Ett poetiskt ögonblick för att kickstarta måndagen (via @SahilBloom's On Point Newsletter)

Jag har använt @diabrowser i ett par veckor nu, och det är fantastiskt hur snabbt du tar för givet hur dess realtidssammanhang från öppna flikar överladdar din produktivitet och väcker kreativitet. Här är mina topp 5 Dia-färdigheter som jag har använt dagligen 👇

Tänker: Friktion kommer att finnas kvar i så många delar av våra liv, men inte på webben. Det som började som olika webbplatser med inkonsekventa gränssnitt och redundanta arbetsflöden för att göra saker håller på att bli en actionmaskin som känner oss, möter oss där vi är och gör varje uppgift åt oss. Att interagera med den digitala världen blir snabbt friktionsfritt.

Insiktsfull syn på @scottbelsky: "När det gäller konsumentprodukter som sociala medier är den smutsiga lilla hemligheten att vi loggar in oftare EFTER att vi har lagt upp innehåll, så att vi kan se vem som gillade vårt innehåll. Med andra ord tror vi att vi använder Instagram för att se vad andra människor lägger upp, men den outtalade anledningen till att vi engagerar oss är vårt eget ego." Var finns konsument-AI, outtalade skäl till att vi använder produkter och ovanliga metoder för innovation i stora företag via @_Glasp

Läser @scottbelsky senaste nyhetsbrev och allt jag kan tänka är

Var finns alla AI-appar för konsumenter??? Det här är frågan jag ställde till konsumentinvesterare på s-nivå @scottbelsky (Uber, Pinterest) och @stevejang (Coinbase, Postmates). Vi är nästan 3 år in i AI-hypen och vi pratar fortfarande mest bara om ChatGPT, Perplexity och Claude. Vi utforskar svaret genom de sätt på vilka hela konsumentstacken (inmatning, minne, personalisering, webbläsare, hårdvara) skrivs om av AI och hur det kan ge upphov till den konsumentmöjlighet som vi alla har väntat på. Kapitel: 00:00 Välkommen och introduktion 00:43 Det nuvarande läget för AI-produkter 02:48 Överraskningar och utmaningar med LLM 05:24 Framtiden för konsument-AI och personlig AI 15:49 Minne och personalisering i AI 21:52 Potentiella risker och affärsmodeller 24:22 Kampen om användardata inom AI 25:11 Optimism i inferens av AI-modeller 27:00 Öppen källkodsmodellers roll 28:13 Framtiden för AI-hårdvara 28:54 Utmaningar och möjligheter i startups inom AI-hårdvara 30:29 Utvecklingen av konsumenthårdvara 38:36 Webbläsarens återuppfinnande 46:23 Potentialen med AI-förbättrade webbläsare 47:54 Slutsats och avslutande tankar Stort tack till mina goda vänner för att ni deltar i denna diskussion 🙏

Diligence by proxy - att investera i något eller någon för att någon annan gjorde det - är roten till de flesta nybörjarmisstag bland investerare. Det tar en karriär att inse varför detta är sant: det är en kedjehändelse och de flesta människor gör det.

Första steget här skulle vara ett program av Manhattan-typ för att ta reda på varför Kina och Sydkorea kan landa ny fission till en fjärdedel av USA:s kostnad. Det är ett lösbart problem, men den nuvarande öppna marknaden låser inte upp det. Kräver sannolikt regeländringar och IP-delning (marinen?).

En påminnelse om att man ofta var tvungen att kämpa för de produktegenskaper vi älskar mest från stora företag, eftersom de antingen var tvärfunktionella eller ersatte ett föråldrat tänkande på ett sätt som vi till en början motsatte oss. Dessa är de obesjungna hjältarna i produkten.

Jag är förvånad över att det inte finns någon enskild app som helt enkelt (1) samlar in alla dina hälsodatapunkter - från whoop / oura-data, blodprover, PDF-filer av laboratorietester du matar den, andra skrapade källor, OCH (2) genererar automatiskt ett slags systemprompt för någon LLM när du ställer någon hälsofråga ..?