курс. Четко понимай, что ты тестируешь, чтобы быстро переключиться на другое направление после неудачи.
Использование обратной связи для минимизации рисков: сейчас скорость создания прототипов увеличилась в 10 раз, а эффективность разработки программного обеспечения производственного уровня возросла на 30-50%. Необходимо эффективно использовать это преимущество, снижая рыночные риски за счет обратной связи от пользователей в реальном времени.
Делайте больше попыток, а не стремитесь к совершенству: не пытайтесь дорабатывать вашу первую версию. Создайте 20 грубых прототипов и посмотрите, какой из них останется. Скорость обучения важнее, чем шлифовка.
Быстро действуйте и берите на себя ответственность: Эндрю Нг переосмыслил классический принцип Силиконовой долины: не «действуйте быстро и разрушайте стереотипы», а «действуйте быстро и несите ответственность». Чувство ответственности является краеугольным камнем для построения доверия.
Код теряет свою дефицитную ценность: код больше не является дефицитным основным активом, как это было в прошлом. С появлением инструментов быстрого прототипирования и ИИ код легко производить. Действительно важно то, какую ценность реализует код.
Техническая архитектура обратима: в прошлом выбор архитектуры был односторонним решением. Теперь это двусторонняя дверь, и стоимость смены архитектуры значительно снижена. Эта гибкость поощряет более смелые эксперименты и более быстрые испытания.
Каждый должен учиться программированию: утверждение "не учитесь программировать" является заблуждением. Когда-то, переходя с ассемблера на высокоуровневые языки, у людей были похожие опасения. ИИ снижает барьер для программирования, в будущем больше людей на рабочих местах должны будут освоить навыки программирования.
Знания в области делают ИИ лучше: глубокое понимание конкретной области позволяет вам лучше использовать ИИ. Искусствоведы могут создавать более качественные визуальные подсказки. Врачи могут формировать более качественный медицинский ИИ. Основатели должны сочетать свои знания в области с грамотностью в ИИ.
Менеджер по продукту сейчас является узким местом: сейчас новые ограничения не в инженерии, а в управлении продуктом. Одна из команд Уэна Да даже предложила изменить соотношение менеджеров по продукту и инженеров на 2:1, чтобы ускорить процесс обратной связи и принятия решений.
Инженерам необходимо мыслить как продукт: инженеры с интуицией продукта действуют быстрее, а разрабатываемые ими продукты лучше. Одних только технических навыков недостаточно, разработчикам также необходимо глубоко понимать потребности пользователей.
получение мнений друзей
Глубокие знания в области ИИ все еще являются защитным барьером: грамотность в области ИИ еще не стала распространенной. Те, кто действительно понимает принципы ИИ-технологий, по-прежнему обладают огромным преимуществом — они могут осуществлять инновации более умным, более эффективным и более автономным способом.
Спекуляция ≠ Истина: Будьте осторожны с теми рассказами, которые звучат впечатляюще, но в основном используются для привлечения средств или повышения статуса. Такие термины, как AGI, вымирание и безграничный интеллект, обычно являются сигналами спекуляции, а не влияния.
Безопасность касается использования, а не самой технологии: концепция «безопасности ИИ» часто неправильно понимается. ИИ, как электричество или огонь, сам по себе не является ни хорошим, ни плохим, это зависит от того, как его используют. Безопасность касается использования, а не самого инструмента.
Единственное, что имеет значение, это нравится ли это пользователю: не стоит слишком сильно беспокоиться о стоимости модели или производительности. Единственный вопрос, который нужно задать: создаете ли вы продукт, который действительно нравится пользователю и который они готовы продолжать использовать?
Образовательный ИИ все еще находится в стадии исследования: компании, такие как Kira Learning, проводят множество экспериментов, но конечная форма ИИ в образовательной сфере еще не ясна. Мы все еще находимся на ранней стадии трансформации.
Будьте осторожны с «апокалиптическими теориями» и «захватом регуляторов»: чрезмерный страх перед ИИ используется для оправдания регуляций, защищающих существующие компании. Следует с недоверием относиться к нарративам «безопасности ИИ», которые выгодны тем, кто уже при власти.
Физический интеллект 联创：Chelsea Finn
!
Робототехнические технологии требуют полного стека мышления: вы не можете просто добавить робототехнические технологии в существующую компанию. Вам нужно построить весь технологический стек с нуля — данные, модели, развертывание.
