Fuente original: Cyber Zen Heart

Fuente de la imagen: Generada por Unbounded AI‌

Desde el imprescindible GitHub para desarrolladores, hasta los jóvenes unicornios Scale y Cohere, y el destacado Character.ai de este año, cuando estaba investigando empresas excelentes en el campo de la inteligencia artificial, a menudo veía aparecer dos nombres en los "primeros etapa" Inversores" - Nat (Nathaniel) Friedman y Daniel Gross.

Desde 2017, Nat y Daniel también iniciaron una inversión conjunta en el campo de la inteligencia artificial y establecieron una institución llamada AI Grant. Desde el fondo inicial de financiación de la investigación académica hasta el fondo de capital de riesgo inicial de hoy, el modelo de operación e inversión de AI Grant me ha ayudado a "cómo ser uno de los primeros inversores en el campo de la inteligencia artificial que es más útil para los equipos empresariales". mucha inspiración e inspiración. Aquí también espero compartir con ustedes las historias de crecimiento e inversión de Nat y Daniel.

¡Disfrutar!

**Einstein era un empleado de patentes que trabajaba en Berna. Tiene muchas ideas que todo el mundo piensa que son una locura. **

**Pero a menudo son los "forasteros" los que tienen las mejores y más frescas ideas. **

**Nuestro objetivo es encontrarlos y financiarlos. **

Dos protagonistas

Nat Friedman, pionero del código abierto

「Es difícil imaginarme haciendo algo más que fundar una startup. Pero nunca se sabe. Estoy abierto a cualquier cosa.”

En el sitio web personal, la presentación de Nat (Nathaniel) Friedman tiene esta frase: ** "Empecé a navegar por Internet en 1991, e Internet es mi verdadera ciudad natal"** - no exagera.

Nat Friedman, nacido en 1977, aprendió a desarrollar software a la edad de seis años. En 1991, Linus Torvalds, un joven finlandés al otro lado del océano, lanzó públicamente Linux. Nat, un joven de Virginia que acababa de empezar a navegar por Internet, lo descubrió rápidamente y se convirtió en un conocido hacker en la comunidad Linux. con su cerebro inteligente y su curiosidad infinita—— La comunidad de código abierto se ha convertido así en el punto de partida de su carrera y la base de estrechas amistades.

Nat se graduó con éxito en el Departamento de Computación y Matemáticas del MIT en 1999. A la edad de 22 años, tenía una convicción firme: sólo quería trabajar en el campo del código abierto. **Así que, incluso sin un centavo, rechaza todas las ofertas de trabajo y vive en secreto en un viejo y apestoso sofá rojo en la sala común de un dormitorio del MIT debido a la rápida conexión a Internet.

Afortunadamente, Tim Ney de la Free Software Foundation se acercó a tiempo y le escribió un cheque por $350 a Nat. Pídale que haga cualquier cosa; entonces, ¿qué diablos hizo Nat con el dinero?

En 1996, Nat, que todavía era un estudiante de primer año en la universidad, escribió el IRC [1] En la red LinuxNet conocí a Miguel de Icaza, un joven mexicano que abandonó la facultad de matemáticas y se dedicó al desarrollo de software libre. Luego, en el verano de 1997, Nat, que era pasante en Microsoft, conoció formalmente a Miguel, quien vino a una entrevista para un puesto en el equipo Unix de Internet Explorer. Sin embargo, Miguel, que no pudo obtener una visa de trabajo porque no tenía título universitario, no se unió a Microsoft, sino que co-inició el proyecto de código abierto GNOME con sus amigos en agosto del mismo año. En abril de 1999, en vísperas de **graduación, Nat le propuso a Miguel crear una empresa para continuar el desarrollo de GNOME, pero no tenían dinero - ** **El cheque de Tim ayudó mucho. **

En octubre de 1999, Nat y Miguel fundaron conjuntamente International GNOME Support (más tarde conocido como Helix Code) para desarrollar la infraestructura y las aplicaciones de GNOME. Finalmente, la empresa pasó a llamarse Ximian y fue adquirida por Novell en agosto de 2003.

Reflexionando sobre su primera experiencia empresarial, Nat y Miguel escriben:

"Ximian está formado por amigos con ideas afines. Comenzamos la empresa sin ninguna experiencia empresarial, de gestión o de negocios. Aprendimos en el trabajo y fuimos asesorados por amigos que creían en nuestro propósito y se preocupaban por nuestra misión; el 90% de los empleados de Ximian "Somos contribuyentes de la comunidad de código abierto y personas que conocimos a través del correo o IRC; no teníamos experiencia en administración, lo que significa que cometimos todos los errores posibles en la administración de libros de texto, pero todos nuestros amigos y empleados nos apoyan".

** **Después de unirse a Novell, Nat fue responsable de todos los proyectos relacionados con Linux de la empresa y se desempeñó como CTO de proyectos de código abierto, liberando a más de 6.000 empleados de las cadenas de los sistemas Windows y las suites de Office, y recurrió al código abierto SUSE y OpenOffoce. . En 2007, Nat se mudó a Múnich, inició el proyecto SUSE Studio y dejó la empresa tras el lanzamiento del producto en 2009, cuando también estaba recién casado, "un punto de ruptura natural y un momento para encontrar algo nuevo".

A juzgar por esta experiencia, el modelo de trabajo de grandes empresas no ha digerido el alma creativa de Nat. David Majda, que se unió a SUSE poco después de la salida de Nat, escribió en su blog: "La aplicación parece moderna, es visualmente agradable y fácil de usar. No parece en absoluto un producto de una empresa de Linux. Más bien es un producto de nueva creación. Su asombrosa capacidad para crear una aplicación de primera clase me convenció de unirme a la empresa y, finalmente, al equipo de SUSE Studio. ... Después de unirme a SUSE, tenía curiosidad por saber cuál era el ingrediente secreto para crear este producto. Rápidamente me topé con el nombre de Nat Friedman: el Todo el proyecto fue claramente idea suya. Convenció a la gerencia, reunió un equipo de los mejores desarrolladores que pudo encontrar, lo dirigió como una startup y construyó el producto durante dos años. Recuerde, esta es una gran empresa con Novell como una gran corporación. administradores de estilo por un lado, y hackers incondicionales de la comunidad Linux por el otro, no es algo fácil".

