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摘要

Scale AI首席执行官亚历山大·王分享了保罗·格雷厄姆的《Schlep Blindness》一文如何激励公司专注于解决构建高质量机器学习数据集这一不为人注意却至关重要的问题。

亚历山大·王谈保罗·格雷厄姆的《Schlep Blindness》一文对Scale AI的奠基意义 “Scale AI的一个秘密——我认为这几乎适用于所有行业——就是我们正在解决的构建高质量数据集的问题，是大多数机器学习团队知道非常重要，但未必是每个AI科学家都愿意日夜投入的最性感的问题。” 亚历山大继续说道： “早期有一篇文章对我影响深远，是保罗·格雷厄姆写的《Schlep Blindness》。如果有机会，我鼓励大家读一读。基本观点是，大多数人会回避思考那些真正棘手、复杂、丑陋且令人烦恼的问题，但这些问题其实非常重要。他在文章里甚至用Stripe作为例子，但这类问题无处不在。那些丑陋、复杂、人人都知道重要但做起来不性感的问题——如果你能识别出它们，通常就能成为令人兴奋的创业点子。” 这也是Scale最初的核心诉求： “你知道这很重要，但你未必最有热情去做。” 而早期Scale团队非常拼，这帮助他们赢得了客户的信任： “他们看到了我们的产品迭代速度和我们推进的效率。他们心里想，‘即使今天他们没有完美的产品，他们也会很快拿出一个我们能依赖的产品。’” 来源：@StartupGrind（2022年4月）
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Alexandr Wang 谈为什么 Paul Graham 的“Schlep Blindness”文章对 Scale AI 具有开创性意义

“Scale AI 的秘诀之一——我认为这几乎适用于所有行业——在于，我们解决的构建高质量数据集这个问题，大多数机器学习团队都知道它非常重要，但这并不是每个 AI 科学家都愿意日夜投入的最激动人心的问题。”

Alexandr 继续说道：

“早年间有一篇文章对我影响很大，是 Paul Graham 的随笔《Schlep Blindness》。我鼓励大家有机会去读一读。大致意思是，大多数人会回避那些真正棘手、复杂、丑陋且烦人的问题，尽管它们非常重要。他在文章里还用 Stripe 举了个例子，但这类问题无处不在。那些大家都知道重要、但做起来不性感、又丑又复杂的问题——如果你能识别出它们，通常能衍生出非常棒的创业点子。”

这很大程度上就是 Scale 最初的理念：

“你知道这很重要，但你可能并不最兴奋地投身其中。”

而早期 Scale 团队非常拼，这帮助他们赢得了客户的信任：

“他们看到了我们的产品迭代速度和前进速度。他们在心里想：‘就算今天他们的产品还不完美，他们也会很快拿出一个我们能真正依赖的产品。’”

来源：@StartupGrind（2022年4月）

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