法曹界のバックグラウンドを持たない23歳の@MaxJunestrand、弁護士の働き方を変革するためにレゴラを共同設立しました。現在、Legora の AI ワークスペースはヨーロッパ全土で何万人もの弁護士によって使用されており、発売からわずか 13 か月で $675M の価値があります。 何日にもわたる作業を数分に変えるデューデリジェンスグリッドから、契約を再交渉するWord統合まで、Maxは@gustafと対談し、Legoraがどのように懐疑的な企業を魅了し、10人から100人に拡大し、法律AIの新しいカテゴリを構築したかを共有しました。 00:45 - レゴラの起源の物語 01:00 – 弁護士のための AI ワークスペースの構築 02:20 - GPTのロック解除 04:10 – 法律事務所との「アハモーメント」 06:15 – $80M を調達し、急速に拡大する 06:30 - レゴラの仕組み 09:40 - 法務業務をどのように変革するか 11:40 - AI懐疑論者への販売 14:40 - クリエイティブなユースケース:法廷闘争からNDAまで 17:30 – 業界の専門知識なしで始める 18:40 – 100人の弁護士にインタビュー 20:30 – レガシーリーガルテック大手との競争 23:50 - 技術スタックとモデル戦略 25:00 – 法律事務所内で実際に AI を購入するのは誰ですか? 27:00 – 保守的な産業における販売の崩壊 28:00 – マックスの経歴: eスポーツからスタートアップまで 30:50 – 急成長: 10 か月で 100 人→ 13 人 34:00 – 元創業者を雇うことがうまくいく理由 36:45 – 弁護士の将来の仕事 38:35 - PMFが感じたこと 39:45 – なぜ彼らがストックホルムにとどまったのか(SFではない) 41:00 – リーガルAIのカテゴリーリーダーになる 42:00 – 垂直型 AI 企業を構築する創業者へのアドバイス 43:20 - Legoraで働くのはどんな感じか

アメリカの大規模なAIラボがオープンモデルをリリースするのを見るのに興奮しています。xai、openai、google のオープン モデルができました。これらのラボは、アプリケーション開発者を引き続き引き付けて、独自のモデルをさらに構築することが不可欠であると考えています。

オックスフォード大学で博士号を取得する前に、@erikyw26を常駐研究者としてベンチマークに迎えることができて興奮しています。エリックが私たちと私たちの幅広いポートフォリオが AI 研究の最前線とつながるのを手伝ってくれることに興奮しています。

ファウンダーズ・ファンドは、アメリカの銀行家が香港での中国企業のIPOで利益を上げていることを強く批判した。同時に、ファウンダーズ・ファンドは中国のVC企業と米国の睡眠/生体認証企業に共同投資した。 中国資本が米国の知的財産で利益を上げることができるのであれば、米国企業は中国市場にアクセスできるはずです。アクセスの不均衡はアメリカにとってひどいことです。

マヌスが$90mのランレートを達成! 驚くべき実行と素晴らしい製品がシンガポールで製造されています。Manus は、Anthropic、Google、OpenAI のモデルのみに基づいて構築されており、消費者とチーム向けの次世代の AI を活用した生産性ソフトウェアを定義しています。

マヌスが$90mのランレートを達成! 驚くべき実行と素晴らしい製品がシンガポールで製造されています。Anthropic、Google、OpenAI のモデルのみに基づいて構築された Manus は、世界中の消費者やチームに AI エージェントを提供しています。

素晴らしい製品と素晴らしい会社。私は大ファンです。 興味深いことに、ファウンダーズファンドの会社が中国のVCのリードで資金を調達しました。数カ月前の中国投資家に対するタカ派的な見方はすべて消え去ったのでしょうか?

Amazon がオープンソースでもプロプライエタリ モデルでもモデルの世界にへこみを生み出していないことに困惑し続けます。彼らはアデプトを「買収」し、チームのほとんどを他のモデル会社に奪われてしまいました。今後1、2年で変わるのか気になります。

最近、2つの重要な米国オープンモデルが発売されました。 1. OpenAI オープン推論モデル 2. @DeepCogito の 4 つのハイブリッド推論モデル DeepCogito は、わずか 2 人の (注目すべき) 従業員で、$3.5m 未満の費用を費やして、最高のオープン アメリカン モデルを立ち上げたことで特に印象的です

Manus と OpenAI の GPT-5 との素晴らしいコラボレーション