The secret that underlies most successful entrepreneurs:
The ability to switch back and forth between the creative mind and the constant grind.
Again, and again, and again.
The ability to switch back and forth between the creative mind and the constant grind.
Again, and again, and again.
❤3
Waymo’s #autonomous cars now serve all of San Francisco. Thoughts after my 1st ride:
🤖 working in the #ai space and shipping related product is cool, but experiencing AI so tangibly in a self-driving car is incredibly visceral, especially when riding solo and you’re NOT the one driving. It reinforces how transformative AI/ML technology is, even for those of us with product we can’t physically touch.
📈 imagining a future where autonomous vehicles A) outnumber human-driven cars and B) can “talk” to each other instantly across all brands really excites me. Accidents, traffic jams, basically all road-related inefficiencies will drastically decrease.
🚗 I’m never taking an Uber, Lyft, Grab, or any other human-driven rideshare service again if Waymo is available.
https://www.linkedin.com/posts/scotthori_autonomous-ai-ugcPost-7118151542783832064-UEAu?utm_source=share&utm_medium=member_ios
🤖 working in the #ai space and shipping related product is cool, but experiencing AI so tangibly in a self-driving car is incredibly visceral, especially when riding solo and you’re NOT the one driving. It reinforces how transformative AI/ML technology is, even for those of us with product we can’t physically touch.
📈 imagining a future where autonomous vehicles A) outnumber human-driven cars and B) can “talk” to each other instantly across all brands really excites me. Accidents, traffic jams, basically all road-related inefficiencies will drastically decrease.
🚗 I’m never taking an Uber, Lyft, Grab, or any other human-driven rideshare service again if Waymo is available.
https://www.linkedin.com/posts/scotthori_autonomous-ai-ugcPost-7118151542783832064-UEAu?utm_source=share&utm_medium=member_ios
Linkedin
Waymo's autonomous cars serve all of San Francisco | Scott Hori posted on the topic | LinkedIn
Waymo’s #autonomous cars now serve all of San Francisco. Thoughts after my 1st ride:
🤖 working in the #ai space and shipping related product is cool, but… | 11 comments on LinkedIn
🤖 working in the #ai space and shipping related product is cool, but… | 11 comments on LinkedIn
Eric Schmidts in agi house.
https://youtu.be/ij0jvPHgOJE
https://youtu.be/ij0jvPHgOJE
YouTube
Eric Schmidt (AGI House, Oct 14 2023)
👍1
Two legends https://youtu.be/BhwjYA7qujs
YouTube
Heung-min Son x Ji-sung Park: The Big Interview | Premier League | NBC Sports
Former Manchester United stalwart Ji-sung Park interviews fellow South Korean Premier League legend and Tottenham captain Heung-min Son, reflecting on their experience reaching the top flight and representing their nation at the highest level. #NBCSports…
LLM 으로 로봇 제어하기
CEATEC에서 전시하는 LLM 연동 사내 데모 영상이다. 간단한 지시로 '전 좌석 돌아다니기', '한 명씩 불러주기' 등의 코드가 즉시 생성되어 실행된다.
수동으로 하려고 하면 번거롭지만, 이건 순식간이다. 이건 단 한 가지 예시일 뿐이고, 로봇의 UX가 확 바뀔 거라고 생각한다. 참고로 직원도 몇 명 출연!
https://youtu.be/_lcqLeC_k6g?si=LZm322ISmyS61BZe
CEATEC에서 전시하는 LLM 연동 사내 데모 영상이다. 간단한 지시로 '전 좌석 돌아다니기', '한 명씩 불러주기' 등의 코드가 즉시 생성되어 실행된다.
수동으로 하려고 하면 번거롭지만, 이건 순식간이다. 이건 단 한 가지 예시일 뿐이고, 로봇의 UX가 확 바뀔 거라고 생각한다. 참고로 직원도 몇 명 출연!
https://youtu.be/_lcqLeC_k6g?si=LZm322ISmyS61BZe
YouTube
カチャカ 大規模言語モデル連携での活用方法
👍1
타AI의 얀 르쿤의 트윗
오픈 소스 AI 모델은 곧 타의 추종을 불허하는 모델이 될 것입니다.
