两位YC加密投资人,如何判断区块链真正的机会
在这场Y Combinator的对谈中,Scalar Capital联合创始人Linda Xie与投资人Avichal Garg,从投资者视角拆解区块链的本质、真实可落地的应用,以及创业者和投资人最容易犯的错误。这不是一堂区块链入门课,而是一份关于“哪些值得做、哪些不值得碰”的冷静清单。
在这场Y Combinator的对谈中,Scalar Capital联合创始人Linda Xie与投资人Avichal Garg,从投资者视角拆解区块链的本质、真实可落地的应用,以及创业者和投资人最容易犯的错误。这不是一堂区块链入门课,而是一份关于“哪些值得做、哪些不值得碰”的冷静清单。
这是一场来自Y Combinator的访谈,Dots创始人Patrick Moberg与Holly Liu复盘了他们如何在“没人看好游戏”的时期做出爆款。从艺术与技术的融合、早期原型测试,到CPI、CAC与平台变化,他们讲的是一套反直觉但极其现实的游戏创业方法论。
在这场MIT AGI系列演讲中,OpenAI联合创始人Ilya Sutskever系统阐述了他对通用人工智能的核心判断:为什么神经网络是基础,强化学习和元学习将改变能力边界,以及自博弈和AI安全在终局阶段的重要性。这是一份来自一线研究者的思考框架,而非事后总结。
在这场由Miles Brundage与Tim Hwang参与的对话中,话题并不集中于模型参数或炫技式应用,而是转向更棘手的问题:当AI热度被加密货币等新叙事取代,政策制定者、研究者和公众该如何理解风险、预测伤害,并在不确定性中做决策。
这场来自 Y Combinator 的对谈没有宏大口号,而是聚焦一个更难的问题:包容性如何在日常工作中落地。Claire McDonnell 与 Jennifer Kim 从文化领导者的责任、团队协作方式、会议机制和自我反思等角度,分享了她们认为“真正有效”的做法。
这是一场关于通用人工智能、宇宙生命与人类未来的深度对话。Max Tegmark从物理学家的视角出发,讨论AGI的潜力与风险,尤其强调AI对齐问题如何决定文明走向。
23andMe联合创始人Anne Wojcicki在YC分享了她如何以“反叛”的方式重塑健康行业:通过改变激励机制、坚持直面监管、长期主义地教育用户,把基因信息的控制权真正交到个人手中。
MIT自动驾驶技术研究并不从算法开始,而是从数据开始。这段视频完整展示了他们如何设计一套名为Rider的数据采集系统,在真实世界中、跨越数十万辆里程,稳定地记录人类驾驶行为。它揭示了一个常被忽视却决定成败的事实:深度学习的上限,往往由数据工程决定。
这场来自 Y Combinator 的对话,没有炫目的产品演示,却直指教育科技最难的问题:为什么“看起来对的产品”,在商业上却如此艰难。三位长期观察早期创业的投资人与从业者,从成本结构、学习质量与公司生存现实出发,讨论了 EdTech 反复失败与少数成功案例背后的根本原因。
New Story Charity 的创始人分享了他们为何选择3D打印建房、以及为什么“土地所有权”比捐赠本身更重要。这不是一个炫技的科技故事,而是一段关于失败、重来与长期主义的真实创业历程。