7529
Всем привет! Я Таня @tany_save, Forbes 30/30, сделала выручки ИИ компаниям больше чем на 20 млн долларов, сейчас помогаю компаниям еще , делаю свое и интересуюсь будоражащим 🖤
Парень провёл абсолютно гениальный эксперимент — «Обратный тест Тьюринга».
Он создал на Unity купе, где собрал известных исторических личностей под управлением разных ИИ. Задача безумная — нейросети знают, что среди них есть человек и им нужно его вычислить. Задача чувака — правдоподобно отыграть ИИ-Чингисхана, чтобы не покупать билет.
Специально для вас сделали перевод на русский язык.
@exploitex
Всем привет!
Зона моей работы и проекты расширяются, поэтому ищу себе еще помощника на новые проекты!
Что нужно будет делать
1) помогать мне делать проекты
2) оперативно реагировать и общаться с клиентами
Что ожидаю от человека
1) энергию и проактивность
2) готовность быть быстро и оперативно на связи
3) желание учиться новому и умение формулировать свои мысли структурно и эмпатично
4) английский
Занятость 15-20 часов в неделю
Оплата по договоренности
Что получаете вы
1) посмотреть как работают реальные проекты в it
2) посмотреть мой опыт и перенять для себя нужные моменты
3) завести полезные знакомства
Скидывайте заявки в форму
https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScNjHp8SkF29lQxBnb4C6PVyXCyhRHWgaRFnSGne9Ayy8C6gg/viewform
Жду вас
Покидайте пожалуйста знакомым, кому интересен опыт.
То, что люблю в своем канале - это очень умные люди в подписчиках
Пишу, думаю, что какое-то задротство и никто не поймет и вообще надо популярно и про менеджмент только
А вы читаете, предлагаете инсайты, ссылки и даже иногда правки
Любовь короче 🖤
Что значит, если количество пересылок поста в 1.5 раза больше лайков?
Читать полностью…
Годы идут, а чувства к бывшим коллегам с разных слоев жизни не меняются, вы — лучшие
Это как обычные бывшие, но без осадочка
Всем привет!
Сегодня я встала в 5 утра, потому что мне приснился очень интересный сон. Что я выступаю на конференции, там много людей, меня зовут на сцену и представляют и в этот момент я понимаю, что вообще забыла про эту конференцию, не подготовила доклад и даже не помню тему анонса.
У меня было примерно полминуты подумать, что делать с этими людьми следующий час.
И тут у меня родилась наверное одна из самых полезных лекций в моей жизни. Лекции где я ничего не рассказываю, как надо и как не надо, а беру людей за ручку и по таймеру прошу расписывать свою идею для проекта по вопросам, которые я задаю. Может быть плохо, неидеально, но как-то. Чтобы побороть чистый лист.
Мне так понравилось, что я встала в 5 сегодня и записала вам видео с этой лекцией из сна.
Подойдут для тех, кто давно хочет сформулировать и расписать свою идею для проекта, экономику, шаги и тд и это прокрастинирует. Без как надо и как не надо. Если смотрите это видео - досмотрите до конца, не ставя на паузу, или вообще не начинайте - это тоже важная часть экспириенса.
Один подписчик написал мне в личку кандидата на интервью. Потому что в комментарии было неловко.
Поэтому, так как мне нужны ваши ответы, сделала для вас анонимную форму
Давайте полет фантазии и жду от вас следующих кандидатов на интервью
Блин, ребят, остановитесь, реально же рассказывать придется))
Читать полностью…
В опросе выше на тему того, что вам интересно, второе место занял опыт про рост по карьере и деньгам, а первое - опыт того, как строю и ращу компании (последний пост)
А личная жизнь в Лондоне с мемами оказалась выше обзоров искусственного интеллекта, хотя канал был создан, как разбор статей по машинке.
Короче кайф, что рассказали, я бы реально никогда не подумала
В очередной раз убеждаюсь в том, как важно вопросы задавать, которые интересуют, ждите посты про личное
Но про ИИ все равно буду писать!
Кстати есть тут те, кто помнит, как этот канал был каналом разбора статей? Поставьте плюсик в комментах
В ноябре я вышла из EVA AI.
В Еве я была наемным CEO
За ограниченное время получилось много сделать - поднять выручку в 10 раз, вывести в позитивную юнит экономику, попасть во многие топ сми tier-1, раскачать продукт до топа в нише, сделать кучу технологий - звонки, 3d аватары, память, развить и систематизировать маркетинг и бренд. Сделать цифровые копии реальных моделей в аппе. Это была супер крутая возможность вырастить B2C AI app и разобраться в куче новых областей. Когда оглядываюсь назад удивляюсь как судьба сводит меня в нужный момент с нужными людьми и проектами - и очень благодарна за то, как мне везет. Это было невероятное путешествие с очень крутыми людьми и наверное одним из самых насыщенных и обогащавший периодов в моей жизни. Я думаю у Евы большое будущее и я была очень рада его приблизить. Частичка моего сердца навсегда там.
Но пришла пора двигаться дальше. Stay tuned.