미래에는
소수의 오픈 소스 추론 코드,
사전 학습된 무료 기본 모델,
크라우드 소싱된 미세 조정 모델로 구성되며,
그 위에 맞춤형(아마도 폐쇄형 소스) 제품이 구축될 것입니다.
"하지만 클로즈드 소스 제품에는 수십억 달러가 투자되었습니다."라고 말하는 사람들에게 다음과 같이 대답합니다.
90년대 중반, 인터넷의 소프트웨어 인프라를 제공하기 위해 마이크로소프트와 썬마이크로시스템즈가 경쟁을 벌였는데,
MS는 WinNT+IIT+ASP+IE로, 썬은 Solaris+httpd+Java+Netscape로, 둘 다 Linux+Apache+MySQL+PHP+JavaScript 등에 패했습니다.
인프라 소프트웨어 플랫폼은 오픈 소스가 되기를 원합니다.
Sun은 더 이상 존재하지 않습니다. 그리고 WinNT+IIT를 웹 서버로 사용하는 사람은 아무도 없습니다.
심지어 Microsoft도 Azure에서 Linux를 실행합니다.
이 교훈은 오픈 소스 소프트웨어가 서버와 클라우드(Linux가 압도적으로 우세한),
모바일 디바이스(Linux 기반인 Android), 거의 모든 임베디드 디바이스에서 전 세계를 완전히 장악했다는 것입니다.
출처: https://x.com/ylecun/status/1713304307519369704?s=20
오픈 소스 AI 모델은 곧 타의 추종을 불허하는 모델이 될 것입니다.
미래에는
소수의 오픈 소스 추론 코드,
사전 학습된 무료 기본 모델,
크라우드 소싱된 미세 조정 모델로 구성되며,
그 위에 맞춤형(아마도 폐쇄형 소스) 제품이 구축될 것입니다.
"하지만 클로즈드 소스 제품에는 수십억 달러가 투자되었습니다."라고 말하는 사람들에게 다음과 같이 대답합니다.
90년대 중반, 인터넷의 소프트웨어 인프라를 제공하기 위해 마이크로소프트와 썬마이크로시스템즈가 경쟁을 벌였는데,
MS는 WinNT+IIT+ASP+IE로, 썬은 Solaris+httpd+Java+Netscape로, 둘 다 Linux+Apache+MySQL+PHP+JavaScript 등에 패했습니다.
인프라 소프트웨어 플랫폼은 오픈 소스가 되기를 원합니다.
Sun은 더 이상 존재하지 않습니다. 그리고 WinNT+IIT를 웹 서버로 사용하는 사람은 아무도 없습니다.
심지어 Microsoft도 Azure에서 Linux를 실행합니다.
이 교훈은 오픈 소스 소프트웨어가 서버와 클라우드(Linux가 압도적으로 우세한),
모바일 디바이스(Linux 기반인 Android), 거의 모든 임베디드 디바이스에서 전 세계를 완전히 장악했다는 것입니다.
출처: https://x.com/ylecun/status/1713304307519369704?s=20
X (formerly Twitter)
Yann LeCun (@ylecun) on X
Open source AI models will soon become unbeatable.
Period.
Period.
