RUN THE WORLD ЧЕРЕЗ 4 ГОДА
Традиционный путь создания онлайн-мероприятия – лендинг на условной тильде, прием денег через какой-нибудь timepad и Zoom, в котором проходит само общение. Американский #стартапдня Run the world дает для задачи единый сервис. Не надо ничего интегрировать, никакие ссылки копировать, всё в одном месте, красиво и удобно. Далее
ДЕШЕВЫЙ ДОРОГОЙ СУПЕРМАРКЕТ
Давным-давно во время работы в Mail.Ru мы смотрели на устройство рынка продуктов питания – уж не помню, ради какого проекта. Быстрым тестом я взял 10 самых популярных товаров из разных категорий в Утконосе (это тогда был очевидно самый популярный игрок в онлайне) и сам сходил в 10 магазинов разных сетей, чтобы записать их цены и сравнить стоимость корзины. До сих пор помню стыд перед сотрудником магазина, который помог мне найти нужное масло, когда я посмотрел на полку и пошел дальше.
Главный вывод из полевого исследования – одинаковые товары стоят везде одинаково. Разница между жестким дискаунтером и премиумом по моим данным была порядка 20%, а реальный средний чек при этом отличался в разы – но не за счет разброса цен на идентичные Сникерс и сметану Простоквашино, а из-за ассортимента. В одной сети в принципе нет дешевой марки пельменей, а в другой – дорогой, о крабах и икре даже не вспоминаем. Покупатель берет то, что лежит на витрине, и платит соответственно. Более хозяйственные люди это, наверное, и без исследований знают.
Российский #стартапдня PriceTuner делает то же самое, что я когда-то, но гораздо серьезнее. Далее
Первый уровень сравнения нейросетей – спросить у ChatGPT и Алисы по случайному запросу. Один ответ понравится, другой нет, ну вот значит и понятно, кто молодец, а кто отстой.
Второй уровень сравнения нейросетей – LMSYS Chatbot Arena. Тысячи людей вводят свои вопросы, две нейросети им отвечают, пользователь определяет лучший ответ, не зная, кто его дал. Статистика побед и поражений агрегируется, возникает красивый рейтинг. В эту секунду лидер – GPT-4o, но Sonnet не так уж далеко.
Третий уровень сравнения – #стартапдня Artificial Analysis. Он собрал и поддерживает с десяток таблиц, показывающих сильные и слабые стороны нейросетей. Кроме трансляции данных с Арены проект выводит результаты других тестов – например, по умению программировать. Кроме того, он следит за ценами API и мониторит его скорость – и там тоже много чего интересного. Llama-3, например, в исполнении Groq в 10 раз дешевле и в 10 раз быстрее, чем на Microsoft Azure.
Монетизации у Artificial Analysis нет, и, наверное, никогда не будет. Но спасибо основателям сказать можно.
https://artificialanalysis.ai/
В идеальном мире стартап “AI для радиологов” расшифровывал бы снимки и ставил диагнозы – или, может быть, помогал бы в этом человеку, если качество пока недостаточно для самостоятельных действий. Но это в идеальном мире.
Реальный #стартапдня Rad AI помогает радиологам писать отчеты. Человек-врач сделал основную часть работы сам, а потом диктует роботу, что он увидел и какие решения принял. Генеративный AI все это заносит в правильные формы, и, главная новация 2024 года, пишет текстовую часть заключений в литературном стиле этого конкретного врача, с его характерными словечками и привычными оборотами. Пациентам это очень важно (на самом деле – нет).
С другой стороны, я придираюсь, а проблема действительно серьезная, врачи действительно время на бумажки тратят, это действительно неэффективно, AI действительно может помочь. И у Rad AI действительно все хорошо – на днях он 50 миллионов долларов инвестиций привлек. Отдельно подчеркну, что продукт работает в очень узкой нише – именно для радиологов, не для всех врачей. Казалось бы, что мешает и на остальных распространить, там же очень похоже все – но не распространяют, в узкой нише работают.