ألكسندر وانغ يتحدث عن سبب كون مقال بول جراهام "Schlep Blindness" أساسيا لمقياس الذكاء الاصطناعي "كان أحد أسرار توسيع نطاق الذكاء الاصطناعي - وأعتقد أن هذا ينطبق على كل صناعة تقريبا - هو أن المشكلة التي كنا نحلها في بناء مجموعات بيانات عالية الجودة كانت شيئا عرفته معظم فرق التعلم الآلي أنه مهم للغاية ولكنه لم يكن بالضرورة المشكلة الأكثر جاذبية التي أراد كل عالم الذكاء الاصطناعي قضاء أيامه ولياليه في العمل عليها." يتابع ألكسندر: "كان هناك مقال واحد كان أساسيا جدا بالنسبة لي في وقت مبكر. كان مقالا لبول جراهام بعنوان "شليب العمى". أود أن أشجع الجميع على قراءته إذا سنحت لك الفرصة. لكن الفكرة في الأساس كانت أن معظم الناس يتجنبون التفكير في المشاكل الصعبة والشعر والقبيحة والمزعجة الموجودة في العالم ولكنها مهمة حقا. إنه في الواقع يستخدم Stripe كأحد الأمثلة في مقالته ، لكن هذه المشاكل موجودة في كل مكان. المشاكل القبيحة والمشعرة التي يعرفها الجميع مهمة ولكنها ليست مثيرة للعمل عليها - إذا تمكنت من تحديد ماهية هذه المشاكل ، فإنها تقدم عموما أفكارا مثيرة حقا لبدء التشغيل ". كان هذا الكثير من العرض الأصلي ل Scale: "أنت تعلم أن هذا مهم ولكنك ربما لست الأكثر حماسا للعمل عليه." ثم كان فريق Scale المبكر متقطعا للغاية ، مما ساعدهم على كسب ثقة عملائهم: "لقد رأوا سرعة منتجاتنا ومدى سرعة تحركنا. لقد فكروا في أنفسهم ،" حتى لو لم يكن لديهم المنتج المثالي اليوم ، فسوف يصلون إلى منتج سنكون قادرين على الاعتماد عليه بسرعة كبيرة. مصدر الفيديو: @StartupGrind (2022)