Text to motion
https://mingyuan-zhang.github.io/projects/MotionDiffuse.html
Human motion modeling is important for many modern graphics applications, which typically require professional skills. In order to remove the skill barriers for laymen, recent motion generation methods can directly generate human motions conditioned on natural languages. However, it remains challenging to achieve diverse and fine-grained motion generation with various text inputs. To address this problem, we propose MotionDiffuse, the first diffusion model-based text-driven motion generation framework, which demonstrates several desired properties over existing methods. 1) Probabilistic Mapping. Instead of a deterministic language-motion mapping, MotionDiffuse generates motions through a series of denoising steps in which variations are injected. 2) Realistic Synthesis. MotionDiffuse excels at modeling complicated data distribution and generating vivid motion sequences. 3) Multi-Level Manipulation. MotionDiffuse responds to fine-grained instructions on body parts, and arbitrary-length motion synthesis with time-varied text prompts. Our experiments show MotionDiffuse outperforms existing SoTA methods by convincing margins on text-driven motion generation and action-conditioned motion generation. A qualitative analysis further demonstrates MotionDiffuse's controllability for comprehensive motion generation
https://mingyuan-zhang.github.io/projects/MotionDiffuse.html
Human motion modeling is important for many modern graphics applications, which typically require professional skills. In order to remove the skill barriers for laymen, recent motion generation methods can directly generate human motions conditioned on natural languages. However, it remains challenging to achieve diverse and fine-grained motion generation with various text inputs. To address this problem, we propose MotionDiffuse, the first diffusion model-based text-driven motion generation framework, which demonstrates several desired properties over existing methods. 1) Probabilistic Mapping. Instead of a deterministic language-motion mapping, MotionDiffuse generates motions through a series of denoising steps in which variations are injected. 2) Realistic Synthesis. MotionDiffuse excels at modeling complicated data distribution and generating vivid motion sequences. 3) Multi-Level Manipulation. MotionDiffuse responds to fine-grained instructions on body parts, and arbitrary-length motion synthesis with time-varied text prompts. Our experiments show MotionDiffuse outperforms existing SoTA methods by convincing margins on text-driven motion generation and action-conditioned motion generation. A qualitative analysis further demonstrates MotionDiffuse's controllability for comprehensive motion generation
mingyuan-zhang.github.io
MotionDiffuse
MotionDiffuse: Text-driven Motion Generation with Diffusion Model.
Elad Gil said
Biggest Untapped Applications for Generative AI:
· Consumer Social (like Can of Soup)
· Copilots for white-collar services (like Harvey)
AI Apps Will Create Defensibility in 3 Ways:
· Owning a workflow, fine-tuning their model, acquiring special user data
How to Identify the Next Big Trends:
· Chase technical interestingness and innovation, not money
· Develop a diverse network of smart people
5 Use Cases of Crypto/Blockchain:
· Generational replacement for gold
· DeFi (wire money 24/7)
· Privacy
· Art
· Digital identity (cryptographic proofs to authorize AI agents to share info on our behalf)
What We Underestimate:
· We often underestimate TAM. Building a product with high ease of use can greatly expand the market (Uber for example).
· We underestimate the massive resources put in to optimize transformers for GPUs, leading to a powerful hardware and software lock-in effect.
· Transformer architecture is likely not the best: Many models are sitting out there that no one is testing because they are too expensive to train.
Future of AI:
· Everyone (consumers, corporations, governments) will have multiple AI agents.
· We are still likely 2+ years out from real enterprise LLM adoption given long planning, testing, and building cycles. Usage and hype will only increase.
How Elad Invests:
· Even at the early stage, Elad prioritizes the market, not the team.
· Cited Andy Rachleff: “The #1 company-killer is lack of market. When a great team meets a lousy market, market wins. When a lousy team meets a great market, market wins. When a great team meets a great market, something special happens.”
Advice for Founders:
· Be default building. The best founders are always making prototypes and experimenting.
· The best marketing, not the best product, often wins.
· Good people extrapolate their behavior onto bad people. Don’t do that.
· GTM strategy should be a function of your business model (pricing, gross margins, ACV).
· Put yourself into the mind of the person sitting across from you in business context. Figure out their incentives and cater to them.
Biggest Untapped Applications for Generative AI:
· Consumer Social (like Can of Soup)
· Copilots for white-collar services (like Harvey)
AI Apps Will Create Defensibility in 3 Ways:
· Owning a workflow, fine-tuning their model, acquiring special user data
How to Identify the Next Big Trends:
· Chase technical interestingness and innovation, not money
· Develop a diverse network of smart people
5 Use Cases of Crypto/Blockchain:
· Generational replacement for gold
· DeFi (wire money 24/7)
· Privacy
· Art
· Digital identity (cryptographic proofs to authorize AI agents to share info on our behalf)
What We Underestimate:
· We often underestimate TAM. Building a product with high ease of use can greatly expand the market (Uber for example).
· We underestimate the massive resources put in to optimize transformers for GPUs, leading to a powerful hardware and software lock-in effect.
