من صفر إلى 50 مليون دولار في 4 أشهر. 100 مليون دولار + في 12 شهرا. هذه هي قصة كيف اكتشف @JoinHandshake أنهم كانوا يجلسون على المورد الأكثر قيمة الذكاء الاصطناعي: 20 مليون طالب وخبير. على مدى عقد من الزمان ، قامت @GarrettLord ببناء شبكة وظيفية للطلاب والدكتوراه. عمل رائع ، ينمو بشكل جيد. ثم حدث الذكاء الاصطناعي. في عيد الميلاد الماضي ، أدرك غاريت أن شبكته المكونة من 500,000 دكتوراه و 3 ملايين ماجستير هي بالضبط ما تحتاجه مختبرات الذكاء الاصطناعي الحدودية بشدة لتدريب نماذجها. سافر في جميع أنحاء البلاد خلال العطلات ، وتحدث إلى قادة المختبرات ، وأطلق نشاطا تجاريا جديدا داخل شركته الحالية. بعد ثمانية أشهر ، يعملون الآن مع جميع مختبرات الذكاء الاصطناعي الحدودية السبعة الرئيسية وأصبحوا واحدة من أسرع الشركات نموا في تاريخ وادي السيليكون. في محادثتنا ، يشارك غاريت: 🔸 كيف وجدت المصافحة هذه الفرصة 🔸 لماذا تحتاج نماذج الذكاء الاصطناعي إلى خبراء بشريين (مثل دكتوراه الفيزياء) للتحسين 🔸 ما الذي ينطوي عليه هذا "تصنيف البيانات" في الواقع 🔸 داخل العمل الفعلي: ما تفعله دكتوراه علم الأحياء لمدة 8 ساعات مما يجعل GPT-5 أكثر ذكاء 🔸 دليل المبادئ لبناء شركة ناشئة داخل شركة ناشئة: فرق منفصلة ، مكاتب منفصلة ، فصل كل شيء 🔸 لماذا أدى التحول من تصنيف البيانات "العام" إلى "الخبراء" إلى خلق فرصة عمل لا تتكرر إلا مرة واحدة في العمر 🔸 لماذا لا يلغي الذكاء الاصطناعي الوظائف المبتدئة - إنه يخلق "بدلات الرجل الحديدي" التي تجعل الموظفين الصغار أكثر إنتاجية 10 مرات استمع الآن 👇 • يوتيوب: • سبوتيفي: •تفاح: شكرا لرعاتنا الرائعين على دعم البودكاست: 🏆 @coderabbitai - خفض وقت مراجعة الكود والأخطاء إلى النصف. فورا: 🏆 @orkesio — النظام الأساسي للمؤسسة للتطبيقات الموثوقة ومهام سير العمل الوكيل: 🏆 @AnthropicAI - الذكاء الاصطناعي لحل المشكلات والمؤسسات:

"أنت هنا للعثور على تطابق ، وليس للحكم." هذه هي الطريقة التي ينظر بها @ivanhzhao إلى التوظيف. في @NotionHQ ، يتم بناء المقابلات لتجريد السيناريو والشكليات ، واستبدال الأداء بمحادثة صادقة. لإكمال الصورة ، يعتمد الفريق أيضا على مراجع القنوات الخلفية للسياق الذي لا يمكن أن توفره أي مقابلة. الحلقة الكاملة مرتبطة في التعليقات.