Качество данных важнее количества: огромные наборы данных из отрасли, YouTube или симуляционных сред часто страдают от нехватки разнообразия и подлинности. Правильные, качественные данные важнее масштаба.
Лучший режим: предобучение + дообучение: сначала проводим предобучение на широком наборе данных, а затем используем около 1000 высококачественных, согласованных по сценарию образцов для дообучения. Этот метод значительно улучшает производительность робота.
Универсальные роботы превзойдут специализированные: универсальные модели, способные преодолевать различные задачи и аппаратные платформы (например, сторонние роботы), оказываются более успешными, чем системы, построенные для конкретных целей.
Реальные данные незаменимы: хотя синтетические и симулированные данные могут быть полезны, реальные данные по-прежнему имеют решающее значение, особенно для сложных визуальных и физических задач.
Слишком много ресурсов может привести к обратному эффекту: чрезмерное финансирование или усложнение вещей может замедлить прогресс. Четкость проблемы и сосредоточенное выполнение имеют наибольшее значение.
Генеральный директор Cursor & соучредитель: Майкл Труэлл
!
Начните как можно раньше и продолжайте строить: даже если партнеры выходят, Майкл продолжает программировать. Раннее вирусное распространение (производная от Flappy Bird) помогло ему развить уверенность и навыки.
Быстрая проверка, даже в незнакомой области: их команда создала помощника по программированию в области механической инженерии без предварительного опыта. Их девиз - "Учиться на практике".
Дифференцированное позиционирование, не нужно бояться гигантов: они колебались, стоит ли конкурировать с GitHub Copilot, но затем поняли, что немногие компании ставят целью «полную автоматизацию разработки». Это позиционирование открыло им рынок.
От кода до выпуска, быстрое действие: от первой строки кода до публичного выпуска у них ушло всего 3 месяца. Быстрая итерация помогла им быстро откорректировать направление продукта.
Фокус важнее сложности: они решительно отказались от плана одновременно разрабатывать IDE (интегрированную среду разработки) и инструменты ИИ. Сосредоточившись на функционале ИИ, они достигли более быстрого развития.
Распространение могло начаться с одного твита: ранний рост пользователей Cursor произошел благодаря твиту соучредителя в социальных сетях. До официального маркетинга сарафанное радио стало основным двигателем.
Эффект сложного процента от исполнительной силы: в 2024 году годовой регулярный доход Cursor вырос с 1 миллиона долларов до 100 миллионов долларов за год, благодаря улучшению продукта и потребностям пользователей, достигнув 10% еженедельного сложного роста.
Лучший совет: следуйте своему любопытству: забудьте о том, что делали для улучшения резюме. Основной совет Майкла: занимайтесь тем, что вам интересно, вместе с умными людьми.
Генеральный директор Figma и соучредитель: Дилан Филд
!
Найдите соучредителя, который может вас вдохновить: Дилан черпает мотивацию из сотрудничества со своим соучредителем Эваном Уоллесом: «Каждую неделю кажется, что мы создаем будущее.»
Начните как можно раньше, обучаясь на практике: Дилан начал свой предпринимательский проект, когда ему было 19 лет и он ещё учился в университете. Ранние провалы, такие как "генератор эмодзи" и другие проекты, в конечном итоге закалили такую великую идею, как Figma.
Быстрое развертывание, более быстрое получение обратной связи: они связываются с ранними пользователями по электронной почте, проводят быструю итерацию и с самого начала настаивают на взимании платы. Обратная связь является постоянным движущим фактором эволюции продукта.
Разделите долгосрочную дорожную карту на краткосрочные спринты: разделение великого видения на более мелкие части является ключом к обеспечению скорости и эффективности выполнения.
Совпадение продукта с рынком может занять несколько лет: Figma потребовалось пять лет, чтобы дождаться решающего сигнала: Microsoft заявила, что если Figma не начнет взимать плату, им придется отменить сотрудничество.
Дизайн становится новым фактором дифференциации: он верит, что из-за роста ИИ дизайн становится все более важным. Figma также следует этой тенденции, запуская ряд новых продуктов, таких как Draw, Buzz, Sites и Make.
Использование ИИ для ускорения проектирования прототипов: лучшее применение ИИ заключается в увеличении скорости итераций, а не в стремлении к "магии" одноразового генерации. Дизайнеры и продуктовые менеджеры теперь должны вносить свой вклад в оценку ИИ.
Примите отказ, а не избегайте его: опыт выступлений в детстве научил Дилана спокойно воспринимать критику и обратную связь. Он считает, что отказ является частью пути к успеху.