· Transformer architecture is likely not the best: Many models are sitting out there that no one is testing because they are too expensive to train.
Future of AI:
· Everyone (consumers, corporations, governments) will have multiple AI agents.
· We are still likely 2+ years out from real enterprise LLM adoption given long planning, testing, and building cycles. Usage and hype will only increase.
How Elad Invests:
· Even at the early stage, Elad prioritizes the market, not the team.
· Cited Andy Rachleff: “The #1 company-killer is lack of market. When a great team meets a lousy market, market wins. When a lousy team meets a great market, market wins. When a great team meets a great market, something special happens.”
Advice for Founders:
· Be default building. The best founders are always making prototypes and experimenting.
· The best marketing, not the best product, often wins.
· Good people extrapolate their behavior onto bad people. Don’t do that.
· GTM strategy should be a function of your business model (pricing, gross margins, ACV).
· Put yourself into the mind of the person sitting across from you in business context. Figure out their incentives and cater to them.
👍1
MS가 스타트업들에게 OpenAI 크레딧을 ($150K)까지 무료로 제공하고 있는데요.
국경 상관없이 제공하고 있어서 한국 스타트업들도 사용할 수 있다고 합니다. 관심있는 분들은 신청해서 사용해보셔요!
국경 상관없이 제공하고 있어서 한국 스타트업들도 사용할 수 있다고 합니다. 관심있는 분들은 신청해서 사용해보셔요!
👍1
스노우 팀 글로벌 성과
https://www.joongang.co.kr/article/25198834?fbclid=IwAR1iRkrZsjvzuHkoDY92JzCSfK1XKMiM-V7goKpntX_Hc6dIb90VBr1mP-A
- 렌사(5일 110억) -> 레미니->스노우 (7개월 270억)
- GPU비용은 더 썼을 것 같네요 ㅎㅎ
- 스노우: 잘파세대가 온·오프라인에서 공유하는 콘텐트를 면밀히 분석했다“고 설명했다. 인스타그램·틱톡 등 SNS에 ‘올리고 싶어 할 만한’ 사진을 만드는 데 초점
‘AI 아바타’를 SNS에 공유하는 모습을 관찰하니, 특정 콘셉트(가수·우주인 등)를 강조한 이미지보단 단색 배경의 깔끔한 이미지를 골라 게시
태국·인도네시아 등 아시아권에서 “한국식 메이크업을 한 내 얼굴을 확인할 수 있다“는 입소문이 퍼졌다. 해외에 정식 출시되기 전부터 VPN으로 한국 앱에 우회 접속을 시도한 트래픽이 몰렸다고. 일종의 ‘K뷰티 간접체험’을 이용자들에게 제공한 것. 반면에 같은 서비스에도 서구권 이용자들로부턴 부정적인 반응이 나왔다. 피부색이 너무 밝다거나, 평소 화장법과 차이가 커서 거부감이 든다는 것. 이 같은 피드백을 감안해 이어북을 내놓자 서구권 이용자 수가 빠르게 늘어나며 글로벌 1위까지 치고 올라갔다.
지금은 과거 스마트폰 나오고 나서 필터앱이 인기있을 때와 비슷한 것 같아요. 이런 필터앱은 일회성으로 돈 벌수 있는데 지속가능한 비즈니스가 되려면 소셜이 붙어야할 것 같습니다. 일상에서 즐길만한 무언가로 발전하는 거로요! 아래 Talkie 팀이 그런 플랫폼을 지향한다고 생각해요 ㅎㅎ.
Talkie (https://apps.apple.com/ca/app/talkie-soulful-ai-ai-friend/id6450140383)
- Character.ai 대비 음성/이미지를 제공해서 유저의 리텐션을 높인거라고 생각합니다. 확실히 사람은 보는것과 듣는 것에 더 크게 반응하는 것 같습니다.
Character.ai 3D 게임(여자친구 게임) 버전
https://www.youtube.com/watch?v=OvkcppP7vZU
- 음성, 3d 영상을 추가하다보니 대화의 engagement가 확실히 많이 높아지는 것 같네요.