Antes de embarcarse en un viaje alrededor del mundo en 2010 con su nueva esposa, Nat dijo: "Cuando terminen nuestros viajes, mi próximo paso probablemente será iniciar una empresa en los EE. UU.** Es difícil imaginar algo más que iniciar una ¿Qué más haría** fuera de una startup? Pero no sé exactamente qué haría, Estoy abierto a cualquier cosa”.

El viaje no tardó mucho en terminar: Novell fue adquirida por Attachmate a finales de abril de 2011 y el equipo dirigido por Miguel se disolvió a principios de mayo. Nat regresó a los Estados Unidos. Medio mes después, el 17 de mayo, los dos con una increíble capacidad de ejecución cooperaron nuevamente para establecer Xamarin y continuaron ejecutando el proyecto SDK Mono multiplataforma de código abierto abandonado por Attachmate. En 2016, esta empresa adquirió por Microsoft por aproximadamente 500 millones de dólares.

Después de unirse a Microsoft, Nat todavía quería seguir siendo un "emprendedor". Al principio, planeó irse después de uno o dos años y comenzar a dedicar tiempo a "trabajos secundarios" que le interesaban. Durante su mandato, además de iniciar el proyecto AI Grant, que se describirá en detalle más adelante en este artículo, también fundó California YIMBY (Yes In My Back Yard), que se dedica a resolver la escasez de viviendas en California.

**Pero no le llevó mucho tiempo descubrir que el nuevo CEO de Microsoft, Satya Nadella, era un líder del que aprender: un gerente abierto y que siempre buscaba algo superior. **En 2017, Nat envió un correo electrónico a Satya, proponiéndole adquirir GitHub; aunque Nat acababa de incorporarse al trabajo, Satya realizó la mayor adquisición relacionada con desarrolladores de la historia una semana después, y también fue la mayor de Microsoft en ese momento. El caso de adquisición a gran escala le estaba plenamente autorizado.

En 2018, Microsoft adquirió GitHub en medio de dudas y nombró a Nat, que "hace que los desarrolladores se sientan más cómodos"**, como CEO. En su primer día en el cargo, Nat escribió: "No pediré su confianza, pero me comprometo a ganarme su confianza." El resultado no decepcionó a todos: no sólo mantuvo la plataforma independiente y neutral, sino que también mantuvo la independencia y neutralidad del desarrollador. La comunidad se ganó una buena reputación; creó el producto estrella GitHub Copilot, que continuó expandiendo la influencia de GitHub; también adquirió seis compañías, incluidas NPM, Semmle, Dependabot y PullPanda, lo que resultó en un crecimiento saludable en ingresos y usuarios, y finalmente entregó a Microsoft una buena hoja de respuestas.

Entre ellos, debo mencionar el proceso de construcción de GitHub Copilot; esta es también la mejor presentación de la colaboración eficiente entre Satya y Nat.

El 11 de junio de 2020, OpenAI lanzó GPT-3. Nat quedó sorprendido por sus propias capacidades y demostraciones relacionadas, y decidió hacer algo con este modelo de inmediato. Pero en ese momento no sabía para qué podría usarse. Afortunadamente, el visionario Satya ya ha establecido una relación de cooperación con OpenAI, lo que le dio a Nat un amplio espacio para explorar en la incertidumbre.

Pronto, Nat encontró varios desarrolladores destacados en la comunidad de GitHub. Con la pregunta de “Cómo hacer un modelo que a menudo cometa errores”, todos comenzaron a explorar en dos direcciones: Chatbots y generación de código. Dos meses más tarde, descubrieron que la aplicación directa de GPT-3 a la escena del chat no era suficiente: un modelo demasiado grande provocaba un retraso demasiado alto y era difícil que a los usuarios les gustara realmente ese objeto de chat; y el desarrollo comenzó. en febrero del año siguiente Copilot es otra forma de pensar, es como un "pequeño asistente" sentado sobre los hombros del usuario, resolviendo problemas con el usuario, apareciendo de vez en cuando, ayudando al usuario a parchear el código e incluso generar una función completa, como un ganador aleatorio Las máquinas tragamonedas, si bien hacen que los usuarios las encuentren útiles, también son un poco adictivas: el 29 de junio de 2021, se lanzó oficialmente GitHub Copilot y desde entonces ha sido amado por millones de programadores.

El 3 de noviembre de 2021, Nat envió un correo electrónico al equipo de GitHub** "Continúo con mi próxima aventura: brindar apoyo y asesoramiento a fundadores y desarrolladores que utilizan la tecnología para crear el futuro y aprovechar grandes oportunidades e inversiones"** , convirtiéndose así en un inversor a tiempo completo.

El credo de vida de Nat Friedman Como seres humanos, tenemos el derecho (quizás nuestra responsabilidad moral) de remodelar el universo a nuestro gusto - la tecnología, de hecho el conocimiento, lo hace posible - probablemente deberíamos intentar elevar el techo, en lugar del línea de fondo

** ¡El entusiasmo importa! **- Es mucho más fácil hacer algo que te interesa - Quizás por eso es más fácil hacer cosas grandes que pequeñas - El progreso requiere energía como insumo necesario

Moverse rápido importa- Debido a un contacto más frecuente con la realidad, aprendemos más por unidad de tiempo- Actuar rápido nos mantiene enfocados en lo que importa; no hay tiempo para tonterías- "Lo lento es falso"- Una semana es el 2% de un año - el tiempo es el denominador

