🧬 На канале Y Combinator возродили рубрику How To Build The Future. Раньше её вёл Sam Altman, а теперь он стал приглашённым гостем!

Поговорили с текущим президентом YC про ранние дни в сфере стартапов и #OpenAI, про масштабирование моделей и бизнеса, тезисно:

— Сравнили YC и Stanford University по окружению; в YC более качественная «тусовка» вокруг, которая побуждает чем-то заниматься и вкалывать. И в YC по итогу куда более интенсивно;

— Вспомнили первые дни OpenAI. Альтман говорит, что уже в первые дни появилось видение, чем хочется заниматься. На флип-чарте кто-то написал три цели: 1) разобраться, как правильно делать обучение без учителя (без размеченных данных, как сейчас большую часть времени тренируется GPT) 2) разобраться с Reinforcement Learning (другой способ обучения, тоже используется) 3) никогда не иметь больше 120 человек в команде. В первых двух целях преуспели, по третьей промахнулись: ещё в начале 23-го года в OpenAI было примерно 375 человек, сейчас уже более 1700;
— Вместе с этим, у основателей компании было несколько — одно из core beliefs: DL works and it works better with scale. Не знали как предсказать два ключевых верования: Deep Learning (обучение нейронок) работает, и оно становится лучше с масштабированием. По второму — был буквально религиозный уровень веры в то, что оно будет продолжать работать лучше. В то время в области машинного обучения это не был консенсусом, а за разговоры про AGI можно было словить критику и насмешки. На январь 2016-го года ещё даже не было AlphaGo (она сыграла первые игры с чемпионами, но информация не была опубликована), чтобы говорить про какие-то крупные успехи, кроме распознавания изображений;

— OpenAI изначально делали большую ставку на что-то одно вместо того, чтобы распыляться и пробовать везде понемногу. По итогу это сыграло, и сейчас фактически все игроки следуют за ними. Частично такой фокус схож с тем, чему сам Сэм учил стартапы в YC: одно направление, результат, масштабирование; но это не значит что они прошли прямо самым коротким путем, были ответвления, но зато они принесли ценные научные знания (эксперименты с играми, с робо-рукой);

— Термин AGI стал очень шумным и многозначным; Летом в OpenAI ввели взамен систему из 5 уровней. Ранее Bloomberg писал, что якобы на июльской презентации модели прототипа o1 было заявлено о переходе с первого уровня (чатботы) на второй (reasoners, сущности, способные к рассуждениям). Но это были только слухи, и вот теперь Альтман на камеру это подтвердил — они считают, что о1 достигла второго уровня в их шкале, а дальше идут ИИ-агенты. И что скоро нас ждёт прогресс в отношении этого шага. Ждём 🤷‍♂

🧩 #AINews