Человеческие связи всегда остаются в центре: предупреждение не заменять человеческие отношения искусственным интеллектом. Когда его спросили о смысле жизни, он ответил: «Исследовать сознание, продолжать учиться, делиться любовью.»
Посмотреть Оригинал
Содержание носит исключительно справочный характер и не является предложением или офертой. Консультации по инвестициям, налогообложению или юридическим вопросам не предоставляются. Более подробную информацию о рисках см. в разделе «Дисклеймер».
YC AI Стартап-лагерь День 2: Наделла, Уэнда, CEO Cursor все пришли.
Организация: Основатель Парк
На второй день YC AI Startup School к нам присоединились семь выдающихся гостей: Сатья Наделла (генеральный директор Microsoft), Эндрю Ын (основатель Deep Learning.AI), Челси Финн (соучредитель Physical Intelligence), Майкл Труэлл (генеральный директор и соучредитель Cursor), Дилэн Филд (генеральный директор и соучредитель Figma), Андрея Карпатый (бывший директор по ИИ в Tesla) и Шрирам Кришнан (старший советник по политике ИИ в Белом доме).
Вокруг тем технологий ИИ, предпринимательства и других, эти крупные предприниматели поделились множеством замечательных мнений в своих выступлениях, таких как:
Помимо Андрея Карпати (подробности его выступления см. в нашей вчерашней статье «Первый день стартап-лагеря YC AI, выступление Андрея Карпати произвело фурор») и Сриирама Кришнана, мы собрали основные идеи выступлений остальных пяти гостей.
Генеральный директор Microsoft: Сатья Наделла
!
Комплексный эффект платформы: ИИ не возникает на пустом месте, а основывается на десятилетиях облачной инфраструктуры, которая развилась до уровня, способного поддерживать обучение масштабным моделям. Каждое поколение платформы закладывает основу для появления следующего поколения.
Модель — это инфраструктура, продукт — это экосистема: базовая модель является инфраструктурой, аналогично новым SQL базам данных. Настоящий продукт — это не сама модель, а вся экосистема, построенная вокруг нее: циклы обратной связи, интеграция инструментов и взаимодействие с пользователями.
Экономическое воздействие является базовым: Северная звезда показателя ценности ИИ, по мнению Сатья, заключается в следующем: «Создает ли это экономический излишек?» Если технология не способствует росту ВВП, то она не является трансформационной.
Границы вычислительной мощности и интеллекта: уровень интеллекта будет расти в логарифмической зависимости от вложений в вычислительную мощность. Однако будущие значительные прорывы не будут исходить только от масштаба, а произойдут благодаря смене парадигмы, как приход следующего «момента закона масштаба».
Энергия и общественное согласие: Масштабное развитие ИИ потребует большего потребления энергии и получения разрешения общества. Чтобы завоевать разрешение, мы должны продемонстрировать реальные и положительные социальные выгоды от ИИ, которые достаточно для оправдания его затрат.
Настоящая проблема ИИ заключается в управлении изменениями: препятствия для развития традиционных отраслей связаны не с технологиями, а с ограничениями, накладываемыми устоявшимися рабочими процессами. Настоящая трансформация требует переосмысления того, как выполняется работа, а не просто простого внедрения ИИ.
Слияние рабочих ролей: такие традиционные роли, как дизайн, фронтенд и продуктовые, постепенно сливаются на таких платформах, как LinkedIn, порождая «универсальных» специалистов. ИИ позволяет большему количеству людей приобретать междисциплинарные навыки, что ускоряет эту тенденцию.
Не недооцените ценность рутинной работы: в интеллектуальной деятельности существует множество повторяющихся физических задач. Лучшее применение ИИ заключается в устранении этих "невидимых издержек трения" и освобождении человеческого творчества.
Оставайтесь открытыми к будущему: даже сам Сатья не предвидел, что технологии «вычисления во время тестирования» и «обучения с подкреплением» будут развиваться так быстро. Не стоит предполагать, что мы уже увидели окончательную форму ИИ, в будущем вероятно будет больше прорывов.
Не наделяйте ИИ человеческими чертами: ИИ не человек. Это инструмент. Следующий рубеж — наделить его памятью, инструментами и способностью действовать, но это принципиально отличается от человеческой способности рассуждать.
Будущее разработки: ИИ не заменит разработчиков, а станет их надежным помощником. VSCode - это полотно для сотрудничества с ИИ. Основное внимание в программной инженерии будет смещено с написания кода на системное проектирование и обеспечение качества.
