Forwarded from kyrillic
Еще немного удивительных цифр про AI адопшн от Ramp (источник):
1️⃣ Топ 1% компаний по тратам на AI (о которых мы говорили, пост) тратит около $7-8k в мес на сотрудника. Причем много месяцев траты росли, а в последний месяц упали. Топ 10% тратит $680 на сотрудника.
Но интереснее медиана всех компаний, которые что-то платят за AI (и считаются внедрившими AI): она составляет... меньше $14/мес на сотрудника! Можно ли сказать, что эти компании действительно внедрили AI? US Census Bureau считает, что да.
2️⃣ Мы много слышим про открытые модели, и в канале обсуждали их (пост). По объему новостей кажется, что все переходят на них, а графики OpenRouter это вроде бы подтверждают (нет).
На деле только 6% компаний, которые платят за AI, имеют какие-то траты на открытые модели. Причем эта оценка щедрая, потому что считается в т.ч. по тратам на routing-платформы (а там есть разное).
3️⃣ Доля дорогих frontier-моделей вроде Opus, Fable и Sol составляет сейчас около 45% токенов, хотя месяцем ранее была 53%. То есть рынок постепенно переключается на более дешевые модели, и возникает вопрос: как большие AI лабы будут растить выручку и окупать триллионый капекс с такими трендами?
@kyrillic
1️⃣ Топ 1% компаний по тратам на AI (о которых мы говорили, пост) тратит около $7-8k в мес на сотрудника. Причем много месяцев траты росли, а в последний месяц упали. Топ 10% тратит $680 на сотрудника.
Но интереснее медиана всех компаний, которые что-то платят за AI (и считаются внедрившими AI): она составляет... меньше $14/мес на сотрудника! Можно ли сказать, что эти компании действительно внедрили AI? US Census Bureau считает, что да.
2️⃣ Мы много слышим про открытые модели, и в канале обсуждали их (пост). По объему новостей кажется, что все переходят на них, а графики OpenRouter это вроде бы подтверждают (нет).
На деле только 6% компаний, которые платят за AI, имеют какие-то траты на открытые модели. Причем эта оценка щедрая, потому что считается в т.ч. по тратам на routing-платформы (а там есть разное).
3️⃣ Доля дорогих frontier-моделей вроде Opus, Fable и Sol составляет сейчас около 45% токенов, хотя месяцем ранее была 53%. То есть рынок постепенно переключается на более дешевые модели, и возникает вопрос: как большие AI лабы будут растить выручку и окупать триллионый капекс с такими трендами?
@kyrillic
❤1
Forwarded from kyrillic
Про человеческое счастье, ч.18: совместный опыт.
Продолжаем отделять истинные факторы счастья от мнимых! В первом комменте ссылки на остальные 17 частей рубрики.
1️⃣ Наверное всем понятно, что человек - ультрасоциальное существо, и общение - один из главных факторов, влияющих на наше счастье. При этом общение часто происходит в каких-то условиях, которые можно назвать совместным опытом. А его влияние можно разделить на две основные части - совместный опыт может:
а) Менять удовольствие от самого события.
б) Укреплять отношения, которые останутся после проживания опыта.
2️⃣ Начну с личного примера: в прошлом году мы с Милой немного путешествовали по провинциальной Венгрии на машине. Там абсолютно унылейшие места, вообще все неинтересно и невкусно. Но наш совместный опыт сделал из этой поездки очень приятное воспоминание. Да и в целом я любые наши путешествия воспринимаю как "общение с Милой в новом сеттинге".
Поездка может оказаться плохим "туристическим продуктом" и одновременно хорошим временем и воспоминанием.
Или например я вообще не смотрю рилсы/тиктоки один, но уже не первый год мы каждый день (!) смотрим их вместе. Для меня это два абсолютно разных опыта.
3️⃣ Есть исследование, где люди пробовали шоколад, в одиночестве и вместе с кем-то. В совместном опыте вкусный шоколад казался более вкусным, а невкусный - менее. В этой работе и других такой эффект объясняется бо'льшим вниманием к опыту, если он разделен с кем-то.
Поэтому любой приятный опыт легко сделать приятнее - просто разделить его с кем-то.
4️⃣ Я скептически отношусь к хобби, цель которых - общение с людьми (а не разделение опыта с кем-то конкретным, с кем будет это воспоминание). То есть когда ставят на первый план хобби, а общение идет фоном. Знакомство с новыми людьми - норм, но именно общение - вряд ли. Если первопричина - общение, то зачем это усложнять и размывать? Можно просто общаться, без игры в падель или мафию.