로봇에 LLM을 적용한다면?
https://youtu.be/_lcqLeC_k6g?si=LZm322ISmyS61BZe
한국 팀인데 프롬프트로 로블록스 액션을 만들 수 있는데 출시하자마자 반응이 좋다고 하네요.
https://neuroid.so/
- 사람의 텍스트로 3D 액션을 만들어주는 건데, 이런 연구들도 많아지고 있고 텍스트 to something의 영역이 더 넓어질 것 같네요.
https://www.joongang.co.kr/article/25198834?fbclid=IwAR1iRkrZsjvzuHkoDY92JzCSfK1XKMiM-V7goKpntX_Hc6dIb90VBr1mP-A
- 렌사(5일 110억) -> 레미니->스노우 (7개월 270억)
- GPU비용은 더 썼을 것 같네요 ㅎㅎ
- 스노우: 잘파세대가 온·오프라인에서 공유하는 콘텐트를 면밀히 분석했다“고 설명했다. 인스타그램·틱톡 등 SNS에 ‘올리고 싶어 할 만한’ 사진을 만드는 데 초점
‘AI 아바타’를 SNS에 공유하는 모습을 관찰하니, 특정 콘셉트(가수·우주인 등)를 강조한 이미지보단 단색 배경의 깔끔한 이미지를 골라 게시
태국·인도네시아 등 아시아권에서 “한국식 메이크업을 한 내 얼굴을 확인할 수 있다“는 입소문이 퍼졌다. 해외에 정식 출시되기 전부터 VPN으로 한국 앱에 우회 접속을 시도한 트래픽이 몰렸다고. 일종의 ‘K뷰티 간접체험’을 이용자들에게 제공한 것. 반면에 같은 서비스에도 서구권 이용자들로부턴 부정적인 반응이 나왔다. 피부색이 너무 밝다거나, 평소 화장법과 차이가 커서 거부감이 든다는 것. 이 같은 피드백을 감안해 이어북을 내놓자 서구권 이용자 수가 빠르게 늘어나며 글로벌 1위까지 치고 올라갔다.
지금은 과거 스마트폰 나오고 나서 필터앱이 인기있을 때와 비슷한 것 같아요. 이런 필터앱은 일회성으로 돈 벌수 있는데 지속가능한 비즈니스가 되려면 소셜이 붙어야할 것 같습니다. 일상에서 즐길만한 무언가로 발전하는 거로요! 아래 Talkie 팀이 그런 플랫폼을 지향한다고 생각해요 ㅎㅎ.
Talkie (https://apps.apple.com/ca/app/talkie-soulful-ai-ai-friend/id6450140383)
- Character.ai 대비 음성/이미지를 제공해서 유저의 리텐션을 높인거라고 생각합니다. 확실히 사람은 보는것과 듣는 것에 더 크게 반응하는 것 같습니다.
Character.ai 3D 게임(여자친구 게임) 버전
https://www.youtube.com/watch?v=OvkcppP7vZU
- 음성, 3d 영상을 추가하다보니 대화의 engagement가 확실히 많이 높아지는 것 같네요.
로봇에 LLM을 적용한다면?
https://youtu.be/_lcqLeC_k6g?si=LZm322ISmyS61BZe
한국 팀인데 프롬프트로 로블록스 액션을 만들 수 있는데 출시하자마자 반응이 좋다고 하네요.
https://neuroid.so/
- 사람의 텍스트로 3D 액션을 만들어주는 건데, 이런 연구들도 많아지고 있고 텍스트 to something의 영역이 더 넓어질 것 같네요.
중앙일보
최태원 촌스럽게 만들더니…그 앱, 7개월새 270억 번 사연 | 중앙일보
스노우에 직접 물었다. “AI 사진 기술, 그기 돈이 됩니까?”
❤2👍1
love this advice from Mike Bloomberg:
“Life, I've found, works the following way:
Daily, you're presented with many small and surprising opportunities.
Sometimes you seize one that takes you to the top.
Most, though, if valuable at all, take you only a little way.
To succeed, you must string together many small incremental advances-rather than count on hitting the lottery jackpot once.
Trusting to great luck is a strategy not likely to work for most people.