Ответственность и доверие являются необходимыми: появление ИИ не освобождает людей от ответственности. Компании по-прежнему несут юридическую ответственность за действия своих продуктов. Вот почему конфиденциальность, безопасность и суверенитет должны оставаться в центре внимания.
Доверие основано на практической ценности: доверие исходит из практичности, а не из пустых слов. Сатья указывает на чат-бота, развернутого для индийских фермеров, подчеркивая, что видимая помощь является основой для построения доверия.
От голоса к интеллектуальным агентам: Путешествие Microsoft в сфере ИИ началось с голосовых технологий в 1995 году. Сегодня его стратегический фокус сместился на полнофункциональные «интеллектуальные агенты», которые объединяют голос, визуальные возможности и повсеместные вычислительные устройства.
Интеллектуальные агенты — это компьютеры будущего: Долгосрочное видение Сатьи заключается в том, что «интеллектуальные агенты станут новым поколением компьютеров». Это будущее зависит не только от точности технологий, но и от доверия пользователей и бесшовного взаимодействия.
Открытия о лидерстве: его совет состоит в том, чтобы начинать с самых нижних уровней, но при этом иметь самые амбициозные цели. Нужно научиться создавать команду, а не только разрабатывать продукт.
Люди, которых ищет Сатья: он ценит таких людей, которые упрощают сложное, приносят ясные мысли; вдохновляют команду, объединяют людей; рады решать сложные задачи в условиях жестких ограничений.
Самый любимый вопрос на собеседовании: «Расскажите мне о проблеме, которую вы не знали, как решить, и о том, как вы ее решили». Он хочет увидеть в этом любопытство, адаптивность и настойчивость кандидата.
Потенциал квантовых вычислений: следующая разрушительная технология может прийти из квантовой сферы. Microsoft сосредоточила внимание на разработке «квантовых битов с коррекцией ошибок», и эта технология может позволить нам моделировать естественный мир с беспрецедентной точностью.
Советы для молодежи: не ждите разрешения от других. Создавайте инструменты, которые действительно наделяют людей властью. Он часто размышляет: «Что мы можем создать, чтобы помочь другим в творчестве?»
Любимые продукты: VSCode и Excel — потому что они наделяют людей суперспособностями.
Основатель Deep Learning.AI: Эндрю Нг
!
Скорость выполнения определяет успех: лучшим показателем того, сможет ли стартап добиться успеха, является скорость создания, тестирования и итерации. Скорость приносит эффект сложных процентов в обучении, а ИИ делает этот эффект экспоненциальным.
Большинство возможностей на уровне приложений: в настоящее время наибольшая прибыль не приходит от создания новых моделей, а от применения существующих моделей в ценных, ориентированных на пользователей сценариях. Это то, на чем основателю следует сосредоточиться.
Агентный ИИ превосходит «одноразовые» инструменты: продукты, содержащие обратную связь, такие как Агентный ИИ, показывают гораздо лучшие результаты, чем инструменты, которые могут выполнить задачу только «один раз». Постоянное взаимодействие может оптимизировать результаты, а итерации могут привести к комплексному повышению производительности.
«Уровень оркестровки» набирает популярность: между базовыми моделями и приложениями формируется новый промежуточный уровень: оркестровка на основе агентов. Этот уровень может поддерживать сложные многопроцессные задачи между инструментами и источниками данных.
Чем более конкретная идея, тем быстрее выполнение: лучший способ быстрого действия — начать с конкретной идеи, детали которой достаточно для того, чтобы инженер мог немедленно начать строительство. Хорошие конкретные идеи обычно исходят от экспертов в области с интуитивной ясностью.
Осторожно с ловушками «глобальных нарративов»: абстрактные цели, такие как «Искусственный интеллект в здравоохранении», звучат амбициозно, но часто приводят к замедлению выполнения. Действительно эффективными являются конкретные инструменты, такие как «автоматизация записи на МРТ».
Смелость корректировать направление подразумевает, что ты сделал первый правильный шаг: если ранние данные показывают, что твоя идея не работает, конкретный начальный план поможет тебе легче изменить курс. Четко понимай, что ты тестируешь, чтобы быстро переключиться на другое направление после неудачи.
Использование обратной связи для минимизации рисков: сейчас скорость создания прототипов увеличилась в 10 раз, а эффективность разработки программного обеспечения производственного уровня возросла на 30-50%. Необходимо эффективно использовать это преимущество, снижая рыночные риски за счет обратной связи от пользователей в реальном времени.