La hipótesis del mercado eficiente es una mentira - en el mejor de los casos es una pérdida de datos mal revelada - las mejores cosas de la vida suceden cuando EMH se equivoca - en muchos casos, modelar el mundo como 500 personas frente a 8 mil millones de personas es más preciso - "La mayoría de las personas son otras personas"

SABEMOS MENOS DE LO QUE PENSAMOS - La crisis de replicación no es una excepción - Muchas cosas que creemos están mal - A menudo ni siquiera hacemos las preguntas correctas

La prohibición cultural de la microgestión es perjudicial - los grandes individuos deben tener pleno poder para ejercer su juicio - el objetivo no es evitar errores; el objetivo es alcanzar un nivel irrelevante de excelencia en alguna dimensión - las desventajas valen la pena

Los equipos pequeños son mejores - decisiones más rápidas, menos reuniones, más diversión - no hay necesidad de dividir el trabajo por razones políticas - no hay lugar para la mediocridad (¡también paga más!) - proyectos grandes Los proyectos son intelectualmente más fáciles de resolver de lo que parecen - Muchas empresas de tecnología tienen entre 2 y 10 veces más personal

** ¿De dónde obtenemos nuestra propia dopamina? **- Las respuestas pueden predecir nuestro comportamiento - Es mejor obtener dopamina mejorando las propias ideas, no validándolas - Está bien obtener dopamina "haciendo que las cosas sucedan"

Podemos hacer más de lo que podemos imaginar- Estamos atados por tradiciones invisibles- Las leyes de la física son el único límite

Genio Daniel Gross

「La parte más sorprendente de la experiencia fue lo mucho que significó para alguien creer en mí.」

Daniel Gross es sin duda un adolescente talentoso.

Nacido en 1991, el año en que Nat Friedman empezó a navegar por Internet, Daniel pasó los primeros dieciocho años de su vida en Jerusalén hasta que se graduó en la escuela secundaria. En su ciudad natal, Daniel siempre se ha considerado un "atípico", tiene pocos amigos y ningún entusiasmo por la vida, pero la programación es una excepción; esto es lo único que ama, porque en el mundo de la programación obtiene la máxima libertad para haz lo que quieras- el único límite es tu imaginación. **

En 2009, después de graduarse de la escuela secundaria, Daniel fue admitido en la Academia Bnei David, una famosa academia premilitar en Israel, pero aún no encontró amigos con intereses similares y sus propios objetivos de vida. Poco después, el padre de Daniel volvió a publicar un artículo sobre Y Combinator (YC), un proyecto empresarial en Silicon Valley. Recaudación de fondos, pero lo más importante, este chico de 18 años descubrió que tal vez YC era el lugar de reunión de los "forasteros". había estado buscando, así que, en un campamento militar israelí desierto, usó un viejo teléfono Nokia para comunicarse con una computadora portátil voluminosa, completó la aplicación YC y así abrió un "viaje vertiginoso por la vida".

En 2010, Daniel pasó con éxito la entrevista de YC, llegó a Silicon Valley* (*Debido a que el servicio de "evasión" violaba la ley local, Daniel nunca ha regresado a Israel desde entonces)*, fundó una empresa llamada Greplin y desarrolló una aplicación de asistente personal. productos - también Fue en el Día de Demostración de YC que Nat notó a este joven en particular.

Posteriormente, Greplin recibió dos rondas de inversión de importantes instituciones de inversión como Sequoia Capital, cambió su nombre a Cue y fue adquirida por Apple por unos 40 millones de dólares en 2013. Desde entonces, Daniel se ha convertido en el director técnico de Apple, responsable del aprendizaje automático. el negocio de las búsquedas... y Daniel acababa de cumplir 23 años, y todo sucedió muy rápido.

Desde el fundador más joven apoyado por YC y Sequoia hasta la adquisición de Apple, Daniel cree firmemente que el primer paso hacia el éxito es encontrar una comunidad compuesta por "forasteros", y el segundo paso es encontrar "forasteros" que se atrevan a ser desconocidos. "Outsiders" que apuestan, es decir, primeros inversores. ** Así, Daniel comenzó a explorar el campo de la inversión temprana. Desde 2013, ha invertido sucesivamente en Uber, GitHub, Coinbase, Instacart, Opendoor, Airtable, Figma, Gusto, Notion, Cruise y otras empresas como inversor individual. Es de hecho una boleta de calificaciones brillante.

Pero Daniel se embarcó oficialmente en el camino de la inversión temprana en enero de 2017: renunció a todos los demás puestos y regresó a YC como socio, no solo invirtiendo en el campo de la inteligencia artificial, sino también integrando la tecnología de inteligencia artificial en esta institución en julio de el mismo año, se unió a Nat Friedman para codirigir el proyecto AI Grant; en agosto de 2018, dejó YC y fundó Pioneer, cuyo objetivo es ayudar a los desvalidos de todo el mundo a iniciar proyectos rápidamente. Encuentre más "Einsteins perdidos" [2] 」。

Habilidades de autorreflexión por Daniel Gross La habilidad más importante que podemos desarrollar es una curiosidad natural sobre nosotros mismos. Una vez que desarrollamos el hábito de la autorreflexión constante, desarrollamos aprecio y gratitud tanto por las buenas como por las malas experiencias. Quiero discutir dos aspectos: la interacción con los demás y la interacción con uno mismo.

** INTERACCIONES CON OTRAS PERSONAS Nuestro objetivo en la vida no debe ser ganar un juego en particular, sino la suma de todos los juegos. **Para hacer esto, necesitamos ser buenos trabajando con otros: no podemos ser demasiado listos o nunca seremos invitados a regresar al equipo; no podemos estar nerviosos o nunca produciremos nada. .

Cuando interactuamos con nuestro entorno, se produce información. Contamos cosas y la gente tiene opiniones sobre lo que decimos. Algunas personas son insensibles a las reacciones de los demás, lo cual es un grave error, y nos están arrojando valiosos "datos de entrenamiento" delante de nosotros. Si no reentrenamos nuestros modelos basándonos en las aportaciones de las masas, nunca convergeremos hacia la verdad (cerca de la verdad), nos convertiremos en aquellos que hablan demasiado o no lo suficiente, y el grupo social no cederá. Nos dio la oportunidad de seguir cooperando, porque predijeron que no contribuiríamos.