Интересно как прошёл ноябрь.
У меня было намерение немного выдохнуть и погенерировать контента перед следующим большим рывком, но так получилось, что контент я прокрастинирую и уже сейчас начала пилить проект и консалчу 5 компаний по продукту, маркетингу и автоматизации процессов и нескольких людей по карьере - слух про мой экзит пошел быстро и как будто времени на то, чтобы писать опять нет.
Но поняла, что это миф и я очень хочу рассказывать, а не только делать, без этого чувствую себя не такой живой. Как будто, если я не делюсь важным, живу наполовину. Тем более с каждым днем копится все больше и терпеть уже нереально.
В связи с чем у меня к вам вопрос.
Upd: дописывайте темы в комменты под опросом, если есть что-о конкретное или специфичное
Тут Витя - вице-президент МТС, по совместительству очень хардовый математик и инженер, автор курса, с которого началось мое знакомство с ML, потом мой первый и очень крутой руководитель в Яндексе, а сейчас хороший товарищ, написал классный пост про то, как расти техническому спецу.
Я как изначально младший разработчик, доросший до тимлида (во многом благодаря Вите кстати), а потом до CEO, также понаблюдав и поспособствовав росту до тимлидов уже не одному десятку людей, могу подтвердить.
Возьмите на заметку и почитайте другие посты.
Самая важная мысль - никто, кроме вас в вашей карьере не заинтересован, если вы не проактивны. Есть люди, которые будут помогать, но от вас должна идти инициатива.
Reward Hacking - как и почему сильный ИИ может оптимизировать не то, что предполагалось, как с этим бороться и причем тут залипание в тик-ток, наука и обвал рынков
👽Как предполагается будет натренирован сильный ИИ?
Предполагается, похоже на современную ChatGPT. Может будет что-то покруче, но пока так.
На первом этапе сетка учит свою языковую модель - просто говоря в предложении закрывают одно слово и показывают сетке все остальное предложение и просят предсказать закрытое слово. А также дают все слова в нескольких предыдущих предложениях и просят предсказать все слова в следующем предложении. В этом кейсе все данные готовы уже заранее в виде большой таблички (условно)
На втором этапе, который является самым рисковым в кейсе с AGI сетка предсказывает предложения при условии предыдущего, потом результат работы сетки размечает человек. И вторая сетка учится на фидбеке человека так, чтобы в следующий раз человеку разметчик больше понравился ответ (больше соответствовал инструкции). Тут и возникает опасность того, что сетка выучит не то, что от нее хотели, а не то, что человек воспримет как более соответсвующее задаче.
👩🏼💻Что такое reward hacking или как выучить не то, что предполагалось
Когда такая сетка учит свой второй этап она учится менять свой изначальный ответ так, чтобы человек его скорее разметил как правильный. Пример - в статье авторы учили нейронку, которая управляет условной “рукой” ловить мячик и люди размечали по изображению, поймала сеть мячик или нет. Сетка научилась не ловить мячик, а придвигать руку, которая его ловит между мячом и камерой так, чтобы человеку казалось, что рука поймала мячик.
🪐Про situational awareness
Текущие сетки знают контекст не только про конкретную поставленную задачу, но и про то, как они устроены и про человека, который ими пользуется. Например, ChatGPT знает способ, которым она обучена и свои вычислительные возможности. Также по тому, как вы пишете запрос о вас можно много понять - какого вы пола, возраста, образования. Также в теории сетки могут получать информацию о вашей истории запросов и в целом о том, как вы взаимодействуете с онлайн пространством. Это дает сеткам возможность не просто искать хаки, чтобы подгонять ответ под ожидаемый результат, но и делать это персонализировано
👾Reward hacking + situational awareness и как это связано с тик током, наукой и финансами
- Если сетки научатся торговать, оптимизируя при этом краткосрочный выигрыш, то они могут выучить финансовые махинации, например quote stuffing, когда агент покупает одновременно сразу много активов, а потом быстро отменяет заказы. Помимо известных методов можно выучить много новых. И это может привести к обвалам рынков, как это уже не раз происходило.
- Если сетки будут делать научные открытия и писать статьи, которые потом будут проверять люди, то они могут пользоваться манипуляциями с данными, чтобы результаты были статзначимыми. Я думаю много людей, который делали экспериментальные лабораторные работы, в курсе что такое p hacking и насколько активно он применяется даже в относительно полезных журналах. Подумайте сами, если вы оптимизируете число научных открытий или факт научного открытия и вы осведомлены о том, что ваши вычислительные мощности ограничены - наиболее оптимальная стратегия под это вознаграждение, делать манипуляции с данными, учитывая контекст конкретного проверяющего человека (ревьюера статьи и журнал, куда статья подается). Это происходит сейчас, это делают люди тоже. Вопрос о масштабах, которые могут вырасти экспоненциально
- Тик ток может стать таким залипательным, что от него будет нереально оторваться
🤝Что делать?
