Sequoia Capital, ведущий мировой венчурный фонд, который стоял у истоков таких гигантов, как Apple, Google и Airbnb, поделился своими взглядами на волну инноваций, вызванную большими языковыми моделями (LLM).

Тезисы статьи:

1. 100% компаний в сети Sequoia активно интегрируют языковые модели в свои продукты, создавая волшебные функции автозаполнения и улучшенные чат-боты.

2. 65% компаний уже внедрили приложения на основе LLM в производство, что на 15% больше, чем два месяца назад.

3. 94% используют API основных моделей, с OpenAI GPT, выбранным 91% компаний, во главе списка.

4. 88% считают, что механизм извлечения, такой как векторная база данных, останется ключевой частью их стека.

5. 38% заинтересованы в использовании фреймворка для оркестровки и разработки приложений на основе LLM, такого как LangChain.

6. 15% строят собственные языковые модели с нуля или на основе открытого исходного кода, часто в дополнение к использованию API LLM.

7. Компании стремятся кастомизировать языковые модели под свой уникальный контекст, используя три основных способа: обучение собственной модели с нуля, дообучение базовой модели и использование предварительно обученной модели с извлечением релевантного контекста.

8. Стек для API LLM и стек для обучения собственных моделей со временем сливаются, делая технологии более доступными для разработчиков.

9. Для полного внедрения LLM в свои приложения, компаниям необходимы лучшие инструменты для обработки данных, конфиденциальности, безопасности и мониторинга выходных данных моделей.

10. Приложения на основе языковых моделей становятся все более мультимодальными, комбинируя текст, речь/аудио и изображение/видео для создания более привлекательного пользовательского опыта.

@startobus 🧠 умный запуск идей

00:04 - 5–80–15, Ошибки = хорошо
00:44 - Стратегия в академической гребле
01:07 - Рынки - Метафора Рыбалка
01:27 - Анализ мировых рынков
01:50 - Позиционирование РФ про рынок
02:13- Декомпозиция целей

Продакт-менеджмент в трех пунктах. Строго 12+

— Что должен уметь предприниматель? — спросил сын утром в воскресенье
— Да много всего
— А можешь в трех пунктах?
— Да, пожалуйста

1. Создать продукт, который нужен людям. Быть исследователем. Инструменты — глубинные интервью, наблюдение, тесты, опыт и чуйка. Главный показатель — продажи. Бесполезных вещей полно, живут они за счет впаривания. Причем недолго.

2. Научиться на нем зарабатывать. А значит — считать денежки. Быть финансистом. Инструменты — маржинальный, когортный и юнит-анализ, АВС-сегментация. Поймешь, когда подрастешь. Главное — получать прибыль с одного клиента. Например, есть продукты-паразиты — живут за счет других. Ты купил конструктор Lego за тысячу и коробку пазлов за такую же сумму. Продал друзьям: первый за две, вторую за 500 рублей. В общем деньги наварил, но очевидно — от пазлов нужно отказываться. Это паразит.

3. Продать его как можно большему количеству людей. По умному — масштабировать. Быть маркетологом или по-модному хакером роста. Инструмент — growth hacking и книга Жан-Жака Ламбена. Нужно, чтобы росло число клиентов и твоя прибыль. Есть куча крутых и прибыльных бизнесов, которые не масштабируются. Пекарня у почты с круассанами — пример. Таких медленно поедают конкуренты.

— Доступно объяснил? — спросил я. Смотрю, а он уже в Майнкрафт играет.

Эх, не получается у меня с детьми. Отнесу вам — авось пригодится :)

@startobus 🧠 умный запуск идей

Еще одна большая статья о том, как ByteDance за 2022 превратил Douyin (это внутрикитайская версия TikTok) в суперапп. В западном мире супераппы не так чтобы удались, хотя есть очень удачные примеры в некоторых нишах. А тикток в Китае, включив в себя не только просмотр видео, но и мессенджер, мини-игры, екомерс, доставку еды, бронирование отелей, увеличил свой нерекламный доход более чем в 7 раз.