Делайте больше попыток, а не стремитесь к совершенству: не пытайтесь дорабатывать вашу первую версию. Создайте 20 грубых прототипов и посмотрите, какой из них останется. Скорость обучения важнее, чем шлифовка.
Быстро действуйте и берите на себя ответственность: Эндрю Нг переосмыслил классический принцип Силиконовой долины: не «действуйте быстро и разрушайте стереотипы», а «действуйте быстро и несите ответственность». Чувство ответственности является краеугольным камнем для построения доверия.
Код теряет свою дефицитную ценность: код больше не является дефицитным основным активом, как это было в прошлом. С появлением инструментов быстрого прототипирования и ИИ код легко производить. Действительно важно то, какую ценность реализует код.
Техническая архитектура обратима: в прошлом выбор архитектуры был односторонним решением. Теперь это двусторонняя дверь, и стоимость смены архитектуры значительно снижена. Эта гибкость поощряет более смелые эксперименты и более быстрые испытания.
Каждый должен учиться программированию: утверждение "не учитесь программировать" является заблуждением. Когда-то, переходя с ассемблера на высокоуровневые языки, у людей были похожие опасения. ИИ снижает барьер для программирования, в будущем больше людей на рабочих местах должны будут освоить навыки программирования.
Знания в области делают ИИ лучше: глубокое понимание конкретной области позволяет вам лучше использовать ИИ. Искусствоведы могут создавать более качественные визуальные подсказки. Врачи могут формировать более качественный медицинский ИИ. Основатели должны сочетать свои знания в области с грамотностью в ИИ.
Менеджер по продукту сейчас является узким местом: сейчас новые ограничения не в инженерии, а в управлении продуктом. Одна из команд Уэна Да даже предложила изменить соотношение менеджеров по продукту и инженеров на 2:1, чтобы ускорить процесс обратной связи и принятия решений.
Инженерам необходимо мыслить как продукт: инженеры с интуицией продукта действуют быстрее, а разрабатываемые ими продукты лучше. Одних только технических навыков недостаточно, разработчикам также необходимо глубоко понимать потребности пользователей.
получение мнений друзей
Глубокие знания в области ИИ все еще являются защитным барьером: грамотность в области ИИ еще не стала распространенной. Те, кто действительно понимает принципы ИИ-технологий, по-прежнему обладают огромным преимуществом — они могут осуществлять инновации более умным, более эффективным и более автономным способом.
Спекуляция ≠ Истина: Будьте осторожны с теми рассказами, которые звучат впечатляюще, но в основном используются для привлечения средств или повышения статуса. Такие термины, как AGI, вымирание и безграничный интеллект, обычно являются сигналами спекуляции, а не влияния.
Безопасность касается использования, а не самой технологии: концепция «безопасности ИИ» часто неправильно понимается. ИИ, как электричество или огонь, сам по себе не является ни хорошим, ни плохим, это зависит от того, как его используют. Безопасность касается использования, а не самого инструмента.
Единственное, что имеет значение, это нравится ли это пользователю: не стоит слишком сильно беспокоиться о стоимости модели или производительности. Единственный вопрос, который нужно задать: создаете ли вы продукт, который действительно нравится пользователю и который они готовы продолжать использовать?
Образовательный ИИ все еще находится в стадии исследования: компании, такие как Kira Learning, проводят множество экспериментов, но конечная форма ИИ в образовательной сфере еще не ясна. Мы все еще находимся на ранней стадии трансформации.
Будьте осторожны с «апокалиптическими теориями» и «захватом регуляторов»: чрезмерный страх перед ИИ используется для оправдания регуляций, защищающих существующие компании. Следует с недоверием относиться к нарративам «безопасности ИИ», которые выгодны тем, кто уже при власти.
Физический интеллект 联创：Chelsea Finn
!
Робототехнические технологии требуют полного стека мышления: вы не можете просто добавить робототехнические технологии в существующую компанию. Вам нужно построить весь технологический стек с нуля — данные, модели, развертывание.
Качество данных важнее количества: огромные наборы данных из отрасли, YouTube или симуляционных сред часто страдают от нехватки разнообразия и подлинности. Правильные, качественные данные важнее масштаба.
Лучший режим: предобучение + дообучение: сначала проводим предобучение на широком наборе данных, а затем используем около 1000 высококачественных, согласованных по сценарию образцов для дообучения. Этот метод значительно улучшает производительность робота.