Si queremos que nos sigan invitando a jugar, ser un jugador agradable.

Interacción contigo mismo Es posible que todos tengamos objetivos a corto y largo plazo que alcanzar. Hay días en los que nos sentimos muy bien, nuestra mente está clara y logramos buenos progresos, y hay días que son terribles: todos tenemos esos días. El truco consiste en tratar cada día como una oportunidad para aprender. Si en algún momento sentimos que no somos lo suficientemente productivos, pregúntenos: ¿por qué? ¿Qué estamos haciendo mal? ¿Está listo el almuerzo? ¿Alguien dijo algo molesto? ¿Recibimos alguna mala noticia?

Asegúrese de aprender de sus éxitos, no sólo de sus fracasos. ¿Cuáles son los ingredientes comunes que provocan un buen día? ¿dormir bien? ¿buen tiempo? Si el clima es un factor, ¿deberíamos mudarnos a un lugar más soleado? etc.

Vale la pena señalar que los factores ambientales en ocasiones tienen ciclos de retroalimentación retardados. Por ejemplo, descubrí que lo que como afecta mi estado de ánimo después de aproximadamente 96 horas, asegurándome de que tengamos una ventana de recopilación de datos lo suficientemente amplia.

Otro factor que me ha ayudado mucho es la meditación. La meditación es como instalar un depurador en tu cerebro. Nos permite inspeccionar valores (valor) inmediatamente, e incluso cambiarlos, en lugar de simplemente hacer que nuestro código (mente) funcione mal.

Ahora estoy "calificando" mi día todas las noches, tratando de analizar qué salió bien y qué no. Me fascina este acto porque veo mi propio progreso. Espero que todos intenten imponerse este hábito durante algunas semanas y les guste, luego nos volvemos adictos a la superación personal.

Reflexión excesiva Una forma extrema de superación personal es lo que algunas personas llaman "un resentimiento" y yo estoy sufriendo por ello. Seré demasiado autocrítico. Por ejemplo, corrí el maratón de Nueva York. Cuando crucé la línea de meta, mi primera reacción fue: "Debería correr más rápido". Siempre siento que debería hacerlo mejor.

Este es un propulsor peligroso. Puede impulsarme hacia adelante, pero si no lo controlo, me resulta difícil ser feliz. Si compartes este rasgo, oblígate a celebrar el éxito. Es posible que no invirtamos lo suficiente en la creación de recuerdos felices: cuando sucede algo bueno, tómate un tiempo para celebrarlo; haz algo extraño y divertido para que lo recordemos; agrega una habitación a nuestro palacio de la memoria. Finalmente, asegúrese de rodearse de amigos y familiares (entorno) que lo apoyen y que lo ayudarán a relajarse.

Beca AI, ¿cómo votar?

2017 a 2022 - “Laboratorio de Inteligencia Artificial Distribuida”

En marzo de 2016, AlphaGo derrotó en un juego al mejor jugador humano de Go, Lee Sedol. Luego, 2017 fue el famoso "año del marco de aprendizaje profundo". La investigación, los productos, el espíritu empresarial y la inversión en el campo de la inteligencia artificial fueron sin precedentes. Este año también se publicó el artículo "La atención es todo lo que necesitas". Sin embargo, la tecnología en ese momento estaba generalmente lejos de generar valor comercial y social, y la investigación académica básica parecía tener una variedad de direcciones, pero en realidad era introvertida y sin fundamento.

El 12 de abril de 2017, se lanzó aigrant.org junto con el auge y los problemas en la industria.

** **Al principio, Nat era el único que dirigía todo el proyecto AI Grant. Su idea era muy sencilla: **Al igual que Tim, brindar oportunidades para que las personas que "durmían en el viejo y maloliente sofá rojo" como ellos hicieran realidad sus sueños. . **

Aplicar al programa es simple: complete un formulario de solicitud, sea preseleccionado para recibir una subvención de $5,000* (inicialmente limitada a cinco)* para realizar investigaciones relacionadas con tecnologías de inteligencia artificial de código abierto. Todo el proceso solo toma unos minutos para completar el formulario, esta es la versión 1.0 de AI Grant.

Entonces, ¿por qué elegir "tecnología de inteligencia artificial de código abierto"? Nat en ese momento estaba convencido de dos cosas:

En primer lugar, el código abierto es la base de innumerables productos e ideas que comenzaron cuando los creadores obtuvieron código gratuito a través de Internet. Antes de que se popularice el código abierto, el primer paso para crear algo nuevo es construir o comprar una infraestructura básica, y con la aparición de nuevos proyectos de código abierto uno tras otro, el precio de entrada seguirá disminuyendo, acercándose a cero;

En segundo lugar, la inteligencia artificial será la base de innumerables productos, ideas y empresas nuevas en el futuro. Desde los automóviles hasta la medicina, las finanzas y la educación, la inteligencia artificial impulsará una enorme ola de innovación en todos los ámbitos de la vida. Y combinada con la primera, la tecnología de inteligencia artificial de código abierto reducirá el costo de entrada, permitiendo que más personas, o incluso cualquiera, participe (pero aún así deberá pagar por la GPU).

Pero en cuanto a qué es la inteligencia artificial y qué es la investigación relacionada con la tecnología de inteligencia artificial, Nat siempre ha mantenido una mente abierta (cualquier cosa que se sienta como inteligencia artificial o contribuya al campo), así como no podemos definir qué es "inteligencia artificial" en En este momento, al igual que el producto original (AI-Native Product), nadie podía definir qué era la "inteligencia artificial" en ese momento.

