Обсуждение лекции Class #6 | MS&E435: Economics of the AI Supercycle Stanford

Запись шестой встречи Rvachev Knowledge Club — обсуждаем лекцию №6 курса Stanford MS&E 435: Economics of the AI Supercycle. Гость лекции — Yash Patil (Applied Compute). Тема — как раскрыть внутренние знания компании для AI. Формат: каждую неделю — одна лекция курса + час совместного обсуждения. Запись и саммари — в канале, а живое обсуждение между встречами идёт в чате — заходите. В этой встрече (модерировал Андрей): пожалуй, самая спорная лекция курса — несколько участников не смогли вынести из неё применимую мысль, и ценное родилось в самом обсуждении. Темы — специализированные модели Applied Compute против фронтира (DoorDash-кейс: 10K мерчантов/мес, дорого гонять на фронтире); следующий bottleneck — RL на редкой обратной связи (Cursor на миллионах accept/reject vs «человеку хватает раз сказать»); практики, которых LLM «всегда догоняли» и стирали свои модели — теперь только edge-кейсы (10%); pre/post-train и сдвиг к синтетическим данным, которые создаёт сама модель (RL + judge); эвалы как продуктовая стратегия; harness важен не меньше весов (одна модель на разных обвязках даёт разный результат); рыночный скепсис «AGI — маркетинговый блаф, создатели моделей просто копируют чужие решения»; и сквозной вывод — деньги там, где грузишь контекст компании («Джон с 10 годами») в модели и продаёшь это. 🎓 Оригинальная лекция Stanford MS&E 435 · Lecture 6:    • Stanford MS&E435 Economics of the AI Super...   📚 Доп. материалы: • Andrej Karpathy — 2025 LLM Year in Review: https://karpathy.bearblog.dev/year-in... • DeepMind — The Era of Experience: https://storage.googleapis.com/deepmi... 📢 Канал «Мысли Рвачева»: https://t.me/rvnikita_blog 💬 Чат — обсуждаем лекции и всё вокруг между встречами: https://t.me/rvnikita_blog_chat #stanford #ai #yash_patil #applied_compute #mse435