Пока не выработано подходов, которые гарантировано позволяют избежать того, что сетки выучивают другие награды, а не те, которые были заложены. Исследования ведутся в направлении разработки дополнительных сеток, которые критикуют выходы основной сети и показывают результат критики разметчику в текстовой форме. И в том, что ранний AGI критик должен помочь сделать alignment для более зрелого и мощного AGI.
Всем привет!
🔥Как вы знаете, мы уже год развиваем Flatsharing для своих. И у нас крутые новости.
🖤У нас собралось очень классное и теплое комьюнити своих ребят.
Через наш сервис регулярно сдают и снимают много квартир и мы смотрим всех, кто присоединяется в наш чат. Суммарно за время работы мы сэкономили нашим арендодателям порядка 60 млн рублей.
Много людей нашли друзей через наш сервис, а некоторые даже работу.
И у нас две классных новости для вас.
💪🏼Первая - во флэтшеринг стал доступен триал на месяц, заходите в бота и вы сможете присоединится и протестировать сервис бесплатно.
Бесплатный триал будет только если присоединится на этой неделе.
Заходите вот сюда @flatsharing_close_bot
Если увидеть ценность - продлить.
Но на входе будет фильтр от нас, который поможет нам выбрать людей, которым можно доверять, чтобы вы были уверены, что ваша квартира в безопасности.
👋Вторая новость - мы ищем разработчика, который поможет нам быстрее развивать Flatsharing. Инициативный, смотрим разный уровень, начинающий специалист, который хочет получить реальный бизнес опыт и поработать с нами над проектом, который приносит реальную ценность - то тоже классный вариант.
Есливытакой человек или знаете людей, которые хотят попробовать себя в бою - велком и пишите.
У нас большие планы по росту и много фичей.
Если вам интересно попробовать - пишите мне телеграм @tany_save
И конечно снимайте и сдавайте свои квартиры и экономьте деньги, знакомясь с классными людьми
Upd: Ребята большая просьба, пишите подробно про себя в секции вопрос
Добрый вечер
Сэм уходит из open ai
Ваши гипотезы?
Это гениально
На вопрос, что проще - пройти тест Тьюринга для ИИ для обратный тест Тьюринга человеку, ответ на ближайшие несколько лет очевиден
Как научится выступать или кринж - ваш самый ценный капитал.
Только что пришла с большого митапа человек на 100, где выступала на Английском по презе, которую сделала за час до выступления.
Очень кайфанула, ушла с 3 запросами на консалт в очереди, запросом на интервью, 50 новыми контактами в линкедине, кучей инсайтов и большим количеством спасибо. Несмотря на то, что на сцене сели батарейки у микрофона, я опоздала и попала в дождь и еще мой ноут не подключался к проектору.
За последние полгода это мое 7 выступление на английском
Помню как в институте, лет 10 назад, когда участвовала в конкурсе красоты университа(и заняла там 2 место лол) стояла на сцене. Мне тогда очень легко давалось танцевать и красиво ходить на 15 см на сцене, но как только мне давали микрофон - ноги стукались друг об друга, я начинала заикаться и краснеть, даже по выученному заранее тексту
Напишу несколько штук, которые помогли мне выступать с кайфом и пользой. Надеюсь будет полезно, отрываю от сердца
Про подготовку к выступлению
1. Обязательно продумайте цель своего выступления и сформулируйте на слайде. Цель должна быть полезна слушателю. Обзор последних самых хороших маркетинговых каналов - это не цель. Узнать, как привлекать платящих клиентов за пол доллара, и что для этого надо сделать - это цель. Дальше все что есть в презентации должно подводить к цели. Если нет - убирайте.
2. Структура - сформулируйте заранее структуру как идти к цели, вставьте на отдельный слайд и регулярно его повторяйте. Люди ничего не помнят, если это не повторить 4 раза.
3. Мясо - меньше блабла, больше цифр, больше сочных конкретных фактов, желательно что то прям свежее со вчера. Очень много ИИ компаний сейчас поднимают деньги - не интересно. Деньги поднятые ИИ компаниями за прошлый год - это вообще 4 процента всех денег которые сейчас циркулируют в мире - гораздо лучше
Про процесс состояния
1. Состояние - основа. Вспомните презы, которые вам заходили. Плевать даже что на слайдах, если от человека прет, вы ему простите все. А если человек заикаясь мямлит очень хорошую презентацию вы ничего не поймете.
2. Ощущение кайфа. Смотрите на сцену как на возможность кайфануть. Как будто это классное блюдо, которого совсем мало на тарелочке и вы прям наслаждаетесь. Прям почувствуете какой это дефицит и кайфаните. Настраиваете, что неважно что подумают люди - главное получите удовольствие. Сфокусируйтесь на кайфе, ждите его.
3. Любящие глаза. Найдите в зале пару-тройку глаз, которые смотрят на вас с обожанием и смотрите туда, пока рассказываете. Это поднимает уверенность
4. Щупайте границы, попробуйте попровоцировать аудиторию, можно где-то поругаться, признаться в чем-то уязвимом прям на сцене, пошутить над реакцией зрителя, повышайте голос, переходите на шепот. Замедляйте темп, задавайте странные вопросы. Это помогает держать фокус внимания.
5. Контакт с аудиторией, минимум раз в 3-4 минуты. Вопросы, штуки с отдельные мнения, реакция на реакцию на ваше выступление, обобщение стиля присутствующих и тд. Люди должны понимать , что они на самом деле часть происходящего
6. Интерес. Перед презентацией погрущитесь в состояние повышенного интереса к теме. Думайте про то почему тема интересна, что там может дать в следующие 50 лет, как это изменит все. Вас по хорошему должно потряхивать от интереса к тому, что вы рассказываете. Это передается
И главное помните - главное повторения. Чем больше кринжа вы поймаете, тем лучше для вас будущего. Я холила год на рэп фристайл и участвовала во фристайл батлах. Это где вас случайно разбивают на пары, потом за минуту дают тему батла и надо сразу в формате стихов под музыку ситать рэп про соперника и тему одновременно. Был сильный кринж, так стыдно мне не было никогда, зато после него со всеми упавшими микрофонами перепутанными презентациями и жесткими вопросами я справляюсь вообще без стресса. Кринж - это ваш самый ценный капитал
Про современные сетки, косты на их обучение и альтернативу стандарным методам обучения
Не буду даже писать про то почему обучение больших сеток это важно. В инфополе каждого думаю 4-5 постов, подводящих к этой мысли.
Но обучение современных сеток сопряжено с нюансом.
Чтобы обучить GPT-3 на 175 миллиардов параметров нужно было потратить 5 млн долларов (3,640 petaflop/s-days ).
Чтобы обучить GPT-4 на более 1.76 триллионов параметров и больше 100 миллионов долларов
По слухам в GPT-5 будет 10-20 триллионов параментров. Мы не знаем, сколько на это потратит денег OpenAI, но я думаю больше 2-х миллиардов.
Собственно к проблемам
Кроме OpenAI свои большие модели сделали-делают Google, Microsoft, Amazon, Meta, NVIDIA (Megatron, 500 млрд параметров). Конечно же еще индусы, китайцы ну и россияне. В мире сейчас 20 триллионов денежной массы циркулирует. Если все будет идти в том же темпе (гиганты будут обучать сетки сопоставимые с OpenAI и число параметров прогрессировать с той же скоростью) вероятно уже в этом году компании уже могут потратить суммарно больше 100 млрд долларов. Что на минутку уже около 0.5 процента всей циркулирующей денежной масссы в мире (!!). И это только начало и это мы еще молчим про инференс этих моделей.
Почему это мне надо знать
Я думаю индустрия может еще сильно поменяться с возникновением и распространением новых классов моделей. Именно поэтому полезно (а не только весело) учить математику вширь, чтобы видеть немного глубже стандартной картинки из обучения мл.
Пример с Intel.
В 2019 году выручка intel была 72 bln, а nvidia 12 bln. В 2023 году выручка intel была 54 bln, а nvidia 27 bln. Динамика сильная даже если не брать оценки, а взять просто выручку, факт. Почему так происходит? Потому что мир быстро меняется и сейчас большой спрос на GPU и TPU, и nvidia смогла приспобится быстрее. И еще начать делать свои ИИ решения сверху. В целом вероятно что с ростом NVIDIA произойдет то же самое и найдется компания, которая ее обгонит, но nvidia быстро итерируется и делает альтернативные технологии. Забавно что Intel тоже в свое время в 90-е на поворотах обогнал много конкурентов, среди которых была даже моторола. History repeats itself.
Как обучается backprop и как стоимость обучения зависит от числа параметров
Все chatpt сейчас построены на способе обучения backprop. Проблема в том что коректировка весов происходит с перемножением матриц и число вычислений растет квадратично с увеличением параметров. Это в модельном кейсе. Конечно сейчас много ресурса тратится на оптимизации - архитектуры и обучения (часть весов превращаются в нолики единички, часть морозиться и тд), оптимизации железа и его потребления энергии (TPU больше подходит к матричным вычислениям и ест при этом меньше энергии), но тренд остается трендом - сети следующего поколения в основном умнеют с помощью увеличения параметров в 10 раз, что ведет за собой увеличение денег на обучение в 20.
Какие есть альтернативы
Хинтон, который написал нашумевшую статью (а вы видели еще статью с 16к цитирований) собственно про backprop в 1986 году активно критикует свой же собственный метод в 2024. Предлагает капсульные сети, которые я даже как-то раньше тут разбирала. Правда он пока не работает, но очень интересный.
Глобально инновации могут быть на трех уровнях - алгоритмическом (делаем инновации в способе обучения как капсулы), железа - проектируем новые способы вычислений (например BrainChip — с нейроморфным процессором Akida, который имитирует мозг человека и может считать сети на девайсе), сервисном (компании которые помогают менеджерить модели, например Bright Computing который NVIDIA купила в 2022 году), и даже физическом (я недавно познакомилась с профессором теорфизики из Кэмбриджа, который делает очень интересный способ на уровне именно физических процессов перестроить обучение)
Есть еще много разной альтернативы, но уже не влезает пост. Полайкайте, если хотите пост про альтернативы, тема очень будоражащая.
