Mărturisesc că am o misiune foarte specifică în minte cu acest proiect. Lansarea beta privată semi-vagă face parte din ea. setul de sarcini pe care le aprovizionăm face parte din ea. recompensele GPU fac parte din ea. Stâlpii de rahat fac parte din ea. podcasturile fac parte din ea. Mindshare este crucial aici. Permiteți-mi să vă explic. în prezent, o mare parte din discuțiile despre mediile RL se concentrează pe acest nou val de startup-uri al căror model de afaceri este construirea și vânzarea de medii către un număr foarte mic de laboratoare mari în mod exclusiv. Mecanize este cel mai zgomotos, dar există mai multe dintre ele. În loc să cheltuiască pe mostre și adnotări de reglare a instrucțiunilor, laboratoarele sunt dornice să cumpere medii private ca următoare mare resursă consumabilă pentru antrenamentul modelelor. Acest fenomen este atât un risc serios pentru perspectiva ca modelele open-source să rămână competitive, cât și o oportunitate majoră de a înclina balanța dacă putem schimba centrul de greutate. Dacă mediile bune sunt scumpe și ascunse, modelele open-source vor rămâne și mai mult în urmă. Acest lucru este în esență ceea ce s-a întâmplat cu datele de pre-antrenament. Dar dacă poate apărea un ecosistem suficient de robust de instrumente open-source pentru medii și instruire, atunci opțiunea open-source poate fi, de asemenea, cea mai modernă. Acesta este mai mult sau mai puțin ceea ce s-a întâmplat cu PyTorch. Să înclin balanța aici este scopul meu. scopul nostru. M-am alăturat Prime Intellect pentru că toată lumea era nebunește de talentată, era al naibii de serios în ceea ce privește misiunea AGI open-source pentru toată lumea și nu se temea să o spună, și pentru că echipa avea un avantaj structural singular care însemna că puteam face niște schimbări reale. Vindem calcul. Construim infrastructură pentru a îmbunătăți ceea ce puteți face cu acel calcul. Facem cercetări despre cum să facem ca acest calcul să interopereze în moduri noi. antrenăm modele mai mari și mai bune. Avem stimulentele potrivite pentru a face munca grea și necesară. Toate aceste piese sunt conectate. Nu o putem face singuri. nimeni nu poate. va duce startup-uri și întreprinderi și studenți și profesori din întreaga lume. Cercetarea deschisă nu are în prezent instrumentele necesare pentru a studia întrebările pe care marile laboratoare le-au considerat cele mai cruciale pentru progresul viitor. Trebuie să găsim o modalitate de a construi aceste instrumente. încercăm să facem acest lucru mai ușor. Cu toții trebuie să devenim mai buni în a lucra împreună, să nu reinventăm roata, să asamblăm piese individuale în puzzle-uri mai mari. Să luăm ceea ce am făcut împreună până acum, să facem curățenie, să facem să funcționeze împreună, să aducem mai mulți oameni în cort și să începem să jucăm mai multe jocuri cu sumă pozitivă. Tot ceea ce am construit este pentru a face acest lucru mai ușor. dacă nu putem găsi modalități mai bune de a lucra împreună, ne îndreptăm spre un viitor AI în care pur și simplu nu știm ce sunt aceste modele, pentru că cortina nu este niciodată ridicată și tot ceea ce putem vedea de fapt este doar o jucărie. Există un alt tip de companie pe care ai putea să o construiești în acest spațiu; una care încă vă permite să vindeți marilor laboratoare, dar nu exclusiv; una care încă vă permite să aveți șanțurile secrete comerciale și să imprimați ARR dulce, dar nu ne face mai puțin informați despre viitorul pe care îl construim. browserbase. cursor. exa. Modal. Morph. și nenumărate altele. Să facem mai multe dintre acestea. puteți construi o companie grozavă creând instrumente puternice și hamuri pentru agenți care reflectă sarcinile de mare valoare pe care oamenii doresc ca modelele să le facă de fapt. Încărcați în funcție de utilizare cu unele caracteristici Premium Enterprise. construiește cea mai bună clonă Excel în formă de LLM, sau clonă figma sau clonă turbotax. Schimbați-l doar suficient pentru a evita un proces și apoi lăsați clienții privați să vadă versiunea mai robustă a proceselor. bucurați-vă de o competiție sănătoasă în arenă și găsiți modalități de a vă asocia acolo unde contează. găsește-ți unghiul și fii atât de bun încât să poți vinde tuturor, fie pentru RL, fie pentru utilizare reală. atinge masa critică și este atât de accesibil încât nu merită ca nimeni să încerce să reconstruiască ceea ce ai făcut deja. Aceasta este cronologia în care sper să ajungem. Este o lume în care laboratoarele mari se pot descurca excelent și probabil vor oferi cele mai ușoare modalități de a cheltui puțin mai mult pentru a obține performanțe generale îmbunătățite. Dar este, de asemenea, unul în care modelele open-source nu sunt cu mult în urmă și toți cei cărora le pasă suficient pot vedea practic ce se întâmplă și pot înțelege cum sunt de fapt antrenate modelele pe care le folosim. Dacă vă gândiți să înființați sau să vă alăturați unei companii axate pe medii RL, vă îndemn să vă gândiți la ce cronologie pariați implicit și să reflectați la ceea ce simțiți în legătură cu asta.