最近 MSL チームに加わったことを共有できることを嬉しく思います。ここでは、個人の超知能を構築することは真剣で楽しいです。ぜひご参加ください!

📣 @OpenAIと@PendaHealthのコラボレーションであるLLM臨床コパイロットの実際の研究を共有できることを嬉しく思います。 39,849 件のライブ患者訪問において、AI を使用している臨床医は、そうでない臨床医と比較して診断エラーが相対的に 16% 減少し、治療エラーが 13% 減少しました。🧵

2ヶ月前の@Cornellでの講義です 「どうすれば生産量を増やすことができますか?」自然な答えの 1 つは、「あと数時間働くだけです」です。長く働くことは助けになりますが、最終的には身体的な限界に達します。 より良い質問は、「入力をそれほど増やさずに出力を増やすにはどうすればよいか」です。それがレバレッジです。 「レバレッジ」という言葉をよく耳にするので、その意味は見落とされがちです。私の個人的なお気に入りのレバレッジの分類は、Naval Ravikantによるもので、人間の労働、資本、コード/メディアです。それぞれが歴史上富の創造の大きな波を動かしてきました。 しかし、レバレッジソースが人気になると(10年前と現在のYouTubeチャンネルを思い浮かべてください)、競争はマージンを圧縮します。したがって、新しいレバレッジが現れると、大きな利益が得られるまれなチャンスです。 この講演では、AI を新たなレバレッジとして説明します。AI エージェントは、労働力のレバレッジ (ユーザーのために機能し、許可不要です) とコードのレバレッジ (コピーして貼り付けることができます) を組み合わせます。 AIが莫大な富を生み出すと言うのは決まり文句です。しかし、このレバレッジレンズを使用すると、ノイズの多い AI ニュース サイクルを一貫した方法で解釈し、本当の機会を見つけることができます。 私をホストしてくれてありがとう@unsojo!