Универсальные роботы превзойдут специализированные: универсальные модели, способные преодолевать различные задачи и аппаратные платформы (например, сторонние роботы), оказываются более успешными, чем системы, построенные для конкретных целей.
Реальные данные незаменимы: хотя синтетические и симулированные данные могут быть полезны, реальные данные по-прежнему имеют решающее значение, особенно для сложных визуальных и физических задач.
Слишком много ресурсов может привести к обратному эффекту: чрезмерное финансирование или усложнение вещей может замедлить прогресс. Четкость проблемы и сосредоточенное выполнение имеют наибольшее значение.
Генеральный директор Cursor & соучредитель: Майкл Труэлл
!
Начните как можно раньше и продолжайте строить: даже если партнеры выходят, Майкл продолжает программировать. Раннее вирусное распространение (производная от Flappy Bird) помогло ему развить уверенность и навыки.
Быстрая проверка, даже в незнакомой области: их команда создала помощника по программированию в области механической инженерии без предварительного опыта. Их девиз - "Учиться на практике".
Дифференцированное позиционирование, не нужно бояться гигантов: они колебались, стоит ли конкурировать с GitHub Copilot, но затем поняли, что немногие компании ставят целью «полную автоматизацию разработки». Это позиционирование открыло им рынок.
От кода до выпуска, быстрое действие: от первой строки кода до публичного выпуска у них ушло всего 3 месяца. Быстрая итерация помогла им быстро откорректировать направление продукта.
Фокус важнее сложности: они решительно отказались от плана одновременно разрабатывать IDE (интегрированную среду разработки) и инструменты ИИ. Сосредоточившись на функционале ИИ, они достигли более быстрого развития.
Распространение могло начаться с одного твита: ранний рост пользователей Cursor произошел благодаря твиту соучредителя в социальных сетях. До официального маркетинга сарафанное радио стало основным двигателем.
Эффект сложного процента от исполнительной силы: в 2024 году годовой регулярный доход Cursor вырос с 1 миллиона долларов до 100 миллионов долларов за год, благодаря улучшению продукта и потребностям пользователей, достигнув 10% еженедельного сложного роста.
Лучший совет: следуйте своему любопытству: забудьте о том, что делали для улучшения резюме. Основной совет Майкла: занимайтесь тем, что вам интересно, вместе с умными людьми.
Генеральный директор Figma и соучредитель: Дилан Филд
!
Найдите соучредителя, который может вас вдохновить: Дилан черпает мотивацию из сотрудничества со своим соучредителем Эваном Уоллесом: «Каждую неделю кажется, что мы создаем будущее.»
Начните как можно раньше, обучаясь на практике: Дилан начал свой предпринимательский проект, когда ему было 19 лет и он ещё учился в университете. Ранние провалы, такие как "генератор эмодзи" и другие проекты, в конечном итоге закалили такую великую идею, как Figma.
Быстрое развертывание, более быстрое получение обратной связи: они связываются с ранними пользователями по электронной почте, проводят быструю итерацию и с самого начала настаивают на взимании платы. Обратная связь является постоянным движущим фактором эволюции продукта.
Разделите долгосрочную дорожную карту на краткосрочные спринты: разделение великого видения на более мелкие части является ключом к обеспечению скорости и эффективности выполнения.
Совпадение продукта с рынком может занять несколько лет: Figma потребовалось пять лет, чтобы дождаться решающего сигнала: Microsoft заявила, что если Figma не начнет взимать плату, им придется отменить сотрудничество.
Дизайн становится новым фактором дифференциации: он верит, что из-за роста ИИ дизайн становится все более важным. Figma также следует этой тенденции, запуская ряд новых продуктов, таких как Draw, Buzz, Sites и Make.
Использование ИИ для ускорения проектирования прототипов: лучшее применение ИИ заключается в увеличении скорости итераций, а не в стремлении к "магии" одноразового генерации. Дизайнеры и продуктовые менеджеры теперь должны вносить свой вклад в оценку ИИ.
Примите отказ, а не избегайте его: опыт выступлений в детстве научил Дилана спокойно воспринимать критику и обратную связь. Он считает, что отказ является частью пути к успеху.
Человеческие связи всегда остаются в центре: предупреждение не заменять человеческие отношения искусственным интеллектом. Когда его спросили о смысле жизни, он ответил: «Исследовать сознание, продолжать учиться, делиться любовью.»