KevinSimback

A Meta está a começar a parecer o maior erro próprio da era da IA

A Fable veio e foi - foi boa?
O GLM 5.2 acabou de ser lançado - é bom?
A maioria responderá de forma anedótica, mas todos devemos criar nossas próprias avaliações pessoais
Escolha alguns fluxos de trabalho estruturados que você faz com frequência, construa um conjunto de avaliação, e depois execute-os com qualquer novo modelo como uma primeira tarefa

O enigma da inferência do consumidor:
Vejo muitos projetos de inferência orientados ao consumidor trabalhando para enfrentar o alto custo das APIs de fronteira
Os métodos variam, mas a premissa é fornecer inferência mais barata em comparação com agregadores como o OpenRouter
O desafio aqui é uma questão de timing
Hoje, os consumidores recebem IA de fronteira altamente subsidiada
Muitas opções para os consumidores obterem planos de inferência SOTA a partir de 10 dólares e os planos de 200 dólares por mês oferecem uma quantidade insana de uso
Simplesmente não há tanta demanda de consumidores por

A prioridade número 1 para toda a indústria de IA neste momento deve ser o avanço dos modelos de código aberto baseados nos EUA
Não há razão para os EUA não terem paridade com, ou superarem, os modelos de código aberto provenientes da China

Só restam 12 dias de acesso ao Fable através dos planos Max, aproveite cada dia:
> reveja todas as bases de código existentes que está mantendo
> concretize aquela ideia que tem guardado
> teste a pressão de todas as teses que está a sustentar
> encontre o alfa entre o ruído
O que vais fazer?

Em um período de 6 meses passámos de:
vibecoders
para engenheiros agentic
para designers de loops
A cada evolução, consumindo cada vez mais tokens
Longo relacionado a inferência de qualquer coisa

Todos sabemos que a IA ainda não tem um bom gosto, pelo menos na maioria dos domínios
Portanto, essa habilidade continua sendo exclusivamente humana
Mas outra habilidade poderosa dos humanos é ter um bom detector de $shit bull de IA - você precisa saber quando questionar a saída versus aceitá-la como certa

Opinião forte: Anthropic está avaliada para a perfeição absoluta
> Mythos tem que entregar
> as empresas têm que permanecer flexíveis com os gastos de tokens
> a adoção deve continuar no ritmo de janeiro a maio pelo resto do ano
> o poder de computação tem que ser ampliado
> sem obstáculos governamentais ou sociais
Não aposto contra eles atingirem a taxa de $100b até o final do ano, mas não podem permitir qualquer deslize

Este último grupo de projetos de IA em criptomoedas é bastante diferente
As pessoas ainda usam o preço do token como um indicador da qualidade do produto
Mas após uma análise aprofundada deste grupo de projetos, posso dizer que essa relação não se sustenta
O alfa reside em avaliar realmente os produtos

A minha principal área de foco dentro da IA neste momento é encontrar empresas que façam uma das seguintes coisas:
> ajudar a reduzir as contas da API do frontier lab
> fornecer / possibilitar alternativas ao uso do frontier lab (os 90% das tarefas que não precisam dele)
De pura maximização de tokens a otimização de custos de tokens

Usar planos de assinatura de LLM hoje parece como ir a um buffet extravagante de tudo o que pode comer
Não custa nada experimentar tudo, então você consome só por consumir
Aproveite enquanto dura, o próximo passo é a dieta de tokens, depois vêm os equivalentes de tokens dos GLP-1s para consumirmos menos

Isto é um pouco fora do tópico, mas retatrutide (dose baixa 1x/semana) + 10-20g/dia de creatina parece um código de trapaça
Perdendo alguns quilos, força aumentada em 10-15% ao longo de 2 meses, e sentindo-se revigorado com cerca de uma hora a menos de sono