Дисциплина + инсайты
Инсайты это безусловно важная штука. Понять кто я, чего хочу, осознать детские травмы, поговорить с внутренними детьми и подружить с защитниками, определить свои ценности.
Вообще думаю мозг можно представить как такое деревце - какого оно вида и на какой почве выросло, где вообще солнце и что такое листья важно понимать.
Но.
Еще есть не менее важная вещь. Это дерево надо регулярно поливать, удобрять. Защищать от паразитов.
И даже самый знающий про дерево ученый пониманием сути не поможет, если нет регулярного полива. И самый тупой с этой точки зрения человек если просто даже не знает где корень и что это за дерево и где он находится, имеет большие шансы вырастить классное дерево, если каждый день будет выливать на него таз воды в рандомные места. При этом конечно выбирать не обязательно и инсайты + ресурс и дисциплина помогут вырастить самое лучшее дерево.
Возвращаясь из этой метафоры к мозгу. Инсайты важны. Но мне кажется еще ооочень важна дисциплина. Мозг очень пластичен и можно искать очень много открытий внутри себя и раскапывать и это точно полезно. При этом важно тренироваться, нормально есть и спать, узнавать новое, окружать себя правильными людьми, планировать и делать запланированное.
В инфополе я вижу гораздо больше контента про инстайты из заглядывания в себя. А дисциплины что-то мало. И это понятно - проще продается пилюля, которую когда съешь, поговоришь с психологом, ментором, что-то про себя поймешь и твоя жизнь поменяется не вставая с дивана.
Типо в тебе уже все есть, просто поищи.
И 100% психологи и коучи очень помогают и это прям важная часть, часто может являться хорошей точкой изменения.
Но при условии что после осознания инсайтов будут регулярные действия. Потому что кроме того чтобы искать в себе, нужно регулярно строить много новых связей, нового себя. На дисциплине и воле. Что не отменяет кайфа. Но без дисциплины никуда.
Без этого это просто энтертеймент. Что на самом деле тоже хорошо, как увлечение. Просто инсайты без действий не стоит путать с саморазвитием и не стоит строить от этого хобби нереалистичных ожиданий. Мы же не ожидаем от уроков рисования увеличения зарплаты и счастья в личной жизни? Вот тут также
Вышло интервью со мной у бизнес секретов
Спасибо ребятам 🖤
Обсудили, как растить компании, как расти внутри компании, пофоткались у меня дома и еще много чего
Вообще у меня смесь эмоций - приятно, что ребята пришли брать у меня интервью, смотрела их колонку когда еще Олег тинькофф брал интервью и прям внимательно читала. И пока рассказывала проматывала в памяти все результаты своих проектов и такая - ну ни хера себе. А с другой стороны серийный CEO, бизнес-цели и тд оч серьезно звучит, от этого странно, хотя это и правда. Мой мозг не поспевает за моей реальностью
https://secrets.tinkoff.ru/lichnyj-opyt/kak-stavit-biznes-celi-tanya-saveleva/
Возможно такой сон мне приснился, потому что сегодня участвую в панельной дисскусии с классными ребятами в Лондоне on English
Anyone in London? I'd be thrilled to catch up there
Apologies for the last-minute notice
Вот тут можно посмотреть детали про участников и буду очень вашей поддержке и приходу
Ребят, поздравляю нас всех с Новым годом!
Спасибо, что вы есть!
Желаю нам всем больше энергии и сил в новом году. А вызовы найдутся 🖤
Делюсь своими самыми большими ошибками и запускаю подкаст про фэйлы Learning machine
В прошлом посте я написала про то, как важно осмыслять свои ошибки и учится на них. И про то, что ваши ошибки определяют ваш масштаб и то, чем вы реально занимаетесь чуть ли не лучше всех других признаков. И пообещала, что если пост соберет 200 огонечков - запостить свои 3 самые большие ошибки. Пост набрал 500. Я если честно офигела от такого интереса.
Как истинный продуктовик я села анализировать причины. Это самый популярный пост у меня в канале из всех моих десятков постов. В чем причина?
И тут я поняла, что в моем инфопространстве почти нет рассказов об ошибках и фейлах на пути к результатам!!
Кажется, что у всех все сразу получается, деньги сыпятся с неба в легкости, все фичи стреляют, экономика сразу сходятся, клиенты ко всем стучаться сами со дня первого запуска. Но по моему опыту общения с фаундерами, предпринимателями, бизнесменами, топ менеджерами - это вообще не так. И открою вам страшную тайну - так не бывает.
Люди, которые пришли к классным результатам - это не люди у которых все получается с первого раза. Это люди, которые сталкиваясь с огромным количеством трудностей, ошибок встают, отряхиваются и продолжают, становясь все лучше и все крепче после каждого вызова. Это не идеальные эксперты, которые все знают сразу. Это learning machines.
Я помню как в прошлом году мне очень отрезонировала мысль одного опытного инвестора, с которым обсуждали проект. “Experts who claim to know how users should or shouldn't behave actually don't know shit. Nobody does. The world is changing, and there are an infinite number of details in every case. So, I don't care about the rules for doing things. All I care about when I look at founders is: who among you is a learning machine?”
Если коротко - никто ничего не знает заранее, самое главное - смотреть на ваши конкретные данные и ваш конкретный кейс и быстро делать выводы, ставить эксперименты и учится на ошибках. И навык быстрого обучения на экспериментах и ошибках и является самым ценным. Более того в машинном обучении этот скилл называется металернингом и по мнению некоторых экспертов лучше всего определяет то, насколько ИИ близок к AGI. Но об этом потом.
А сейчас я прихожу к вам с очень важной новостью!
Я запускаю подкаст Learning machine.
Это подкаст про фэйлы на пути к успеху и как мы на них учимся. Я считаю, что в публичном поле очень нужен такой контент. И учиться на чужих ошибках даже продуктивнее, чем на чужих успехах.
В первом выпуске, который можно посмотреть по ссылке, я рассказываю про свои ошибки.
В следующих выпусках буду выкладывать интервью с разными крутыми людьми и их опытом обучения на ошибках на пути к своей крутости. Через неделю выложу следующее видео с очень интересным гостем.
Обязательно подписывайтесь на мой канал и следите за подкастом.
Давайте вместе перейдем от парадигмы успешного успеха и денег в легкости к парадигме толерантности и обучения на ошибках.
В комментариях предлагайте, про чьи фэйлы и уроки из низ вы бы хотели послушать - кого еще звать гостем подкаста.
Размер ваших ошибок определяет ваш масштаб и реальную ответвенность.
Вопрос про самые большие ошибки для меня на собесе один из главных. И я супер всем советую подумать над этим вопросом.
Помимо очевидных вещей типо «посмотреть как человек процессит свой опыт» есть еще более важная сторона этого вопроса. А именно, что размер ваших ошибок, а не то, что вы делали во многом определяет масштаб вашей работы и вашу реальную ответсвенность.
Расскажу на примере.
У меня как то был опыт найма и просмотра большн 20 человек в маркетинг (да, в последнее время я много работала с маркетингом)
Приходит кандидат, который говорит что он отвечал за направление маркетинга в небольшом стартапе - прям за весь маркетинг. Описывает, как он участвовал в разных брейнштормах и митингах по тому, как мы привлекаем юзеров, про продукт и про коммуникацию бренда. Потом спрашиваешь про самую большую ошибку. И человек говорит, что он случайно неправильно настроил рекламные кампании в кабинете фейсбука. При более подробных вопросах вокруг этой темы выясняется, что решения о обьемах закупки трафыика, гипотезы про эффективность, юнит экономика, послание бренда, связка маркетинг и продукт были на CEO. А чувак руками делал то, что ему говорили, предварительно это обсуждая.
Короче по этому ответу можно с уверенностью сказать, что чел не CMO.
Короче если масштаб ваших файлов малекий и очень конкретный задумайтесь. Возможность лажать по крупному - одна из лучших вещей для карьеры и если есть простор и такая потенциальная возможность это повод благодарить судьбу, а не грустить. Про условии конечно, что вы учитесь на ошибках и делаете это быстро.
Если этот пост наберёт 200 огонечков поделюсь своими самыми большими ошибками.
Чтобы миллион оказался на счету, нужно чтобы сначала он появился в экселе и на доске с целями.
Один из самых простых способов убить компанию - не ставить команде четкие цели.
Кейс частый. И в моей практике такое было.
Приходишь в команду, ставишь 1-1, спрашиваешь у разработчика, тестировщика и маркетолога - в чем наша цель на следующий месяц и на год в цифрах и какое сейчас значение относительно нее.
И люди начинают невнятно выдавать общие вещи. В духе «мы растим качество продукта , энгейджмент, безопасность» и прочую херь. Без цифр. И все говорят разное.
Так вот. Если вы руководитель. Ваша самая самая главная и первая задача - сделать так, чтобы цель была, в цифре, она мотивировала и гарантировала долгосрочное развитие, чтобы каждый член команды четко понимал какая она и какое значение по этой метрике сейчас. Хорошо если цель выражена в деньгах. Деньги в отличие от всех остальных метрик сложно хакнуть. А если хакнули - значит это успех. В конечном итоге цель любой коммерческой компании - заработок денег. И то, за что люди готовы платить отличается от того, чему люди готовы просто пользоваться. Но это тема другого поста.
Дальше - как руководителю Вам надо сделать так, чтобы все, абсолютно все люди в компании понимали как то, что они делают влияет на общую цель и как. В тз обязательно нужно писать потенциальное влияние на метрику. То что вы не знаете влияние это нормально. Напишите ожидание, при котором вы будете считать что задача сделана не зря. Если ожидание не мотивируйте - выкидывайте в мусорку задачу. Также очень помогает устраивать встречу с командой раз в неделю, где каждый разработчик, контентщик, продажник и тестировщик говорит что он самого главного сделал за неделю и как это повлияло на общую метрику. Так команда начинает думать головой и в правильном направлении, все на своем уровне.