Respecto a los criterios de revisión, Nat mencionó específicamente dos:

1 Personas inteligentes con ideas interesantes y útiles para el mundo;

2. Es prestar especial atención a aquellos proyectos que parecen absolutamente imposibles de financiar de otra manera. **

Al parecer, Tim y Nat no son los únicos que están dispuestos a financiar el futuro de los jóvenes.

Seis días después del anuncio del programa AI Grant, Ann Miura-Ko, socia fundadora de early fund Floodfgate, que también enseña en Stanford, se unió y proporcionó cinco plazas adicionales. Ella espera encontrar personas del tipo "prime force" a través de este plan de financiamiento, es decir, personas que comiencen con proyectos de código abierto y realicen diferentes tipos de exploración e incluso inicien un negocio en el futuro.

Apenas tres días antes de la fecha límite de solicitud para la primera ronda, empresas tecnológicas se unieron:

• Microsoft proporcionará a estos diez beneficiarios 1000 dólares en créditos de Azure canjeables por máquinas virtuales NVIDIA Tesla K80;

• FloydHub proporcionará 250 horas de alojamiento de NVIDIA Tesla K80, Scale proporcionará un crédito de etiquetado de datos manual de $1000 y CrowdFlower también proporcionará un crédito de etiquetado de datos manual de $5000.

——Esto no es solo un aumento en el valor de las subvenciones recibidas; de hecho, el contenido de las subvenciones se ha vuelto más práctico, más fácil de distribuir y más diverso.

La primera contratación de AI Grant fue un gran éxito. Nat recibió casi 500 solicitudes de 50 países. Más de 20 voluntarios profesionales examinaron proyectos con él y finalmente seleccionaron diez candidatos un mes después.

En junio de 2017, Daniel Gross, que ha estado explorando cómo invertir en "forasteros desconocidos", se unió oficialmente a Nat, se convirtió en socio del proyecto y posicionó el proyecto como "Laboratorio de Inteligencia Artificial Distribuida", AI Grant marcó el comienzo de otro iteración:

• Mayor financiación para empresas tecnológicas que proporcionen infraestructura. Sobre la base del período anterior, Google reemplazó a Microsoft y proporcionará a cada beneficiario un crédito de servicio de máquina virtual de 20.000 dólares estadounidenses;

• Mayor participación en la Red. Además de los dos donantes, Andrej Karpathy, entonces director de inteligencia artificial de Tesla, formó junto con investigadores de Google el grupo de expertos AI Grant. Al mismo tiempo, como mencionamos anteriormente, muchos voluntarios profesionales solicitaron unirse al equipo de selección de Nat y también pasaron a formar parte de la red AI Grant, trabajando con expertos para ayudar a los investigadores financiados;

• Y a pesar de la incorporación del fondo CRV anticipado, se redujo el importe del pago inicial en efectivo. Para un proyecto inicial, es muy importante aprender a planificar recursos y "hacer grandes cosas con una pequeña cantidad de dinero": 2.500 dólares era el capital inicial requerido por la mayoría de los investigadores en ese momento.

Desde entonces, el modelo de financiación de AI Grant se ha actualizado iterativamente además de esto. Al igual que los fundadores invertidos por Pioneer, los antecedentes de los financiados aquí también son extremadamente diversos, desde África hasta los Estados Unidos, desde estudiantes de secundaria hasta investigadores, aunque Una vez fue porque la industria de la inteligencia artificial está fría y tiene que lanzarse esporádicamente.

Hasta 2022, la subvención AI ha financiado a más de 50 investigadores, de los cuales 36 han recibido financiación total en efectivo a través de dos proyecciones. Muchos de ellos también han creado sus propias empresas, dos de las cuales se han convertido en unicornios: Cohere, una gran empresa modelo lingüística con una valoración actual de 2.200 millones de dólares, y Cresta, una empresa de centros de llamadas inteligentes con un valor de 1.600 millones de dólares. dólares y otro video, Helia, una empresa de procesamiento de datos en tiempo real, también fue adquirida con éxito por Scale.

Russell Kaplan, el fundador de Helia, fue el primer grupo de beneficiarios de la subvención AI. En ese momento, estaba a punto de graduarse de Stanford y estaba estudiando el uso del lenguaje natural para guiar el aprendizaje por refuerzo. Construyó y abrió un sistema de aprendizaje más rápido. agente de aprendizaje por refuerzo profundo (agente), y en La venganza de Moctezuma [3] supera a la mayoría de los otros métodos. Después de graduarse, inicialmente decidió unirse a Tesla y construyó el modelo de visión central de Tesla, HydraNet, una red neuronal multitarea a gran escala, pero menos de dos años después, cofundó con Ashwin Sreenivas de Palantir y Daniel Berrios de Goldman Sachs. La empresa de visión por computadora Helia, destinada al procesamiento en tiempo real de datos de información de video, fue vendida a Scale a fines del año siguiente.

Ese mismo año, los fundadores de Cohere, Aidan Gomez e Ivan Zhang, que fueron financiados en el segundo lote, eran exalumnos de la Universidad de Toronto. En ese momento, su proyecto de investigación era muy duro: utilizaba redes neuronales generativas adversas. para descifrar contraseñas, que en ese momento tenía más de 1.000 solicitantes, es una existencia muy llamativa. Con el apoyo de AI Grant, los dos fundaron For.ai para realizar investigaciones relacionadas. Dos años más tarde, Aidan (graduado en 2023), que acababa de ir a la Universidad de Oxford para obtener un doctorado, e Ivan, que había abandonado sus estudios. de la Universidad de Toronto, cofundó Cohere. For.ai ahora es Cohere For AI, el centro de investigación sin fines de lucro dentro de Cohere* (*Por cierto, apenas un día después de que se anunciaran los miembros del lote 1 de subvenciones AI de este año, Cohere For AI también inició su propio programa de subvenciones para investigación en IA )*.

Entre ellos, Zayd Enam, un inmigrante paquistaní que fue el último en recibir financiación, intentó emprender un negocio médico en Internet en su ciudad natal a la edad de 16 años. Poco después de recibir financiación, abandonó su doctorado en Stanford y comenzó un negocio con Tim Shi, que acababa de graduarse con un doctorado y se unió a OpenAI durante un año, fundó Cresta.

