1914
By Alexey Moiseenkov about startups, AI, ML and consumer product building. Opinions are my own. Only about tech.
Рубрика «прочитано, но может не до конца понято». Выпуск 2. С мобилы.
1/ Классическая работа по тому что есть AGI и как это можно понять.
2/ Я редко использую фреймворки в работе над продуктом. Но этот пожалуй лучшее что я знаю при работе с retention. Вообще самая идея, что под use case нужно подбирать метрики и делать паттерн мэтчинг по многим бенчам это кайф. Да и в целом статья отличная.
3/ я просто люблю читать квантамагазин. Не знаю почему. В этот раз про s матрицы вероятностей.
4/ многие уважаемые мною ученые верят что AGI или просто некст лвл моделька придет когда совместят deep learning и вот это
5/ какие-то мысли умного мужика про мол поиск и обучение будет всегда как методы
6/ старая статейка, но люблю возвращаться к тому как легко можно добавить в Гугле пару тройку ярдов прибыли
Удивительно, но ничего особо не поменялось. Значит рынок плюс минус за 5-6 лет на одном месте. Ну по adoption rate новых приложений и смены девайсов.
Читать полностью…
Подождите, а все успешные предприниматели и стартаперы обязательно начинают продавать свои курсы или там вебинары? Вроде же либо денег много либо работы много, а когда есть время на курсы значит чего-то не сходится.
Читать полностью…
Так как мой канал по чуть растет и в первую благодаря дальнейшим коллабам с папками. В этот раз папка ребят от сообщества r founders. Тут в основном про опыт конкретных людей, поэтому посмотрите возможно кто-то зайдет.
Sneak peak:
- Миша Ляпин интересно про Африку, вообще никогда ничего не делал для этого региона и там особенно четко видна культурная динамика
- proventure это классика от Дениса Ефремова, который давно уже занимается инвестициями
- а вообще советую job board :)
Отдельное спасибо лиду сообщества Екатерине Курашевой (кстати тоже есть канал кому интересно).
Мне кажется формат обмена аудиторией работает до определенного масштаба. Мы делали много сообществ в дискорде и сейчас в телеге. И кажется что у каждого сообщества пока оно узкое по тематике есть предел. А дальше в общие топики скатывается: а-ля как заработать или как не уйти в депрессию. Что конечно слишком general для меня лично.
У кого есть свой канал? Кто хочет коллабу?
P.S. Не знаю как у вас. Я трачу на канал 5-7 минут в день, иногда меньше. Просто потому что продолжаю писать что думаю. Наверное это и не дает расти быстрее.
Запомните best price guaranteed :)
500k за сервачок для обучения ваших моделей
Assuming the company is roughly split between Starship, Starlink and F9/Dragon/etc.
Но вообще, я еще работая в Яндексе не понимал зачем тысячи людей чтобы делать поиск. Потом на какое-то время понял, потом снова потерял нить смысла.
И да, считаю, что огромные компании с тоннами клиентов и миллионами пользователей можно делать намного более меньшим количеством людей.
Ну и еще OpenAI показали экспериментальную либу для оркестрации агентов и их сборки ну и так далее. Кто пробовал? Дайте знать как вам :)
Читать полностью…
Совет дня от Тоби Лютке (крайне уважаю СЕО Shopify за культуру которую он транслирует): периодически надо сносить все регулярные встречи, чтобы компания была более здоровой. Тогда для новых нужно заново будет придумать обоснование и причины. Это помогает больше сосредоточиться на работе.
Я пожалуй страдаю одним командным викли, который иногда отменяю. Но все эти регулярные 1на1 и прочее чисто проклятье как по мне.
По воскресеньям помимо тупого фарма в играх часто выбираю что-то почитать. Сегодня дотягиваю то, что забылось в ML. А самый лучший вариант на русском языке имхо вот
Читать полностью…
Иногда вступаю в разные диалоги в твиттере. В этот раз оказался с GP A16Z Martin Casado.
Он запостил крайне интересное мнение, которое мне очень близко и к которому я на уровне интуиции склоняюсь, но не могу объяснить почему так.
Держится все на следующей гипотезе. Существует два типа проблем, решаемых с помощью AI: проблемы с мягкими границами принятия решений (soft-decision boundary problems) и проблемы с жесткими границами принятия решений (hard-decision boundary problems). В проблемах с мягкими границами (всякие ассистенты, генерация изображений/эффектов итд) можно допускать небольшие ошибки без влияния на результат. Проблемы с жесткими границами (agents) - это те, где даже одна ошибка повлияет на успех результата. Агент принимает последовательность решений и выполняет действия для достижения результата. Один неверный шаг ведет к неудаче. Вот почему они "эмпирически" воспринимаются как ненадежные. И как соответствие к ним возникает много вопросов.
Решение же данной неувязки лежит в том, что решение проверяется (либо другим более умным агентом либо через верификацию фактом или поиском) и если не подошло, то делаем еще 100500 разных запросов по тому же шагу. И пока не попадем в цель. Что для меня в принципе противоречит идеи LLM как сжатому представлению данных с определенной вероятностной структурой.
TLDR: зачем пытаться устранить вероятности если они зашиты в саму суть технологии. Пока не понял. И кажется что для проблем с мягкой границей LLM прекрасный инструмент, а там где цена ошибки велика - не очень.
И снова за то, чтобы появились свои аналоги, наверное, да?
1. Прогресс неостановим
2. Работать все равно ничего не будет
(С)
Почти весь конец прошлой недели катался по Шотландии. Обычно у меня тут мало всякого лайфстайл контента, но иногда бывает (например из прошлой поездки в Корею). Добавлю чуть чуть фоток, в этот раз был в основной части Highlands, острове Skye, и паре замков горцев.
А пока я был в лесах и горах губернатор Калифорнии наложил вето на знаменитый SB1047 который мог сильно помешать работе AI компаний и созданию моделей в Калифорнии. Текст вето тут.
Ну что, а в это верим? Orion очки от Цукерберга.
У меня есть такое мнение, что новый девайс не должен быть ни в одном из существующих форм факторов готовых аксессуаров. Короче нейролинк наше все.
Кому как зашло? Делитесь фидбеком https://openai.com/index/introducing-chatgpt-search/
Я еще не успел попробовать
Набор курсов по использованию LLM от Anthropic. Рекомендую.
Читать полностью…
И так ультимейт гайд по колдаутрич тактик, никаких плюсов в комментах чтобы собрать ваши контакты, подписок на вебинары и прочее.
Буду писать на примере письма инвестору. Думаю переложить сможете.
1/ заголовок - что вы делаете (we are doing commerce solution for gaming influencers) и если вы считаете вас узнают то плюс ваше имя и фамилия (занижайте степень уверенности что вас знают, людям шлют сотни писем в день и если вы не общаетесь лично раз в три месяца с друзьям друзей то вас не знают).
2/ начало это hi <name> дальше представиться (имя фамилия) и добавить трек рекорд из 5 слов: did Prisma, raised from, acquired by etc etc. Без подробностей.
3/ дальше показать что вы следите за чуваком или его работой. Read your twitter and appreciate efforts towards bla bla bla, saw your last deal in bla bla bla. Дальше сказать мол это прям уважуха и релевантно нам.
4/ что делаешь в двух предложениях . We are building ai for dog seaters, this is a special device that helps bla bla bla. Got 3k users, 500 MRR some numbers. We Believe in this 1T market. Ai will change it.
5/ что хочешь от человека. We started fundraising. Wonder if you are interested. Please lmk if you wanna chat.
И ноль ссылок. У меня конвертит лучше всего. Проходит любые фильтры, посылаю с личной почты. Предварительно стараюсь найти чувака в тви и там ему покомментить, но это опционально. Все письмо должно помещаться без скрола на экран телефона. Если есть фактура в виде крутых цифр и результатов всегда вставляйте в блок что делаем, если подробности просьбы есть добавьте максимум одно предложение.
Лучший ответ это краткое да «свяжу с командой, когда созвонимся итд», краткое «нет, не интересно». Никаких между.
👍
Одной строкой мои дорогим подписочным бизнесам: FTC через 6 месяцев или около того обяжет в один клик давать отписаться без кучи подтвреждений и вообще все идет к тому, чтобы подписаться и отписаться должно быть одинаково легко. Ну наконец-то всем этим скамерам конец, жду несколько лет.
Читать полностью…
Так как тут в целом поднимался топик небольших команд, а это для меня аналог стартапа или режима стартапа в корпорации.
А я вроде как делал такие команды и не раз. Напишу несколько важных признаков.
1/ Вы ищите того, кто разделяет вашу идею. Или это называется product obsession. Это редко фича, это обычно определенный вектор развития области. Например в consumer это может быть геймификация или мессаджинг. Вы ищите того, кто хочет заниматься определенной областью. И не ищите того, кто хочет делать конкретную фичу, так как мы все знаем что чаще всего базовая идея претерпевает огромные изменения (пивоты), но при этом часто оставаясь в той же области (поэтому переход от б2с к б2б так больно ощущается ибо нужны совсем другие люди).
2/ Вы ищите групповую динамику. Одним словом все участники вашей команды в равной (ну хотя бы не нулевой) степени взаимодействуют с друг другом. Это важно каждому видеть, что его коллега тоже старается и вносит свой вклад пусть и не всегда ценный, но важно стремление. Поэтому важно создание атмосферы, где каждый чувствует движение и вы все вместе вкладываете в него.
3/ Вы ищите потенциал роста, а не потенциал реализации знаний. Идеальная команда та, которой есть куда хардскилово расти (а не только софт скилами). Поэтому бывает крайне сложно сделать что-то рабочее и быстро с командой у которой опыт по 20+ лет. Они не понимают куда расти в навыках и соотв как их развивать.
4/ Вы ищите максимальный навык self management. Потому что процессы убивают небольшие команды.
5/ Ну и наконец, что часто забывают вы ищите честность. Если кому-то вдруг стало это все не надо - говорить и только говорить. Поэтому договариваетесь сразу на берегу что если задолбало то расскажите это. Решение всегда есть.
Gather High performance team это наверное самый важный навык для CEO или менеджера, который хочет добиться результата.
Тема большая и конечно выше не все признаки и есть много чего еще специфичного к области. Пожалуй как сформулирую напишу.
P.S. Вы наверное заметили, что в канале у меня ни форматирования и ошибки и опечатки часто. Все, потому что посты пишу на живую и без подготовки. Этот пост написан за 3 минуты чистого времени. Просто мыль созрела.
Решил запостить странную рубрику "прочитано, но может не до конца понято за эту неделю" с коротким описанием че к чему. Может кому полезным будет.
1/ Задача коллекционера или сколько нужно покупок чтобы собрать коллекцию n бегемотов из киндера. Аналогов задачи много.
2/ Иногда нахожу забытую вкладку с объяснением рейтинговых систем в онлайн играх и прочем. Но всегда лень читать. Может вам пригодится, можно опустить математику и просто понять что все не так просто и подкрутка в матчмейкинге "бред".
3/ Еще одна вкладка, которая постоянно висит это оригинальный пэйпер основателей Google. Просто забавно видеть это находясь сегодня тут. И тут считаю важным добавить фразу в рассказе про ранний Google одного из первых инженеров Jeff Dean "Small teams can create systems used by hundreds of millions" ну и его презентацию на 10летие Google
4/ Всегда читаю Stratchery.
5/ Показали прикольный кейс диктовки с AI
6/ Говорят можно поверить в second order optimizers
Если такой рандом был полезен, ставим плюсики сердечки буду почаще делиться открытыми вкладками.
В контраст такой позиции, ну практически. Я считаю лучшая работа в направлении «powerful AI» и вообще что это такое это вот
Так же советую подписаться на него (автора этой работы) в тви
Подкину вам почитать эссе СЕО Anthropic на выходные. Большое эссе. В основном про что нам даст AGI, он называет его powerful AI. Про разные области где наиболее эффект будет заметно (ничего в целом удивительного), ну и еще он крайне оптимистичен что такой AI (одна модель, много или комбо кучи всего возможно с новой архитектурой) появится в 2026 (видимо надо денег поднять еще).
Читать полностью…
Тем временем Нобелевка по физике (почему по ней - ума не приложу) присуждается соврменным основоположникам нейросетей в computer science - Хинтону и Хопфилду. Рекурентные сети и backpropogation. Немного удвилен, но видимо в хайп даже нобелевка уже вписывается.
Читать полностью…
До сих пор убедительно считаю, что продакт менеджеры в стартапе не нужны.
До сих пор считаю, что основатели должны выполнять роль руководителя продукта, так как владеют стратегией и бюджетом (если смогли поднять или заработать).
До сих пор считаю, что функция продакт менеджера появляется и становится ценной, когда компании нужны оптимизации в уже понятном направлении (готовый бизнес, рост продукта, есть PMF).
До сих пор считаю, что владельцем продукта может быть разработчик, дизайнер, тестировщик да кто угодно, лишь бы смог или смогла доказать что это надо делать и довести до результатов.
И при всем этом продолжаю слышать как воспевают оды профессии product manager.
И еще раз double down ставка от инвесторов. Лично мне кажется, что высок риск появления новой архитектуры которая сотрет их успех и сделает доступным качество как у ребят для каждого. Но время покажет. Пока изучаю вопрос.
Как вы думаете победит ли OpenAI или ждем нового витка компаний?
Есть полное ощущение чем больше люди смотрят всякие подкасты на YouTube про магию «подставить сюда название тренда» тем меньше они вообще хоть что-то понимают в рынке. Наверное в первую очередь потому что сами авторы видео умножать матрицы никогда не пробовали.
Например про AI агентов текущая тема. Я еще со временем универа очень аккуратно отношусь к науч попу и всяким простым объяснениям сложных вещей. Завести в голову абсолютно неправильную концепцию очень легко. А у вас как? Смотрите какие-то подкасты или интервью? Поделитесь вашим любимым каналом в комментах.