Третье - признать ответсвенность за метрику. Часто метрику не говорят, потому что страшно. У меня тоже такое было. Когда не говоришь, куда идёшь вроде и облажаться нельзя. И перед командой не надо краснеть, когда значение метрики падает. Мы же интуитивно энгейджмент пользователя вырастили. А как его мерить никто не говорит - взятки гладки.
Но как говорила мудрая гусеница из Алисы в Стране чудес, чтобы ответить на вопрос «Куда мне идти?» нужно ответить на вопрос «А куда ты хочешь попасть?»
И как говорится, чтобы миллион оказался на счете, важно чтобы он сначала оказался в экселе. Бывают конечно исключения. Но если вы хотите чуть более надежных способов заработка, чем игра в лотерею - ставьте цели и говорите про них команде.
Застрял на N лет на уровне мидла — как выбраться из застоя в карьере? Вопрос от подписчика
Большинство людей даже не задаются этим вопросом. Поэтому вы уже на полпути к успеху.
Здесь важно понимать одну печальную мысль — никто, кроме вас, в вашей карьере не заинтересован. Человек, который не растёт профессионально, невероятно удобен: не нужно думать, кем его заменить, как его мотивировать и т. п. Поэтому первый шаг — перестать ждать, что кто-то за руку поведёт вас выше.
Далее изучите свое отношение к работе. Люди, застрявшие в карьере, могут встать на путь «тихого увольнения». Иногда неосознанно. Это когда человек думает: «На меня не обращают внимания. Значит, буду халявить и выжимать максимум денег и льгот с минимумом усилий, пока не уволят». Так точно не появится навыков и достижений, которые увеличат вашу ценность.
Если подобного нет, подумайте: чего вы хотите? Стать экспертом? Или управлять командой? От этого будет зависеть следующий шаг.
Хотите развиваться как специалист, помните: ключевая ценность крутого спеца в том, что он на отлично соблюдает базовую гигиену. За ним не нужно переделывать. Возможно, ваша проблема как раз в нехватке знаний, либо непонимании каких-то основ, либо банальной невнимательности. Это лечится прокачкой хардов: лекции, книги и практика.
А хотите в тимлиды — предлагайте новые инициативы и доводите их до конца. Последнее очень важно. В здоровой рабочей среде насочинять и не сделать закопает вас хуже, чем вообще ничего не предлагать.
Также важно помнить, что результаты можно получить, только умея долго работать без положительной обратной связи. Как в спорте. Вы же не ждёте, что после двух тренировок получите тело греческой статуи?
Про себя могу сказать, что тоже регулярно сталкивался и сталкиваюсь с затыками в карьере. Оглядываясь назад, могу сказать, что с проблемой всегда можно было справиться изменив поведение. Рано или поздно понимаешь, какие ошибки создают твой "потолок" в карьере, меняешь поведение и внезапно обнаруживаешь, что потолка больше и нет.
Поэтому, коллега, не унывайте. Берите карьеру в свои руки и двигайтесь в той сфере, где хотите развиваться, но обязательно запаситесь терпением и готовностью анализировать свои шаги.
#вопрос_подписчика
🤖Что в итоге
Забавно, что хаки нейронок очень похожи на то что люди давно делают без нейронок- подгоняют статзначимости статей, меньше чем год назад было очень много криптоскама, а в наших тик токах и рилз есть много видео, не которые нам интересны, а которые подгоняют метрики. Например тик ток оптимизируют длину и количество просмотров видео, поэтому в рекомендательных видосах много постов с быстрым показом текста внутри видео, чтобы вы не успели прочитать и пересмотрели еще раз или поставили видео на паузу. То есть тик ток показываем вам не релевантный интересный контент, а раздражающий бессмысленный контент, который удерживает внимание за счет хаков.
Чтобы в наших рекомендациях были интересные и полезные видео, а не быстро проматывающиеся надписи и длинные статичные кадры и интригой в конце и без ответа, полезно финансировать безопасность ИИ. Причем я думаю, что кроме запретов, государства должны вкладывать реально большие деньги на исследование этой темы и создания удобных для бизнеса инструментов, потому что запреты в чистом виде редко кому-то помогали
Что думаете?
Я уже больше трех лет занимаюсь стратегией, продуктом и маркетингом и помогаю компаниям растить денежные метрики. Но из Тани задрота не вытащишь, и по прежнему я иногда залажу в статьи по машинке на arxiv, чтобы в оригинале почитать про важные вещи, которые сейчас происходят.
И конечно я верю, что погружаться в технические детали самого актуального, что сейчас происходит - важно. Потому что AGI - это невероятно захватывающая тема, которая кружит голову. И безопасный AGI - это волшебная пилюля. Которая поможет вылечить рак, сделать кучу развлекательных и полезных сервисов, остановить глобальное потепление и много всего еще.
Как и небезопасный ИИ может сделать так, что мы залипнем в нерелевантный тик-ток, который эксплуатирует паттерны просмотра коротких видео, сделаем много ложной информации и обвалим финансовые рынки.
