Jak 22-letni dyslektyk, który porzucił studia, stworzył najszybciej rozwijający się biznes w historii—od 1 miliona do 500 milionów dolarów w zaledwie 17 miesięcy. @BrendanFoody odkrył, że laboratoria AI borykają się z krytycznym wąskim gardłem: potrzebowały ludzkich ekspertów do tworzenia "evals"—testów, które uczą modele, jak wygląda poprawność. Jego firma @mercor_ai zaczęła łączyć laboratoria z prawnikami, lekarzami, inżynierami i innymi specjalistami, aby tworzyć evals i dane treningowe dla modeli (za 95-500 dolarów za godzinę). Dziś @mercor_ai współpracuje z 6 z Magnificent 7, wszystkimi pięcioma najlepszymi laboratoriami AI, nigdy nie miała problemu z utrzymaniem klientów i ma wskaźnik zatrzymania przychodów netto na poziomie 1600%. W mojej rozmowie z Brendanem omawiamy: 🔸 Dlaczego evals stały się głównym wąskim gardłem postępu AI 🔸 Jak dokładnie Mercor osiągnął 500 milionów dolarów przychodu w 17 miesięcy 🔸 Spotkanie Brendana z xAI, które zmieniło trajektorię jego firmy 🔸 Które umiejętności i zawody będą najbardziej wartościowe w miarę postępu AI (podpowiedź: zawody z "elastycznym" popytem) 🔸 Dlaczego Brendan uważa, że AGI i superinteligencja nie wydarzą się w najbliższym czasie 🔸 Trzy unikalne wartości podstawowe, które napędzały sukces Mercora 🔸 Jak pisarze Harvard Lampoon sprawiają, że Claude jest zabawniejszy Słuchaj teraz 👇 • YouTube: • Spotify: • Apple: Dziękujemy naszym wspaniałym sponsorom za wsparcie podcastu: 🏆 @WorkOS—Nowoczesna platforma tożsamości dla B2B SaaS, darmowa do 1 miliona MAU: 🏆 @Jira Product Discovery—Nowe narzędzie Atlassiana do priorytetyzacji i planowania dla zespołów produktowych: 🏆 @enterpret_ai—Przekształć opinie klientów w rozwój produktu:

Jak 22-letni dyslektyk, który porzucił studia, stworzył najszybciej rozwijający się biznes w historii—od 1 miliona do 500 milionów dolarów w zaledwie 17 miesięcy. @BrendanFoody odkrył, że laboratoria AI borykają się z krytycznym wąskim gardłem: potrzebowały ludzkich ekspertów do tworzenia "evals"—testów, które uczą modele, jak wygląda poprawność. Jego firma @mercor_ai zaczęła łączyć laboratoria z prawnikami, lekarzami, inżynierami i innymi specjalistami, aby tworzyć evals i dane treningowe dla modeli (za 95-500 dolarów za godzinę). Dziś @mercor_ai współpracuje z 6 z Magnificent 7, wszystkimi pięcioma najlepszymi laboratoriami AI, nigdy nie miała problemu z utrzymaniem klientów i ma wskaźnik zatrzymania przychodów netto na poziomie 1600%. W mojej rozmowie z Brendanem omawiamy: 🔸 Dlaczego evals stały się głównym wąskim gardłem postępu AI 🔸 Jak dokładnie Mercor osiągnął 500 milionów dolarów przychodu w 17 miesięcy 🔸 Spotkanie Brendana z xAI, które zmieniło trajektorię jego firmy 🔸 Które umiejętności i zawody będą najbardziej wartościowe w miarę postępu AI (podpowiedź: zawody z "elastycznym" popytem) 🔸 Dlaczego Brendan uważa, że AGI i superinteligencja nie wydarzą się w najbliższym czasie 🔸 Trzy unikalne wartości podstawowe, które napędzały sukces Mercora 🔸 Jak pisarze Harvard Lampoon sprawiają, że Claude jest zabawniejszy Słuchaj teraz 👇 • YouTube: • Spotify: • Apple: Dziękujemy naszym wspaniałym sponsorom za wsparcie podcastu: 🏆 @WorkOS—Nowoczesna platforma tożsamości dla B2B SaaS, darmowa do 1 miliona MAU: 🏆 @Jira Product Discovery—Nowe narzędzie Atlassiana do priorytetyzacji i planowania dla zespołów produktowych: 🏆 @enterpret_ai—Przekształć opinie klientów w rozwój produktu: