Книги, которые читал в феврале:
1-2. "Поток"
, Михай Чиксентмихайи, и "Digital Minimalism"
, Cal Newport, Обе перечитывал.
Первая про "что нужно максимизировать в жизни": условия организации своих мыслей и пространства вокруг, которые позволяют легко увлекаться работой (для многих людей работа – это "труд" и "каторга", для Меня работа это основной источник дофамина).
Вторая про "что нужно минимизировать в жизни": фреймворк для формирования информационной гигиены и персональной политики в отношении приложений, мессенджеров, каналов информации. Нравится совет идти не от "что убрать?", а от "что бы ты включил, если бы начал заново?".
3-5. Первые 2 книги трилогии "Память о прошлом Земли" ("Задача трёх тел"
, "Тёмный лес"
) + сборник "Блуждающая Земля"
, Лю Цысинь.
Очень качественная научная фантастика, вполне себе на уровне Азимова. Местами, в некоторых сюжетных линиях и описаниях чую, как будто автор вдохновлён Ницше. Много интересных перспектив на нашу жизнь, на прошлое и будущее. Много challenging basic assumptions того, что мы привыкли считать нормой / статусом Кво / реальностью. При этом, повествование практически не скатывается в магию, во всём автор старается находиться в рамках того, что допустимо наукой. Рекомендую всем, включая не-технарей.
6. "$100M Leads"
by Alex Hermozi.
Мощная книга по маркетингу с очень плотным содержанием информации на квадратный километр текста. Нравится насколько чётко автор определяет каждый новый термин, насколько "на пальцах" объясняет сложные феномены и инструменты. Чувствуется, что каждые глава и каждое предложение обдуманы по много раз, да и вообще Алекс шарит. Мне и Моему кофаундеру очень понравилась.
#Books
Инференс LLM как шаг градиента
Поймал себя на мысли, что когда думаю о том, каким должен быть пайплайн, чтобы как можно быстрее дать пользователю, что он хочет, – то мысленно представляю, что мы формулируем алгоритм решения задачи оптимизации в неком абстрактном пространстве проблем-решений.
1 шаг градиента – это 1 инференс LLM и, следовательно, 1 промпт на входе, который, как функция, в качестве переменных содержит исходный запрос пользователя, и/или его производные (результаты предыдущих инференсов LLM), и/или дополнительные функции на основе запроса (tools, RAGs).
Как и в методах оптимизации, ты часто думаешь "а как развернуть/нормализовать пространство так, чтобы к локальному оптимуму сходиться за меньшее число промптов?" и "а какой должен быть шаг оптимизации, чтобы мы или как можно больше сократили путь до оптимума, или направили следующий шаг в сторону оптимума?". Где-то нам нужно сделать несколько пристрелочных промптов, чтобы лучше понять ландшафт оптимизируемой функции. На каком-то шаге мы уже получили ответ, но нужно его чуть причесать.
Отсюда становится понятной ценность разных приёмов вроде Chain-of-Thought (похоже на взятие 2-й или 3-й производной из той точки, где мы находимся – т.е. "лучше понять, где мы сейчас"), уточнения ограничений (сужаем число "степеней свободы" для предстоящего шага градиента), few-shot kNN (аппроксимируем функцию текущей задачи оптимизации похожими с уже известным оптимумом) и т.д.
#LLMOps
Смотрим, что кушает деньги
По осям координат токенов на входе/выходе с округлением до сотен; толщина шарика – суммарная стоимость за период
P.S. Пожалуй, одна из самых любимых вещей в работе инженера или автора, – это сокращать: код, промпты или текст – без потери value для пользователя.
#LLMOps
Opal дали free lifetime подписку, они предполагают что Я проживу 228 лет. Теперь ещё долго ничего не будет отвлекать от работы
Хрюкнул от радости 🐷
Неожиданная реклама Адама от Жени Галкина, тренера по соблазнению 💞
https://youtu.be/uhOQYSLCuPY?si=mehVpoz7QOf6s8i_
В целом, всё верно говорит, что в идеале AI тебе не только подсказывает, но и учит, чтобы ты и на свидании был таким же харизматичным/эмпатичным как в сети
Такая среднесрочная цель у Адама и стоит, впрочем, даже сейчас он, с одной стороны, даёт интерпретацию своим советам, с другой, по запросу делает разбор ошибок на основе переписки, опять же с целью развить понимание динамики общения
Правильный ответ был: время до первого платежа
В комментариях Стас, о котором рассказывал недавно в посте про анализ данных в маркетинге, задал очень хороший вопрос, а какая будет разбивка у распределения по месячным когортам?
Значит, показываю. Видим 2 пика:
1. Пик в первые 12 часов. Гипотеза, что это пользователи, которые, принимают решение о покупке больше "на эмоциях", в тот же день, что зашли. Он наблюдается только в феврале, предположу, что связано с тем, что мы стали чаще кидать предложение подписаться и первый раз сразу же после онбординга.
2. Пик побольше спустя какое-то время (для ноября-декабря-января это между 2 неделю и первым месяцем; для февраля это 3-7 дни... сдвигаем ближе? или просто месяц не прошёл?). Предполагаем, что это пользователи, которых мы прогреваем через рассылку (а вскоре будем с периодичностью в 2-3 дня рассылать лайфхаки, короткие полезные материалы, некоторые неочевидные функции бота и т.д.).
Что думаете?
Откопал в архивах своего Miro, привычки которые помогают входить в deep work проще и оставаться в нём дольше. Может, кому пригодится.
P.S. Кажется, это было вдохновлено книгой Atomic Habits (в комментариях пара картинок по книге, Мои лайфхаки и отрывок на тему привычек из Ницше).
#LifeOps
Говорят, что любому, кто делает стартап или продукт, важна эмпатия, важно понимать своих пользователей.
Чаще и больше об этом говорят с точки зрения вопроса "а какие боли и проблемы у них есть?", чтобы создать продукт, который эту проблему решит (в идеале, ты сам принадлежишь к целевой аудитории своего продукта).
Несправедливо мало говорят об этом с точки зрения вопроса "а где эти пользователи обитают?". При этом, ответ на этот вопрос – это 90% результата.
Сердечно поздравляю с Днём Всех Влюблённых тех, кто уже нашёл свою вторую половинку.
А кто не нашёл, вам мы дарим промокод #LOVEISADAM на скидку 14% на годовую подписку в честь праздника, чтобы ровно через 365 дней вы отмечали праздник вместе с любимой или любимым! 💞
(для активации, вам нужно перейти в бота и после регистрации отправить промик прям в него. действует до 18 февраля)
Какими качествами должен обладать настоящий руководитель и лидер?
Найти настоящего менеджера – это очень непростая задача. За 10 лет я от интервьюировал в районе 1000 человек на разные позиции.
И могу сказать, что из них конверсия в действительно настоящего менеджера ~ 1-1,5%
Типы менеджеров тоже можно сгруппировать по разным когортам в зависимости от контура, за который он отвечает, культуры компании, стадия и так далее.
Ниже постарался вынести за скобки качества, которым необходимо обладать C-level в независимости от всех факторов:
1. Умение копать и дожимать. Большинство руководителей поверхностные. Они не умеют копать в суть. А копать в суть часто — это идти в конфликт. Не мириться с халатностью. Безответственностью. Дожимать цели до результата. 99% – для него это не результат.
2. Умение отделять важное от второстепенного и фокусироваться на важном. Что самое важное? Эта задача, не сделав которую впервую очередь все остальные задачи не имеют смысла.
3. Мышление собственника бизнеса. Настоящий высокоуровневый менеджер = бизнесмен. Он полностью несёт ответственность за свой участок в бизнесе и ему не нужен контроль или чтобы кто-то ткнул носом, что здесь жопа.
4. У него есть чёткая система управления и ритуалы. Он проводит Daly, weekly и monthly митинги с командой. У него оцифрованный все ключевые показатели.
Чем дилетант отличается от профессионала? Профессионал всегда управляет и влияет на цифры. Буквально если разбудить его ночью он сходу до десятичных долей назовёт точные цифры по своему направлению.
5. Требовательный. Если есть договорённости, он требует как от себя так и от всех остальных их соблюдения. Он требует лучшего качества, более высокой юскорости производительности.
6. Последовательный. Все его действия синергетичесны со стратегией компании и целесообразны.
7. Эмпатичный и приятный как человек. Вне рамках бизнеса с ним просто интересно и приятно проводить время. В рамках бизнеса он выслушает, постарается разобраться в голове и решить проблему. При этом он чётко отделяет бизнес, как профессиональный спорт и личный отношения.
8. Желание быть №1 в мире и победить. Для него бизнес это как гоночная трасса, цель которой прийти к финишу первыми. Он каждый день улучшается и быстро учится и тянет за собой всю команду.
9. Он ставит цели команде и помогает выстроить тактические действия, а не ждёт, пока ему спустят цели и скажут как достичь. Он обладает введением и самостоятельно формулирует цели и пути достижения общих целей компании
10. Преданность и вовлечённость. Он предан идее и вовлечен на 101% во бизнес и видение и своим энтузиазмом заражает всю команду
NPS, feb 2024
Забавно, какая сильная разница между NPS всех – синим, 23.5 – и только платных пользователей – желтым, 32.8 (здесь в расчёт берутся только последние 30 дней).
После релиза очень большого обновления core-фичей ожидаем прирост, как минимум, по платным.
Есть несколько гипотез:
1. Сам продукт (когда его уже используют) продаёт себя лучше, чем его продаёт онбординг.
2. Низкие оценки ставят нецелевые, кто и не собирается использовать.
3. Возможно целесообразнее собирать NPS только с тех, кто сконвертился в триал (когда триал будет с привязкой карты).
4. Сейчас NPS собирается даже если юзер лайкнул наш "приветственный разбор аватарки". Возможно на этом моменте человек ещё не распробовал продукт, чтобы собирать этот фидбек, и надо запихать опросник глубже, когда юзер уже сам что-то отправлял.
P.S. У кого ещё какие мысли?
#adam
Не знаю, что там Anthropic нарисовали в своём релизе, но на Моём бенчмарке, Gemini Ultra > GPT-4 > Claude 3
Читать полностью…Парни и девушки, поставьте себе браузер и зарегайтесь пожалуйста. В идеале пересядьте, как это сделал Я. Благо, процесс онбординга у них с переносом всех вкладок и паролей с вашего Chrome/Safari занимает 2 минуты. Рекомендую.
https://arc.net/gift/8299410d (хочу открыть новые иконки)
Эх, выросли всего на 47% в феврале. Не получился х2. 😁
Пацан к успеху шёл – не получилось, не фортануло.
Симулятор ML всё растёт и главный драйвер его роста – это новый контент. Поэтому мы расширяем команду и ищем ещё одного младшего автора.
Что нужно уметь и как подать заявку описано здесь
Вкратце, надо уметь писать связный текст (на пару с GPT), быстро учиться, бегло писать на питоне, а также будет большим плюсом если вы успели поиграться с LLM (API уже достаточно, локальные модели ещё лучше)
Принимать тестовое, проводить собес и говорить, что делать, буду Я
Возвращаюсь к ранним подъёмам. Спасибо Opal, приятной усталости после работы и желанию с каждым днём делать больше.
Opal – самое приятное и продуманное приложение для блокировки приложений, которое Я пробовал (цель минимизировать Screen Time, для фокуса и сна). С ним в отличие от аналогов ни разу не было желания его удалить.
Мне в их UI и в философии их компании нравится много вещей, но отдельно выделю:
1. Геймификация: в качестве ачивок даются драгоценные камни (нормально так обыгрывают название), каждый камень меняет цвет внутреннего интерфейса. Мелочь, а приятно.
2. Экраны блокировки: когда открываешь заблокированное приложение, тебе не кидают пустой экран умиротворения как во Freedom, а каждый раз новый экран с мотивирующей цитатой причём зависящей от того, что за приложение.
3. Режимы блокировки: Normal/Timer/Deep Focus. В Normal ты можешь остановить сессию блокировки когда хочешь, на сколько хочешь (от 1 до 15 мин). В Deep Focus сессию нельзя прервать совсем. Резкий переход на спартанский режим часто нереалистичен, из-за чего приложения-аналоги в какой-то момент хочется удалить, чтобы обойти.
Но есть режим Timer, с ним интересный эффект: ты можешь остановить, но если дождёшься таймера, причем, чем чаще ты приостанавливаешь сессию, тем дольше ждать, не переключая экран. Это удлиняет время принятия решения, давая закрадываться мысли «а так ли мне горит что-то посмотреть или ответить?», благодаря чему легче махнуть рукой и вернуться к делам или к аудиокниге.
Помните один из способов в Atomic Habits избавляться от вредной привычки? – сделать её неудобной.
Приложение рекомендую.
https://link.opal.so/BKPqodupKrpYeALT7
А тем временем у нас в Симуляторе вышла новая подборка задач-квестов по NLP и LLM
/channel/KarpovCourses/1613
Кинетический имидж
https://www.youtube.com/watch?v=j-3WaNYDEtM
На днях вышел выпуск у Соколовского с Валентином Шишкиным. Валентин основатель школы кинетического имиджа. Кинетика (др.-греч. κίνησις «движение») – это искусство построения впечатления о себе (не обязательно первого) с помощью языка тела. Если, к примеру, книга "Язык Тела" Алана Пиза – в основном, про позы, то кинетика – это ещё и про всё, что раскрывается в динамике (движения, мимика, жесты, голос).
О нас могут многое сообщать даже такие, казалось бы, мелочи, как насколько быстро мы входим в помещение, по какой траектории садимся, тянемся ли головой к стакану (или подносим стакан к лицу?), сколько места занимаем в кресле (слишком много, слишком мало, или ровно столько, сколько нам нужно?) и т.д.
Мне повезло бесплатно побывать на 1 индивидуальном занятии у Валентина, связи 😈 (сейчас часовое занятие у Валентина стоит больше $1000, проводятся в Дубае и Москве), а также на одном групповом (которое Я сам же и организовал для одной школы соблазнения: ему клиенты – им новые знания). Несмотря на (пока что) такую короткую работу с Валентином, тем не менее, Я считаю его его одним из своих наставников и сам того не замечая до сих пор, спустя 2 года, отдёргиваю себя каждый раз, когда какое-либо движение делаю «не по кинетике» (друзья подтвердят).
Его занятия проходят на удивление просто: после знакомства он начинает записывать тебя 3 минуты на камеру, просит пройтись вдоль комнаты, например, поднять стакан, сесть на стул, повернуться, посмотреть в окно, открыть дверь и т.д. После этого вы вдвоём на большом экране смотрите каждый кадр и он задаёт вопрос по каждому микродвижению, всё ли тебе самому здесь нравится и что бы ты подумал о человеке, который так двигается. Метод невероятно действенный и, как рекомендует сам Валентин, вполне подходит для самостоятельной работы.
На Валентина можно подписаться здесь:
• valentin_shishkin_">YouTube
• Instagram
• Telegram
• Сайт
Но, конечно, рекомендую начать знакомства с упомянутого вначале видео.
Приятного просмотра!
У нас 200 платных пользователей
Мы корыстно воспользовались 14ым февраля, разослали промокод на 14% на годовой пакет с красивым креативом, с посылом "чтобы следующий День Всех Влюблённых встретить с любимой или любимым" – и это сработало. 💞
(креатив можно посмотреть, зайдя в бота, вбив #LOVEISADAM, Я старался 👉👈, промик кончается через день)
Как итог, у нас к середине февраля выручка обогнала январь (хотя январь был рекордный), ещё и пробили майлстоун в 200 платных пользователей. Растём. 😈
P.S. Как вам новый BotPic с описанием на входе?
#adam
https://youtu.be/rSZFKDqH5eA?si=x7yVSvI81WohA9uX
Про такое понятие, как UTM-ссылки, лично Я узнал лишь полтора года назад, в ходе работы над Симулятором ML. Продакт и коллеги из отдела маркетинга при упоминании и публикациях постов просили пользоваться специальными ссылками, например: https://karpov.courses/simulator-ml?utm_source=tg&utm_medium=post&utm_campaign=uberkinder&utm_content=mmm. Здесь, как вы можете заметить, кроме самой ссылки, присутствует платформа (tg
), формат (post
), маркетинговая кампания (uberkinder
, то бишь от Меня) и конкретный материал (mmm
, название поста).
Я в свою очередь в то время воспринимал это как какие-то излишние бессмысленные ритуалы и что-то мало полезное. Сейчас, когда ты делаешь свой стартап, сам занимаешься маркетингом, то понимаешь, насколько важно понимать, откуда деньги приходят, и куда их нужно лить, чтобы приходило больше.
Базово, что вам нужно понимать, что есть 2 разных подхода:
1. bottom-up (как пока что у нас, в Адаме) – когда ты физически можешь трекать, кто откуда пришёл, в явном виде посчитать ROI на каждый источник (Return On Investment, во сколько раз ты получил больше денег, чем потратил). Здесь как раз и пригождается разметка для как можно более точной сегментации аудитории;
2. top-down – когда ты физически не можешь трекать (например, мы не знаем, кто видел нашу наружную рекламу или кто просмотрел наш TikTok). Здесь применяется Marketing Mix Modelling, как раз, знаний о котором Мне и не хватило, чтобы пройти собес из начала рассказа. Вкратце: нам нужно понять, в каком соотношении распределять бюджет по разным каналам, когда известен только общий выхлоп?
Про один и второй у Валеры Бабушкина был вебинар со Стасом Носуленко, Head of Analytics в AliExpress (кстати, один из 5 студентов Симулятора ML из 500, который в какой-то момент прошёл все задачи до конца, даже с учётом, что каждые 2 недели выходят новые), где они подробно обсуждают все нюансы и какие модели применять в каждом случае.
Рекомендую к просмотру.
#simml