Обновить

Как вы знаете, мобильный интернет стал нестабильным последнее время, поэтому в поезде у меня появилась возможность посмотреть, что же я там скачивал почитать, когда появится время. И наткнулся на книгу: «Founders at Work [Stories of Startups' Early Days]» — 2008 года. Фактически эта книга рассказывает про яркие, выстрелившие стартапы в долине с 1980 по 2006 год примерно.

И знаете, хотя большинство из этих стартапов либо были куплены и растворены в других компаниях, либо обанкротились спустя некоторое время после выхода книги, сами истории мне понравились, в силу того, что можно сравнить то, о чём думали люди, и что по факту случилось спустя 20–25 лет.

Книга делает упор на то, что успешный проект могут запустить разные люди, с разным бэкграундом, с разным пониманием IT-бизнеса и принципов развития компаний. Выглядит как агитка венчурных фондов, но люди-то реальные и компании эти реальные.

Также подчёркиваются преимущества долины, где одни и те же люди по цепочке выстраивают свои компетенции и получают деньги на развитие своих идей фактически от одних и тех же инвестиционных фондов. Что ярко кричит — приезжай в долину, именно тут делаются успешные стартапы.

Конечно, книга очень сильно устарела, и многие вещи, о которых рассказывали основатели бизнеса как об инсайте, уже считаются базовым навыком, который расписывается в любой айтишной книге начального уровня. И также меня посмешила глава про BlackBerry как о лидере корпоративного мобильного мира. Книжка пошла в печать спустя пару месяцев после выхода первого iPhone, и никто не думал, что BlackBerry так быстро потеряет свои позиции в мобильном мире.

Практической пользы на текущий момент от книги нет, но книга развлекает как документалистика о событиях бума доткомов.

Теги:
Рейтинг0
Комментарии0

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

В отпуске есть время подумать и исследовать. Я натолкнулся на несколько вещей и открытий для себя. Оказалось, что мне как программисту перестали быть нужны самые умные и дорогие ИИ‑модели. Оказывается, есть такой параметр «Cost per Task», и по этому параметру на первое место вырвалась модель GPT-5.6 Luna (max).

При этом, если вы пользуетесь Codex, она самая тупая в списке моделей. Artificial Analysis Intelligence Index у нее всего 38. Для сравнения, у самой умной GPT-6 Astra (max) этот индекс равен 53. В итоге цена выполненной Luna задачи составляет $0.18 против $3.26 у Astra. Разница почти в 20 раз.

Как я понимаю, бенчмарк «Cost per Task» высчитывается так: когда ставится нормальная, грамотно описанная задача, замеряется, сколько токенов было потрачено на ее выполнение. То есть не в формате «из ХЗ сделаю ТЗ», а в формате, когда в хорошо заданном вопросе уже содержится половина ответа.

Я сначала не поверил, что так и есть, и стал работать, используя самую тупую модель Luna в линейке. И знаете, какие меня ожидали результаты?

Я перестал пользоваться самыми умными ИИ‑моделями. Программировать стало быстрее и дешевле

Публикации