Używam @diabrowser od kilku tygodni i niesamowite, jak szybko zaczynasz doceniać, jak jego kontekst w czasie rzeczywistym z otwartych kart zwiększa twoją produktywność i pobudza kreatywność. Oto moje 5 najlepszych umiejętności Dia, które używam codziennie 👇

myślenie: tarcie pozostanie w tak wielu częściach naszego życia, ale nie w sieci. to, co zaczęło się jako rozproszone strony internetowe z niespójnymi interfejsami i zbędnymi przepływami pracy, staje się maszyną akcji, która nas zna, spotyka tam, gdzie jesteśmy, i wykonuje każde zadanie w naszym imieniu. interakcja z cyfrowym światem szybko staje się beztarciowa.

Ciekawe spostrzeżenie od @scottbelsky: "Kiedy mowa o produktach konsumpcyjnych, takich jak media społecznościowe, brudny mały sekret polega na tym, że logujemy się częściej PO opublikowaniu treści, aby zobaczyć, kto polubił nasze treści. Innymi słowy, myślimy, że używamy Instagrama, aby zobaczyć, co publikują inni, ale niepowiedzianym powodem, dla którego angażujemy się, jest nasze własne ego." Gdzie jest Consumer AI, niepowiedziane powody, dla których używamy produktów, i nietypowe praktyki innowacji w dużych firmach via @_Glasp

Czytając najnowszy newsletter @scottbelsky'ego, myślę tylko o tym, że

Gdzie są wszystkie aplikacje AI dla konsumentów??? To pytanie zadałem inwestorom konsumenckim z najwyższej półki @scottbelsky (Uber, Pinterest) i @stevejang (Coinbase, Postmates). Mamy już prawie 3 lata hype'u na AI, a wciąż głównie rozmawiamy o ChatGPT, Perplexity i Claude. Badamy odpowiedź poprzez sposoby, w jakie cały stos konsumencki (wejście, pamięć, personalizacja, przeglądarki, sprzęt) jest przekształcany przez AI i jak to może dać początek możliwościom konsumenckim, na które wszyscy czekaliśmy. Rozdziały: 00:00 Powitanie i wprowadzenie 00:43 Aktualny stan produktów AI 02:48 Niespodzianki i wyzwania związane z LLM 05:24 Przyszłość AI dla konsumentów i osobiste AI 15:49 Pamięć i personalizacja w AI 21:52 Potencjalne ryzyka i modele biznesowe 24:22 Walka o dane użytkowników w AI 25:11 Optymizm w wnioskowaniu modeli AI 27:00 Rola modeli open source 28:13 Przyszłość sprzętu AI 28:54 Wyzwania i możliwości w startupach sprzętowych AI 30:29 Ewolucja sprzętu konsumenckiego 38:36 Reinwencja przeglądarek 46:23 Potencjał przeglądarek wzbogaconych o AI 47:54 Podsumowanie i ostatnie myśli Wielkie dzięki moim dobrym przyjaciołom za dołączenie do tej dyskusji 🙏

diligencja przez pełnomocnika - inwestowanie w coś lub kogoś, ponieważ ktoś inny to zrobił - jest u podstaw większości błędów początkujących inwestorów. oczywiste, a jednak zajmuje całą karierę, aby zrozumieć, dlaczego to prawda: to jest zdarzenie łańcuchowe i większość ludzi to robi.

Pierwszym krokiem tutaj byłby program typu Manhattan, aby ustalić, dlaczego Chiny i Korea Południowa mogą lądować nową fuzją za 1/4 kosztów USA. To jest problem do rozwiązania, ale obecny rynek otwarty tego nie odblokowuje. Prawdopodobnie wymaga to zmian regulacyjnych i dzielenia się własnością intelektualną (Marynarka Wojenna?).

przypomnienie, że cechy produktów, które najbardziej kochamy w dużych firmach, często musiały być wywalczone, ponieważ były albo międzydziałowe, albo zastępowały przestarzałe myślenie w sposób, który początkowo był opornie przyjmowany. te to są niedoceniani bohaterowie w produktach.

Jestem zaskoczony, że nie ma jednej aplikacji, która po prostu (1) zbiera wszystkie twoje dane zdrowotne - z danych Whoop/Oura, badań krwi, PDF-ów z testów laboratoryjnych, które jej dostarczasz, innych źródeł zebranych w sieci, ORAZ (2) automatycznie generuje coś w rodzaju systemowego zapytania dla dowolnego LLM, gdy zadasz jakiekolwiek pytanie zdrowotne..?

cokolwiek zrobisz następnie, dąż do zrobienia czegoś, co w danym momencie nie ma sensu dla większości.