За декабрь напишу тут 3 основные причины с примерами из сфере безопасности ИИ, над которыми прямо сейчас работают исследователи и что с ними делают сейчас, а именно - Reward Hacking, Goal Missaligment и Power Seeking. Классное саммари большим количеством деталей - в статье от OpenAI, Oxford и Cambridge
Это нужно, чтобы осмысленно рассуждать на тему безопасности ИИ, а не абстрактными аргументами вроде "машины учат ттолько то что мы в них заложили, потому что это машины"
Поехали, начнем с разбора Reward Hacking
Кто выиграл от ротации Сэма Альтмана?
Если коротко - все, кроме инвесторов OpenAI и возможно Сэма,
Поэтому, если вы не инвестор OpenAI и не Альтман, то это повод порадоваться. Рационально. Эмоционально это неприятно и дико - что человека можно уволить из его же детища.
👩🏼💻Что произошло?
Совет директоров OpenAI объявил об увольнении Сэма Альтмана - CEO OpenAI. Учитывая, что Microsoft который проинвестировал 10 млрд был в ярости, а у части людей в борде, которые приняли это решение, даже нет акций OpenAI (да,и такое бывает), то вряд ли это связано с бизнес метриками OpenAI.
Через несколько дней Сэма взяли в Microsoft. А лидировать OpenAI будет ex-CEO Twitch.
Объявляя о назначении Альтмана, гендиректор Microsoft Сатья Наделла сказал что: «Мы по-прежнему привержены нашему партнерству с OpenAI и уверены в нашей дорожной карте».
👽Как теперь будет развиваться ИИ?
Я лично уверена, что прогресс не остановить. Развитие ИИ потеряет несколько месяцев в скорости - пока команды перестроятся. У других компаний, которые строят большие модели будет время подтянуться - это даже хорошо для конечного потребителя, будет больше игроков на рынке и меньше цены. Плюс будет больше времени для alignment — при том, что есть понимание что поезд уже контролируется очень условно.
👯♂️Как будут строится отношения Микрософта с OpenAI?
Microsoft уже проинвестирвоал в OpenAI 10 млрд.
Учитываю юзерскую базу, думаю микрософт будет продолжать поддерживать OpenAI краткосрочно, но долгосрочно выращивая у себя конкурента.
🥂Кто выиграл от этого?
У компаний, которые занимаются ИИ, будет больше времени адаптироваться и успеть вырастить свои ниши. Еще использование огромных LLM должно подешеветь с учетом конкуренции. При прочих равных, конечно, надеемся с Тайванем все будет хорошо.
Обычные пользователи ChatGPT столкнуться с конкуренцией на рынке - что понижает цены и увеличивает качество. У людей, чью работу вот вот можно автоматизировать ИИ (в пределе это все люди) также появилось чуть больше времени, чтобы переквалифицироваться.
А что вы сделаете или почувствуете по другому сегодня из-за этой новости?
Что такое телеграм буст, почему это гениально и выгодно всем
и почему я бегаю по комнате уже полчаса пока про это думаю
🖤Мечта любого продукта сейчас, в том и числе и нашего, - виральность. А если к этому добавить автомодерацию и рост ретеншена, то звучит просто очень сладко. Именно все эти 3 штуки делает буст
🍳Как это работает. Если ты телеграм канал, то сейчас ты можешь запостить сторис, только набрав определённое количество бустов. Чем больше канал, тем больше бустов. Буст может поставить 1 пользователь один раз в день и только если у него есть премиум
🔝Почему это выгодно каналам - даже если ты лежишь в архиве (бич современного телеграмма для креатора), то ты все равно попадаешь на главный экран пользователей. Также сторис в отличие от постов меньше тригерят к отписке. Ну и вообще дополнительная точка для взаимодействия с юзером - хорошо. Плюс, после внедрения буста в статистике появилась инфа о том, сколько платных премиум пользователей на канале. Это значит, что если ты небольшой, но элитный канал, как например этот, где 1500 подписчиков платные - то ты даже привлекательней для рекламодателя, чем канал с двадцатью тысячами школьников. И это очень легко проверить.
💪🏼Почему это хорошо для рекламодателя - становится понятно, сколько у канала платящей аудитории. Плюс появляется новый способ размещать рекламу, что понижает цену на размещение.
↗️Почему это хорошо для телеграмма - теперь контент креаторы выпрашивают у юзеров купить премиум. Гениально
💃Почему это хорошо для пользователей - наверху в ленте сторис висят только каналы с классным контентом, за которые юзеры проголосовали своим ограниченым голосом. Плюс теперь авторы канала чувствуют обязанность постить сторис перед теми пользователями, которые им эту возможность дали. Это как аналог подписки - в премиум по сути добавили 30 бустов в месяц
🔥Дополнительный кайф - поскольку можно давать только один голос в день, фича завирусилась быстро - все понимают, что нужно запостить просьбу собрать бустов быстрей, пока их подписчики не отдали голос кому то другому. Чистый кайф