2022-presente: cambio a "fondos de riesgo en etapa inicial"

En 2022, volverá el auge de la inteligencia artificial. A diferencia de la última vez, la investigación académica en el campo ya es rica y colorida, y la experiencia del usuario y la innovación de productos relacionadas apenas han comenzado.

En una entrevista, Nat dijo: "Daniel y yo pasamos algunos años jugando con modelos GPT y quedamos impresionados por sus capacidades. Tuve mucha suerte de diseñar y lanzar GitHub Copilot. Después de eso, espero con ansias una serie de nuevos productos. — porque tal vez más personas pasen por el mismo proceso y descubran que GPT-3 puede hacer muchas cosas increíbles, y luego piensen si esta capacidad se puede agregar a diferentes productos, pero eso no sucedió. Entonces, para 2022 "A finales del verano y principios del otoño del año pasado, empezamos a preguntarnos: ¿adónde iba la gente? Por eso reiniciamos la subvención AI, llamando a los desarrolladores a actuar".

El 31 de agosto de 2022, AI Grant se reiniciará nuevamente, con una inyección mucho más "generosa", y cada inversor recibirá una inversión en efectivo de 250.000 dólares estadounidenses. Vale la pena mencionar que, aunque Nat ha cooperado con muchas empresas de tecnología, Nat siempre ha promovido solo la cuota de computación en la nube de Microsoft Azure, desde "tecnología de inteligencia artificial de código abierto" hasta "primeros productos de IA" y "IA". -primeros productos" -productos nativos”, desde investigadores hasta emprendedores, el costo de la GPU siempre es inevitable. **

Imagen promocional de Twitter de Nat Friedman 2022

Imagen promocional de Twitter de Nat Friedman 2023

De hecho, a partir de 2020, aunque Nat y Daniel todavía aparecen en las listas de inversores de varias empresas en nombre de inversores individuales, ya han creado discretamente un fondo de capital riesgo C2 Investments con un importe total de unos 1.100 millones de dólares estadounidenses y dos otros inversionistas: los pequeños fondos CTRY y ND2100 con una inversión total de aproximadamente US$142 millones, y a través de ellos invierten en startups relacionadas con inteligencia artificial e infraestructura. Como parte de la estrategia de inversión de los dos, AI Grant también completó oficialmente la transformación de una organización sin fines de lucro a una institución de capital de riesgo y se compromete a invertir en productos anteriores de AI-Native.

Como primeros inversores en el campo vertical de la inteligencia artificial, la estrategia de inversión de Nat y Daniel es más pragmática y han realizado grandes esfuerzos en la construcción y el soporte de infraestructura:

• A principios de 2023, Nat creó nat.dev, una plataforma que agrega casi todos los modelos de lenguaje comunes en el mercado, lo que facilita probar y comparar diferentes modelos de lenguaje;

• En junio de 2023, Nat y Daniel adquirieron 2.512 chips de servidor NVIDIA Tesla H100 (por un valor de unos 100 millones de dólares, aproximadamente la mitad del tamaño de la supercomputadora interna de NVIDIA) para formar el Andromeda Cluster e invertirán en ellos. Abierto a startups, es decir, a estas pequeñas startups. tendrán acceso a recursos informáticos que sólo las empresas más grandes y bien financiadas pueden permitirse.

AI-Native ¿Cómo votar y por qué votar?

**Una pregunta básica: ¿cómo definir a Nat y Daniel, y cómo evaluar los productos nativos de IA? **

Como referencia importante, la respuesta dada por el sitio web oficial de AI Grant es la siguiente: "Cualquier producto que utilice modelos de inteligencia artificial de una manera útil o interesante. En particular, buscamos fundadores técnicos y pragmáticos que puedan construir grandes "Si estás entusiasmado con algo que a otras personas les gusta usar y entiendes que construir algo nuevo es solo el 1% de la idea y el 99% de la iteración, entonces queremos apoyarte".

"Cualquier producto que aproveche un modelo de IA de una manera útil o interesante"; nuevamente, el dúo lo mantuvo abierto. De hecho, aunque no hay un alcance claro, de sus entrevistas, inversión en proyectos, miembros de AI Grant Batch 1 e incluso del "Vesuvius Challenge" lanzado anteriormente, se pueden ver sus preferencias por los productos de inteligencia artificial e incluso sus actitudes hacia el uso de la tecnología. lugar.

Empresas donde invierte C2 Investments

▌2017｜Reherramienta 🦄️

• Ubicación - San Francisco, EE. UU.

• Dirección - herramientas de construcción sin código para software comercial en empresas

• Fundador - David Hsu, Licenciado en Filosofía y Computación de la Universidad de Oxford en 2017

• Tiempo de inversión - 2017 (5 rondas de apuestas consecutivas hasta 2022)

• Otros inversores: Patrick Collison, John Collison, Elad Gil, YC, Sequoia, etc.

▌2022｜Entusiasmado

• Ubicación - San Francisco, EE. UU.

• Orientación - Inteligencia General Artificial (AGI)

• Fundador: John Carmack, cofundador de id Software en 1990, programador principal de Commander Keen, Wolfenstein 3D, Doom, Quake y sus secuelas; se unió a Oculus en 2013, CTO

• Plazo de inversión - 2022

• Otros inversores - Patrick Collison, Tobi Lutke, Sequoia, Capital Factory

▌2022｜ElevenLabs

• Ubicación - Londres, Reino Unido

• Direcciones - Clonación y generación de voz

• Fundador: Piotr Dabkowski, se graduó en ingeniería en la Universidad de Oxford en 2016 y en ciencias de la computación en la Universidad de Cambridge en 2017; fue ingeniero de software en Google Zurich antes de irse para iniciar su propio negocio en 2022. Mati Staniszewskiv, graduada del Departamento de Matemáticas del Imperial College, Reino Unido, será estratega de despliegue de Palantir antes de partir para iniciar un negocio en 2022.