Последние 10 лет я говорю одно и то же — смотрите, что получается у китайских игроков. Через 2 года это начнут копировать западные компании, еще через 2 это выйдет на рынок и станет популярным.

https://www.bloomberg.com/news/articles/2023-06-14/bytedance-s-douyin-challenges-wechat-to-become-china-s-next-everything-app

@startobus 🧠 умный запуск идей

#Контент

Как и обещали - для генерации изображений:

"Выступи в роли генератора промтов для изображений. Я хочу сгенерировать следующее: [...]. Сформулируй мою задумку в формате сложного и эффективного промта для создания изображения в Midjourney. Этот промт я планирую использовать для генерации изображения. Предложи мне 5 вариантов."

Или вы можете отправить ChatGPT следующий текст, заменив в последний строке на то, что хотите видеть (работает с односложными запросами):

"INPUT = {focus} OUTPUT = {description) \n! [IMGI(https://image.pollinations.ai/prompt/{description}) {description) = {focusDetailed},%20{adjective1), %20{adjective2), %20{visualStyle1},%20{visualStyle2}, %20{visualStyle3},%20{artist Reference)

OUTPUT = [a fox outside in the sun, orange fox, realistic, happy fox, Sunny, warm, lots of flowers INPUT =a fox]"

Промты для ещё каких задач вам интересны? Пишите в комментарии!

@startobus 🧠 умный запуск идей

00:05 - Треугольник УТП/ и ценности
00:34 - Анаконда/Конкуренты
01:05 - Ценности вашего продукта
01:30 - Product Market Fit
02:01 - Тренды
02:13 - Найти зазоры
02:34 - Идеи → Гипотезы
02:49 - Описание проекта/продукта

Стартап KoBold Metals при поддержке Билла Гейтса стал единорогом.

Сейчас компания, отыскивающая и добывающая полезные ископаемые с помощью ИИ, оценивается в $1,15 млрд.

В числе инвесторов стартапа — фонд Билла Гейтса, венчурный фонд Andreessen Horowitz, норвежская энергетическая компания Equinor и японский конгломерат Mitsubishi.

KoBold Metals уже вовсю орудует на территории Северной Америки, Африки и Австралии, а новые средства пойдут на добычу меди в Замбии.

@startobus 🧠 умный запуск идей

В каких отраслях генеративный ИИ мог бы выполнять большую часть работы

В 40% всего рабочего времени, отработанного людьми в США, могут использоваться генеративные нейросети, таких как ChatGPT.

Источник

@ventureinpics

@startobus 🧠 умный запуск идей

Скорость регистрации в прямого конкурента Твиттера Threads составляет примерно 1м пользователей в час. Чудовищная цифра, любой технарь вам расскажет насколько сложно создать и обслуживать такой сервис.

Но самое главное для меня - обещание создателей Threads поддерживать ActivityPub. Это значит что возможно кросс-взаимодействие с Mastodon и другими свежими конкурентами Твиттера. Было бы очень хорошо бороться с гигантом сообща https://techcrunch.com/2023/07/05/threads-passes-2-million-downloads-in-2-hours/

@startobus 🧠 умный запуск идей

Трансформеры позволили создать языковые модели, которые наглядно демонстрируют адаптивность и универсальность в работе с текстами. Теперь стоит задача расширить подход на задачи не словесные, а физические: манипуляции роботов с объектами в материальном мире. Пока такие роботы не очень справляются с новыми задачками и неожиданными ситуациями.
Подход работает: в DeepMind создали модель RoboCat, у которой с гибкостью все заметно лучше. Она лучше лучше прежних адаптируется к новым типам робоустройств и новым задачам.
“RoboCat’s ability to independently learn skills and rapidly self-improve, especially when applied to different robotic devices, will help pave the way toward a new generation of more helpful, general-purpose robotic agents,” - заявляют разработчики.
Так что ловкость в обращении со словами потихоньку дополняется ловкостью в обращении с предметами: от узкоспециализированных роботов переходим к относительно универсальным, а в словарик наряду с foundation models добавляем foundation agents 🙂

@startobus 🧠 умный запуск идей