As a practical matter constantly
-enhance your skills
-put in as many hours as possible and
-make tactical plans for the next few steps.
Then, based on what actually occurs, look one more move ahead and adjust the plan.
Take lots of chances, and make lots of individual, spur-of-the-moment decisions.
Don't devise a Five-Year Plan or a Great Leap Forward.
Central planning didn't work for Stalin or Mao, and it won't work for an entrepreneur either.”
“Life, I've found, works the following way:
Daily, you're presented with many small and surprising opportunities.
Sometimes you seize one that takes you to the top.
Most, though, if valuable at all, take you only a little way.
To succeed, you must string together many small incremental advances-rather than count on hitting the lottery jackpot once.
Trusting to great luck is a strategy not likely to work for most people.
As a practical matter constantly
-enhance your skills
-put in as many hours as possible and
-make tactical plans for the next few steps.
Then, based on what actually occurs, look one more move ahead and adjust the plan.
Take lots of chances, and make lots of individual, spur-of-the-moment decisions.
Don't devise a Five-Year Plan or a Great Leap Forward.
Central planning didn't work for Stalin or Mao, and it won't work for an entrepreneur either.”
첫번째 레이어를 형성하였다면, 피그마(Figma), 룸(Loom), 닥센드(Docsend)와 같은 소프트웨어는 각각 디자인, 비디오, 문서공유와 같은 특정 버티컬에 집중하며 '안 써본 사람은 있어도 한 번만 쓰는 사람은 없는' 필수 도구로 자리매김하였습니다
Forwarded from 전종현의 인사이트
이번에 지라(Jira)가 $975m에 인수하는 비디오 기반 협업 툴 룸(Loom)에 대한 자세한 내용
피그마의 딜런 필드와 인스타그램의 케빈 시스트롬 & 마이크 크리거가 엔젤 투자자라는게 인상깊네 (룸과 결이 비슷한 프로덕트 빌더들이라서)
https://stibee.com/api/v1.0/emails/share/akz89C0DddmNxorXYNaR06L249EAuH4
피그마의 딜런 필드와 인스타그램의 케빈 시스트롬 & 마이크 크리거가 엔젤 투자자라는게 인상깊네 (룸과 결이 비슷한 프로덕트 빌더들이라서)
https://stibee.com/api/v1.0/emails/share/akz89C0DddmNxorXYNaR06L249EAuH4
Stibee
[WeeklyEDGE] 룸(Loom)의 조 단위 엑싯을 만든 순간들
제품 주도 성장(Product-led Growth)의 교과서, 룸의 성장기
<Dropbox 새로운 AI 툴 'Dash'와 'Stack'>
드롭박스의 새로운 AI 툴이 매우 매우 흥미롭습니다.
"내 여권번호는 뭐지?", "내 자동차 보험은 만기일이 언제지?", "2년전에 프로덕트 출시할 때 GTM팀에 보여준 슬라이드 덱은 어디있지?" 이런 질문 여러분도 자주 하시죠?
구글 검색은 지구상의 퍼블릭정보를 검색 가능하게 하고, ChatGPT는 그것을 정리하여 보여주고, 말해주고, 그려주고 하는데, 왜 개인정보를 찾는 경험은 10년전과 오늘과 별 다름이 없을까요? 어느 순간부터 워드파일인지, 구글독스인지, 에버노트에 넣었는지, 슬랙에서 이야기 했는지 헷갈립니다.
드롭박스의 새로운 AI 툴이 매우 매우 흥미롭습니다.
"내 여권번호는 뭐지?", "내 자동차 보험은 만기일이 언제지?", "2년전에 프로덕트 출시할 때 GTM팀에 보여준 슬라이드 덱은 어디있지?" 이런 질문 여러분도 자주 하시죠?
구글 검색은 지구상의 퍼블릭정보를 검색 가능하게 하고, ChatGPT는 그것을 정리하여 보여주고, 말해주고, 그려주고 하는데, 왜 개인정보를 찾는 경험은 10년전과 오늘과 별 다름이 없을까요? 어느 순간부터 워드파일인지, 구글독스인지, 에버노트에 넣었는지, 슬랙에서 이야기 했는지 헷갈립니다.