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祝贺 @ModelML_ 完成他们的 $75M Series A! Model ML automates investment banking's grunt work with AI workflows that generate client-ready pitch decks, investment memos, and due diligence reports directly from trusted data.

In tests against McKinsey and Bain consultants, Model ML was more accurate and 20x faster. Just 12 months after launch, they're already deployed at major banks, asset managers, and two of the Big Four accounting firms.

bloomberg.com/news/articles/…

代理技能现在在 Deep Agents CLI 中可用，使您能够将庞大且不断增长的公共技能集合与您的代理一起使用。

在本视频中，我们讨论：

- 什么是代理技能以及为什么它们很有趣
- 代理如何使用技能
- 您如何在 Deep Agents CLI 中使用技能

youtu.be/Yl_mdp2IiW4

a16z 总是打算成为一个媒体帝国。 这是关于它是如何建立的故事。

作为 a16z 最早的员工之一，Margit Wennmachers 为 a16z 的营销运营奠定了基础。 在与 Marc Andreessen 和 Ben Horowitz 的这次对话中，她分享了告诉 Marc 撰写 Why Software Is Eating the World、让 Ben 登上《财富》杂志封面以及发现没有出版物愿意运行 Marc 现在著名的 It’s Time to Build 的故事。

对话还涵盖了为什么创始人应该有公开的声音，a16z 如何借鉴 CAA 的经验并革新风险投资模式，真实、个性化的媒体的力量，以及传统媒体的角色如何改变。

00:00  介绍
00:43  在 The Creamery 会面：当公司没有办公室时
06:24  “像对待蘑菇一样对待 LPs”
11:00  “我们没有产品。我们拥有人和想法”
14:45  开始战争的《财富》封面
28:03  软件正在吞噬世界：一个草案，没有编辑
29:45  当没有人会发布“It’s Time to Build”时
33:36  为什么 Ben 写了一本书
41:30  “你不能在没有角色的情况下营销公司”
50:33  用于人类交流的 GPT 测试
53:30  “每天有多少人有话要说？”
57:00  每家公司都需要一个个性

@wennmachers @pmarca @bhorowitz

今天使用了 3 个著名的 AI 产品。2/3 出现了完全的故障，另外一个失败/挂起的生成。1 个提供了我需要的，但是体验很糟糕。

仍然比没有 AI 做要好得多（那会花费我数周时间/根本无法完成）。但是这是一个很好的提醒，提醒我们 AI 还处于早期阶段，以及总体而言，使用尖端技术制造可靠的产品有多么困难。

这让我对我们对 useworkflow.dev 和 AI Gateway 的投资更加兴奋。你应该以事情会失败的假设来构建代理产品。

这解锁了很多潜力：更快的开发者产品入门、更棒的应用市场集成，以及用户自主拥有并支付资源。

试试 v0nanobananapro.vercel.app (我用它来生成这张图)。用 Vercel 登录，AI 令牌将直接从你的账户调用！

Epoch AI 的 Yafah Edelmen 和 David Owen 揭示了为什么人工智能 (AI) 可以在 5 年内解决黎曼猜想，以及 30% 的 GDP 增长实际上是什么样的。

他们解释说，“能源瓶颈”的说法，实际上是相关公司抱怨电力成本过高，未能以低廉的价格获取电力，并分享了关于我们是竞速走向超级智能还是走向历史上最大泡沫，最具数据驱动的看法。

时间戳
00:00 - Introduction
02:51 - Pre-training plateaus vs post-training innovations
05:10 - Why software-only singularity seems unlikely
11:16 - Evaluating Dario's bold predictions on AI capabilities
16:12 - AI's labor market impact over the next decade
24:27 - Computer use breakthroughs and real-world utility
28:06 - GDP growth forecasts: from 1% to 30% scenarios
35:00 - What comes after current benchmarks are solved
37:16 - Timeline for AI solving major math problems
46:54 - Robotics as primarily a hardware problem
50:06 - Data center infrastructure reality vs hype

@YafahEdelman @everysum @Mascobot @eriktorenberg

我的观点是我自己的，不代表我雇主的观点

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Apple presents CLaRa

Bridging Retrieval and Generation with Continuous Latent Reasoning