主要观点总结
Scale AI 是一家为 AI 模型提供数据标注服务的公司，完成了新一轮近 10 亿美元融资，估值飙升至 138 亿美元。创始人 Alex Wang 瞄准 AI 领域的空白，辍学创办 Scale AI，并在三年之内跻身独角兽。他分享了关于模型性能瓶颈、获取数据途径的看法，以及 Scale AI 的组织建设经验。他提到数据是模型性能的最大瓶颈，需要更多算法和数据的改进，但更重要的是确保有更多的数据支持这些改进。他探讨了克服数据瓶颈的方法，并讨论了前沿数据的重要性。他还讨论了企业专有数据的价值，并分享了 Scale AI 的公关与人才招募经验。在快问快答中，他分享了关于 AI 的看法，对未来数据的看法，以及关于 Scale AI 未来发展的看法。
关键观点总结
关键观点1: Scale AI 的背景与成就
Scale AI 是一家为 AI 模型提供数据标注服务的公司，完成了新一轮近 10 亿美元融资，估值飙升至 138 亿美元。创始人 Alex Wang 辍学创办 Scale AI，并在三年之内跻身独角兽。
关键观点2: 数据瓶颈与前沿数据
Alex Wang 认为数据是模型性能的最大瓶颈，需要更多算法和数据的改进，但更重要的是确保有更多的数据支持这些改进。他探讨了克服数据瓶颈的方法，并讨论了前沿数据的重要性。
关键观点3: 企业专有数据的价值
Alex Wang 强调企业专有数据的价值，并讨论了摩根大通等企业的专有内部数据集对 AI 模型的重要性。他提到这些数据量巨大，但通常不会公开，需要被利用以推动 AI 进步。
关键观点4: 公关与人才招募经验
Alex Wang 分享了 Scale AI 的公关与人才招募经验，强调直接传达信息的重要性，并讨论了顶尖人才的招聘和保持高标准的策略。
关键观点5: 对未来的看法
在快问快答中，Alex Wang 分享了对 AI 的看法，对未来数据的看法，以及关于 Scale AI 未来发展的看法。他强调了数据的重要性，并希望十年后 Scale AI 仍在推动 AI 的进步。
文章预览
三个月前，为 AI 模型提供数据标注的 Scale AI 完成了新一轮由 Accel 领投的近 10 亿美元融资，估值飙升至 138 亿美元。这家拥有 OpenAI、谷歌、Meta 等众多 AI 巨头客户的独角兽公司，创始人是一位 1997 年出生的华裔少年。 2016 年， 还在 MIT 读大学的 Alexandr Wang 瞄准了 AI 模型领域仍属于空白的三大支柱之一——数据，辍学创办 Scale AI，并在三年之内跻身独角兽。这个在他口中「夏天随便玩玩的事」，迅速成长为了全球 AI 模型的「数据工厂」。 在近期 Alex Wang 的一次深度对谈中，他发表了自己对于模型性能瓶颈、获取数据途径的看法，以及 Scale AI 组织建设上的管理经验。 核心内容 基础模型收益递减与数据瓶颈 - 为什么数据是当今模型性能的最大瓶颈，而非算力？ - 如何克服数据瓶颈？有哪些 当前尚未使用的数据可以被捕获？ - 面临数据安全挑战，
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