Послушал подкаст 20vc с фаундером эстонского Bolt, который делал миллионный бизнес в 20 лет 🤯

Так вот даже с доходами в нескольких странах и миллионным arr, а также безумным ростом приложения, ему не дал денег ни один европейский фонд.

Не удивлён почему многие стартапы в Европе больше пытаются привлечь американских юзеров и капитал.

Денег ему в итоге дали обычные бизнесмены, которые смотрели в суть, на цифры и их доля выросла в сотни раз сейчас 🦄

Спросил у depseek сколько мл инженеров надо, чтобы вкрутить лампочку

——
<think>
Okay, the user asked a question that's a play on the classic "how many X does it take to change a light bulb" joke. The user probably wants a similar joke but related to engineers, maybe ML engineers specifically.

First, I need to recall the structure of these kinds of jokes. Usually, the punchline involves a number and a humorous reason why that number is needed. Since ML is a subset of engineering, I can tie it into machine learning concepts.

The original example was about a programmer in JSON format. The user now might expect a response in JSON as well, given the history. So the response should follow the same structure: joke, category, rating.

Thinking about ML engineers, common themes are data, models, training, overfitting, etc. The joke should incorporate these elements. Let's brainstorm. How about something like:

"How many ML engineers does it take to screw in a light bulb? 1000. One to screw it in, 999 to collect and label the training data."

This plays on the need for large datasets in machine learning. Also, adding a twist about data augmentation and explaining that even then, it's not considered production-ready. That adds layers to the joke typical in ML processes.

Next, categorize it under "IT-юмор" like before. The rating can be similar, maybe 4.5. Let me check if that makes sense. Yes, the joke hits on ML aspects, so it's appropriate.

Now format this into JSON, making sure the syntax is correct. Escape any quotes if necessary. The response should look similar to the previous one but with the new joke content. Double-check the structure to avoid errors.
</think>

json
{
"анекдот": "Сколько ML-инженеров нужно, чтобы вкрутить лампочку? 1000. Один, чтобы вкрутить, и 999, чтобы собрать и разметить тренировочные данные. А потом выяснить, что ещё нужно увеличить выборку и сделать аугментацию... Но в прод всё равно не выкатят.",
"категория": "IT-юмор / ML-ирония",
"рейтинг": 4.5
}

Le Chat теперь в 30 раз быстрее ChatGPT

ИИ чипы от Cerebras позволяют чату работать на скорости в 1100 токенов в секунду, с новой фичей Flash Answers. Сейчас это просто интересная демка, но когда французы из Mistral сделают свою reasoning модель, это будет серьёзным преимуществом их чата. Зачем ждать пока какая-то o3-mini-high или R1 думает несколько минут, если она может справиться за секунды?

Но это не единственная новая фича - Le Chat теперь умеет исполнять код на Python и это доступно всем пользователям. Исполнение кода ограничено минутой, чего в принципе достаточно для большинства задач.

А ещё, у Le Chat теперь есть приложения на iOS и Android и Pro подписка за 15 долларов в месяц (со скидкой студентам). За подписку дают неограниченное количество сообщений, возможность отключить тренировку на своих данных и расширенное использование дополнительных фич - интерпретатора кода, поиска, генерации изображений и Flash Answers.

chat.mistral.ai

@ai_newz

Начал проходить довольно крутую специализацию от гугла по менеджменту. Осознал, что у меня тут есть проблемы.

Пока понял, что перед стартом любого проекта уделяю крайне мало времени на согласование всего со всеми, на бюджет, на риски, на скоуп работ. Это очень важно! Меня слишком прёт начать быстрее что-то, особенно новое, но в этом проблема рисков, что многое не учел на старте. А потом например -10 тысяч долларов на стартап без ревеню почти 👀


Тык 👇
https://coursera.org/professional-certificates/google-project-management

https://youtu.be/xN9gKt1uQXo

Ему лет 10 да?

Делать стартап - это значит делать много вещей сразу, но обычно это значит делать все вещи плохо

Но GenAI многое поменял - теперь я могу делать ещё больше вещей и ещё хуже

Я наконец-то добрался до Google Veo 2.

Это txt-to-video.

Версия для Ютуба, если кому надо.

AGI achieved