亚历山大·王谈保罗·格雷厄姆的《拖延盲点》文章为何对Scale AI具有开创性意义 “Scale AI的一个秘密——我认为这适用于几乎每个行业——是我们所解决的构建高质量数据集的问题是大多数机器学习团队都知道非常重要，但这并不一定是每个AI科学家想要花费日夜去研究的最吸引人的问题。” 亚历山大继续说道： “早期有一篇文章对我影响很大。那是保罗·格雷厄姆的一篇名为《拖延盲点》的文章。我鼓励大家有机会去读一读。但基本上，这个观点是大多数人避免思考世界上那些真正困难、棘手、丑陋和烦人的问题，但这些问题实际上是非常重要的。他在文章中实际上以Stripe作为一个例子，但这些问题无处不在。那些每个人都知道重要但不吸引人的丑陋、棘手的问题——如果你能识别出这些问题，它们通常会成为非常激动人心的创业想法。” 这也是Scale最初的很多推介内容： “你知道这很重要，但你可能并不是最想去做这件事的人。” 然后，早期的Scale团队非常灵活，这帮助他们赢得了客户的信任： “他们看到了我们的产品速度和我们移动的速度。他们心想，‘即使他们今天没有完美的产品，他们也会很快达到一个我们可以依赖的产品。’” 视频来源：@StartupGrind (2022)