• Momento de inversión - 2023 - Otros inversores - a16z, SVA, Guillermo Rauch, etc.

▌2023｜Lexica-Ubicación-San Francisco, EE. UU.-Dirección-Herramientas de generación y búsqueda de imágenes-Fundador-Sharif Shameem, graduado de la Universidad de Maryland en 2019, fundó la empresa de juegos en la nube P2P Vectordash en el mismo año; estableció el modelo de lenguaje en 2022 Empresa impulsada por herramientas de código bajo Debuild - Es hora de invertir - 2022 - Otros inversores - Beca AI

26 miembros del lote 1 de subvenciones AI

Las empresas miembro del Lote 1 no solo tienen diversas direcciones de productos, sino que también tienen diversos orígenes de fundadores, incluidos jóvenes que acaban de graduarse de la universidad (Flair, WOMBO) y emprendedores en serie experimentados (Replicate, Chroma). La mayoría de estos productos destacados se presentaron en el boletín anterior. Debido a la longitud del artículo, no describiremos cada empresa en detalle aquí, solo enumeraremos una breve introducción y URL:

infraestructura

Replicar: infraestructura en la nube para modelos de aprendizaje automático

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Chroma: base de datos integrada de código abierto (más coloquialmente, memoria programable)

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Capa de aplicación

🔠 Letras

Perplejidad - Herramienta de búsqueda

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ValueBase: herramienta de modelado de valoración de activos para el gobierno

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Sameday: herramienta de programación de citas para especialistas en marketing

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Ghostwrite: herramienta automatizada de redacción de correos electrónicos

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Samaya AI: plataforma de descubrimiento de conocimientos para servicios financieros

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Vanguardia: Chatbot empresarial

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Dust - Asistente para el trabajo en equipo

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Circle Labs - Generación de contactos de Discord

🔗 (¡¡El sitio web es extremadamente tosco, pero me gusta mucho!!)

🎨 Visión

Lexica.art - Herramienta de búsqueda y generación de imágenes

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Recraft: herramienta de generación de gráficos vectoriales y modelos 3D

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Flair: herramienta para el diseño de contenido de marca (principalmente imágenes de productos y modelos)

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Poly - Herramienta de generación de texturas

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WOMBO: herramienta de generación de vídeos Lip Sync para consumidores

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Sieve: plataforma en la nube API de procesamiento, comprensión y búsqueda de videos

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Vizcom - Herramienta de generación de planos de ingeniería/diseño

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Armas secretas: herramientas de vídeo para la industria cinematográfica

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Pixelcut - Generador de fotografías de productos

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AniML: herramienta de generación de vídeos de productos basada en NeRF

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💻 Código

Cursor - herramienta de edición de código

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Rowy: backend de código bajo

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🎙️ Voz

Play.ht - Generación y clonación de voz

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♾️ Multimodal y más

Animato (Call Annie) - video chat con personajes virtuales

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Brich - Automatización de Operaciones de Call Center en Industrias de Alto Cumplimiento

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Minion.ai: asistente de navegador automatizado* (producto aún no lanzado)*

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Desafío del Vesubio: Inteligencia artificial para la civilización humana

Si los fondos de capital de riesgo y AI Grant son la inversión de Nat y Daniel para promover el progreso del mundo empresarial con inteligencia artificial, entonces los dos y Brent Seales, profesor de informática en la Universidad de Kentucky y uno de los cofundadores de scrollprize .org, será en 2023 El Vesuvius Challenge (Vesuvius Challenge), que se lanzó conjuntamente en marzo de 2009, es su exploración del uso de la inteligencia artificial para promover el desarrollo de la civilización humana.

El desafío pedía a los participantes que leyeran dos pergaminos desplegados (el Papiro de Herculano) que fueron carbonizados y enterrados bajo 20 metros de tierra y ceniza volcánica tras la erupción del Monte Vesubio en el año 79 d.C. Es sin duda una tarea de enormes proporciones. La competencia se basa en el trabajo ya realizado por el tercer patrocinador Brent Seales, allá por 2015, cuando él y su equipo utilizaron tomografía de rayos X y visión por computadora para "leer" el estado carbonizado del dióxido de carbono encontrado en la región del Mar Muerto de Israel. 'Goldi Scroll – que presenta el texto bíblico que contiene sin abrirlo. Sin embargo, leer el contenido del papiro de Herculano es más desafiante: a diferencia de la tinta más densa utilizada en los rollos de En Gedi, la tinta de Herculano es a base de carbón, mientras que el papiro es a base de carbón. rayos.

Al mismo tiempo, las implicaciones de esta tarea para el estudio de la historia humana son igualmente enormes; de hecho, la cantidad de literatura antigua que posee la humanidad podría aumentar si pudiéramos desplegar y leer completamente los 1.814 rollos y fragmentos existentes a más del doble. Sin embargo, muchos de ellos han sido dañados por una gran cantidad de intentos de despliegue irrazonables antes. A excepción de algunos pergaminos filosóficos griegos, que un monje italiano tuvo que desplegar y organizar cuidadosamente durante décadas, hay más de 600 pergaminos que no se han desplegado.

Según el sitio web oficial de la competencia, el gran premio de $1 millón se otorgará al primer equipo que haga legible cualquiera de los pergaminos completamente escaneados antes de las 11:59 p. m. Presentado en forma de boceto, el texto es visible y claro, y debe ir acompañado de una descripción técnica detallada de cómo la solución es reproducible y factible.

Sin embargo, hay una cláusula adicional en el concurso: "Reducir las alucinaciones". Si existe algún riesgo de resultados alucinantes a partir del modelo del equipo, explique cómo se mitigó este riesgo en la práctica y justifique por qué el propio remitente confía en que los resultados que obtuvo son reales.

