노정석 : EP45.비즈니스 생존전략
예
예준천
what I read & watch
카테고리
- AI
There are only 2 point that actually capture the value
•
providing AGI Infra
•
vertical AI
점점 경계가 무너지고 있다.
우리의 선택
agi 위에서 api 서비스를 활용하여 일명 wrapper를 만들던지, vertical 하게 깊게 테슬라 같이 만들던가.
테슬라의 선순환 플라잉 휠
차 많이 팔림 -> 데이터 -> 더 정확한 ai -> 더 많이 팔림
27년이면 모든 영역에서 우리를 뛰어넘겠지.
사실 이미 거의 모든 영역에서 우리보다 뛰어남.
TTC가 중요한 이유
verified reward function은 찾을 수 있다. explict reward fuction에 대한건 fronteer model이 다 해줄거야.
distilled 된 모델로 저렴이로 비싼 성능 가능. 외우다 이해하다 와 해결하다 가 차이가 있나? 머리에 바로 떠오른는...
검증 불가능한 영역일 뿐. 사람의 가치판단이 들어간 non verifiable 한 데이터(정치, 셰익스피어)를 외우고 있음.
요새 내가 드는 생각
오히려 모름의 미학을 아는 ai가 필요할지도. a라는걸 모르기에 해낼 수 있는 생각. 스토리. 한마디로 사람으로 치면 라이프 스토리를 달리하고 싶다.
llm wrapper는 ?
기술적 해자는 힘듦.
GTM 이 중요하다. 심오한 엔지니어링보다 비즈니스를 잘 해야한다.
아니라면 프론티어 모델이 다루기 힘든 버티컬을 만들어라. 나만의 데이터?
•
검증 가능한 함수를 만들기 어려운 영역
•
합성 데이터를 만들기 어려운 영역
고객의 선호를 모으는 서비스가 있다면. 그건 선호의 영역(non-verfiable)에 label 을 모아 가능하다.
environment or system
a closed-loop system that can transform non-verifiable into verifiable
evaluation matric이 명확히 정의되지 않는건 실행하면 안된다.
생각보다 내가 알지못하는 도메인에서 삽질하는 거보다 ai 에게 시켜보는거도 괜찮을지도.
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