Юджин Ян объясняет, почему привычные практики юнит-тестирования плохо ложатся на ML-код: в обычном софте логика пишется руками, а в ML она выучивается из данных и зашита в саму модель. Поэтому моки вн
Итан Моллик описывает два больших скачка в развитии больших языковых моделей, произошедших за одну неделю, и их практические последствия. Первый — память: Google Gemini 1.5 получил контекстное окно бо
Статья Hamel Husain посвящена проблеме непрозрачности LLM-фреймворков (Guardrails, Guidance, LangChain, Instructor, DSPy), которые переписывают или конструируют промпты за пользователя, скрывая реальн
Andrew Chen предлагает «тест хама на званом ужине»: если ваш питч заставляет вас краснеть в неформальной обстановке, значит, вы делаете всё правильно. Основатели стартапов часто недооценивают себя и с
Юджин Ян делает обзор того, как генерировать и использовать синтетические данные для дообучения языковых моделей. Существуют два основных подхода: дистилляция знаний из более сильной модели-учителя и
Эзан Моллик делится впечатлениями (а не строгим тестом) от Gemini Advanced — мощного ИИ Google, ранее называвшегося Bard, к которому у него был ранний доступ больше месяца. Главный вывод: Gemini Advan
Эндрю Чен утверждает, что худшие пользователи приходят через реферальные программы, бесплатные пробные периоды, купоны и геймификацию — каналы, которые привлекают людей с низкой готовностью платить и
Этан Моллик описывает, как новые инструменты — Microsoft Copilot для Office (за $20 в месяц) и OpenAI GPTs с «GPT Store» и командными подписками — резко упростили и нормализовали использование ИИ, хот
Эндрю Чен анализирует Grand Theft Auto 6 как пик жанра open world: бюджет в $1–2 млрд делает игру самой дорогой в истории, почти в 5 раз дороже самых дорогих фильмов франшиз Star Wars и Avengers, а её
Эндрю Чен делится закулисной историей создания своей первой книги «The Cold Start Problem» — труда о сетевых эффектах на примере YouTube, Instagram, Uber, Slack и Dropbox, который вышел два года назад
Этан Моллик применяет концепцию Wait Calculation (расчёт ожидания) к ИИ: иногда выгоднее подождать, пока технология улучшится, чем браться за дело сейчас. Он приводит примеры из собственного опыта — и
Jason Lemkin (SaaStr) утверждает, что фаундеры, которые жалеют себя и говорят «всё против нас» («AI убил нашу категорию», «рынок изменился»), почти всегда проваливаются, особенно в эпоху ИИ. Он призна
Eugene Yan делится списком для чтения по языковому моделированию, составленным в рамках еженедельного клуба статей. Подборка включает около 50 фундаментальных работ — от Attention Is All You Need и се
Andrew Chen, партнёр Andreessen Horowitz, подводит итоги 2023 года: он опубликовал восемь статей в блоге — о реферальных программах, стагнации роста продуктов, карьерных решениях, экономике создателей
Andrew Chen делится графиком из книги Peter Attia «Outlive», который повлиял на его поведение в 2023 году. График показывает: чтобы в 75 лет бодро подниматься по лестнице, нужно находиться в 95-м перц
Andrew Chen, генеральный партнёр Andreessen Horowitz, выступил в подкасте Reforge с Brian Balfour и Fareed Mosavat, обсудив прогнозы на 2024 год в продуктовой разработке, росте и ИИ. Многие AI-продукт
Eugene Yan подводит итоги 2023 года: он написал 20 статей (вместо запланированных 26), активно изучал LLM — от прототипов Discord-ботов и Obsidian-копилота до тонкой настройки классификаторов галлюцин
Юджин Ян разбирает пуш-уведомления как разновидность рекомендательной системы, где в отличие от поиска и обычных рекомендаций намерение пользователя неизвестно, а форма уведомления важна не меньше сам
Джейсон Лемкин (Jason Lemkin) из SaaStr отвечает на вопрос о главной ошибке начинающих руководителей продаж: они не умеют рекрутировать. Они могут нанять посредственных сотрудников, но не способны при
Итан Моллик проводит параллель между нынешним моментом и 1855 годом, когда руководитель железной дороги New York and Erie Дэниел Маккаллум, столкнувшись с задачей управления работой на огромных рассто
Итан Моллик комментирует неожиданное увольнение Сэма Альтмана из OpenAI и переход его вместе с Грегом Брокманом и значительной частью команды в Microsoft. Автор подчёркивает уникальность OpenAI: компа
Ethan Mollick разбирает новую функцию OpenAI — пользовательские GPT, которые позволяют создавать и делиться структурированными промптами без навыков программирования. Он демонстрирует примеры: от напи
Статья описывает метод улучшения детекции галлюцинаций (фактических несоответствий) в текстовых резюме с помощью дофайнтюнинга на данных из другого домена. Автор использует модель BART, дофайнтюненную