**Esta es sin duda una buena oportunidad para utilizar nueva tecnología para desbloquear los antiguos secretos de la humanidad. **Además de los numerosos concursantes, las crecientes donaciones también nos muestran el entusiasmo de varios grupos por utilizar las nuevas tecnologías para promover el desarrollo de la civilización humana: a pocos días del lanzamiento de la tarea, incluidos los hermanos Collison, fundador de Stripe, Tobi, fundador de Shopify. A la lista de donantes se sumaron casi una veintena de empresarios, inversores y personas anónimas, entre ellos Lutke y el fundador de Wordpress, Matt Mullenweg, y el premio en metálico del concurso también se cuadruplicó 👇

Además, vale la pena señalar que incluso en la competencia, Nat y Daniel son campeones del espíritu de código abierto que está arraigado en sus corazones. "Todos los organizadores del Vesuvius Challenge creen firmemente en el código abierto y en el progreso incremental. Queremos fomentar la construcción abierta y beneficiar a la comunidad en su conjunto, algo que a menudo se inhibe en la competencia", se lee en el sitio web oficial del concurso. premios adicionales de código abierto por valor de 2.000 dólares.

Acerca del ciclo de desarrollo de productos de inteligencia artificial

En una entrevista con Ben Thompson en marzo de 2023, sobre el ciclo de desarrollo de productos nativos de IA, Nat expuso este punto de vista: **Debido a la infraestructura de red madura, la velocidad de proliferación de los productos de IA será el doble de rápida. de la generación anterior de productos de Internet, pero todavía necesitamos tiempo para descubrir cómo son los productos reales nativos de IA, no solo para mejorar los flujos de trabajo y el software existentes. *Sus varias expresiones específicas interesantes son las siguientes (*No creo que nadie pueda predecir el futuro después de dos años o más, esto es solo como referencia)*:

• Incluso si los investigadores se detienen aquí y ya no iteran ni aumentan funciones, todavía necesitamos de cinco a diez años para digerir las capacidades de GPT-4 y otros modelos avanzados y transformarlas en productos. Hay tantas variaciones y variantes, flujos de trabajo y experiencias de usuario que deben inventarse, reinventarse o permutarse, y solo estamos arañando la superficie, tratando de agrupar estas capacidades en productos existentes.

• Es necesario reconstruir el sistema operativo en torno a las capacidades de la inteligencia artificial. Diferentes empresas emergentes han demostrado que la inteligencia artificial puede tener diferentes capacidades surrealistas y que podemos reconstruir toda la plataforma informática en diez años. El estado actual en este campo es que los investigadores están a la vanguardia y todavía queda mucho trabajo de digestión por hacer a nivel comercial, y es difícil acelerar este proceso.

• Las capacidades de la inteligencia artificial no se detendrán aquí, seguirán desarrollándose y probablemente continuará la tendencia de desarrollo de los últimos dos años. Estos son grandes pasos de progreso. Por lo tanto, incluso si tenemos un diseño de producto nativo para capacidades de IA en 2023, es posible que nos encontremos lidiando con capacidades y herramientas completamente diferentes al mismo tiempo en 2024: esta es una ola de tecnología completamente nueva que llevará tiempo asimilar. el producto.

Con base en esto, también planteó una pregunta: Si el terreno (infraestructura) que pisamos ha ido cambiando rápidamente, ¿dónde elegimos apostar?

Su respuesta fue la siguiente: **Para sobresalir realmente en la inteligencia artificial actual, es necesario tener una comprensión más profunda de ella. ** A diferencia de hace más de diez años, iniciar un negocio ahora es algo muy común. El efecto de selección en Silicon Valley está disminuyendo. Con más personas en el grupo, es aún más difícil elegir una buena dirección, especialmente la inteligencia artificial. ... Una dirección popular, para cualquier emprendedor, iniciar un negocio en esta dirección será aún más difícil.

Pero no seas demasiado pesimista. **¿Cuándo nos dimos cuenta realmente de que Internet se ha convertido en una industria? Después de que estalló la burbuja. **

Escrito al final: True AI Grant

Como mencioné anteriormente, el "experimento de inversión" de Nat Friedman y Daniel Gross también me trajo mucha inspiración y motivación. Por lo tanto, a partir del 1 de agosto, también lancé nuestra subvención de IA junto con mi jefe Yusen, mis colegas de operaciones y marketing y los socios de AWS. Espero utilizar los recursos más críticos para respaldar la IA de manera más amplia y efectiva. El soporte es mucho menos perfecto que el de los dos predecesores de Nat y Daniel, esperamos crecer junto con la comunidad de desarrolladores chinos; el método de registro de introducción se encuentra al final del artículo.

Einstein era empleado de patentes. En Berna

Con ideas que muchos pensaban que eran una locura

Los forasteros suelen tener las mejores y más extrañas ideas

Nuestro objetivo es encontrarlos y financiarlos.

[1] "IRC" se traduce literalmente como Internet Relay Chat, que es un protocolo de capa de aplicación que se utiliza principalmente para chat grupal, pero también se puede usar para chat de persona a persona.

[2] El término "Einstein perdido" proviene del estudio de Raj Chetty: a pesar de obtener los mismos resultados en pruebas de inteligencia en la primera infancia, los niños de familias de ingresos altos (1%) tenían las mismas probabilidades de ser inventores que los de familias de ingresos medios bajos. Diez veces más que un niño. Raj utilizó "Einstein perdido" para referirse a un genio de bajos ingresos que podría haber hecho grandes cosas si se le hubiera dado la oportunidad de la manera correcta.

[3] "Montezuma's Revenge" es un juego de Atari que representa una amplia clase de desafiantes problemas del mundo real conocidos como "problemas de exploración difícil" en entornos con escasa retroalimentación. Es decir, los modelos/agentes de inteligencia artificial necesitan aprender tareas complejas y pasar niveles. poca retroalimentación o retroalimentación engañosa, por lo que se considera un desafío del aprendizaje por refuerzo.

Lista de referencias｜Referencias