Уверен, что многие любят не свои хобби, а возможность общаться с людьми во время занятий этими хобби (есть горячий пост про хобби как социальный конструкт). На этот счет есть исследования, вот например. Если так, то можно более критично взглянуть на список своих хобби.
Возможно единственное исключение - если человек испытывает трудности в общении с людьми, то антураж в виде настолок наверняка поможет.
5️⃣ Совместный позитивный опыт, особенно какой-то новый, сильно помогает и старым отношениям развиваться. Речь не только про романтические, но и дружеские. У хорошего совместного опыта бывает несколько моментов отдачи: когда люди его переживают, когда вспоминают и когда благодаря опыту чувствуют себя ближе. Это работает со времен охотников-собирателей (работа раз, два).
6️⃣ Проше говоря, если относиться к интересному в жизни более осознанно, то окажется, что почти всем в жизни лучше заниматься не в одиночку, а с кем-то (с кем приятно разделить опыт). Это имеет ОЧЕНЬ сильный мультипликатор на пути к собственному счастью.
@kyrillic
Продолжаем отделять истинные факторы счастья от мнимых! В первом комменте ссылки на остальные 17 частей рубрики.
1️⃣ Наверное всем понятно, что человек - ультрасоциальное существо, и общение - один из главных факторов, влияющих на наше счастье. При этом общение часто происходит в каких-то условиях, которые можно назвать совместным опытом. А его влияние можно разделить на две основные части - совместный опыт может:
а) Менять удовольствие от самого события.
б) Укреплять отношения, которые останутся после проживания опыта.
2️⃣ Начну с личного примера: в прошлом году мы с Милой немного путешествовали по провинциальной Венгрии на машине. Там абсолютно унылейшие места, вообще все неинтересно и невкусно. Но наш совместный опыт сделал из этой поездки очень приятное воспоминание. Да и в целом я любые наши путешествия воспринимаю как "общение с Милой в новом сеттинге".
Поездка может оказаться плохим "туристическим продуктом" и одновременно хорошим временем и воспоминанием.
Или например я вообще не смотрю рилсы/тиктоки один, но уже не первый год мы каждый день (!) смотрим их вместе. Для меня это два абсолютно разных опыта.
3️⃣ Есть исследование, где люди пробовали шоколад, в одиночестве и вместе с кем-то. В совместном опыте вкусный шоколад казался более вкусным, а невкусный - менее. В этой работе и других такой эффект объясняется бо'льшим вниманием к опыту, если он разделен с кем-то.
Поэтому любой приятный опыт легко сделать приятнее - просто разделить его с кем-то.
4️⃣ Я скептически отношусь к хобби, цель которых - общение с людьми (а не разделение опыта с кем-то конкретным, с кем будет это воспоминание). То есть когда ставят на первый план хобби, а общение идет фоном. Знакомство с новыми людьми - норм, но именно общение - вряд ли. Если первопричина - общение, то зачем это усложнять и размывать? Можно просто общаться, без игры в падель или мафию.
Уверен, что многие любят не свои хобби, а возможность общаться с людьми во время занятий этими хобби (есть горячий пост про хобби как социальный конструкт). На этот счет есть исследования, вот например. Если так, то можно более критично взглянуть на список своих хобби.
Возможно единственное исключение - если человек испытывает трудности в общении с людьми, то антураж в виде настолок наверняка поможет.
5️⃣ Совместный позитивный опыт, особенно какой-то новый, сильно помогает и старым отношениям развиваться. Речь не только про романтические, но и дружеские. У хорошего совместного опыта бывает несколько моментов отдачи: когда люди его переживают, когда вспоминают и когда благодаря опыту чувствуют себя ближе. Это работает со времен охотников-собирателей (работа раз, два).
6️⃣ Проше говоря, если относиться к интересному в жизни более осознанно, то окажется, что почти всем в жизни лучше заниматься не в одиночку, а с кем-то (с кем приятно разделить опыт). Это имеет ОЧЕНЬ сильный мультипликатор на пути к собственному счастью.
@kyrillic
🥰1
Forwarded from kyrillic
Куда переехать жить со скромным удаленным доходом.
Согласно опросу, медианная стоимость аренды у вас - $1,300, поэтому менее $900 будем считать как "скромно".
Ниже мой личный субъективный список локаций с таким бюджетом на аренду, до $900/мес, и наилучшим соотношением цена/качество жизни:
1️⃣ 🇮🇩 Бали: есть отдельный пост, это место удивительно тем, что такое небогатое население так сильно ценит эстетику. Уверен, что нигде в мире не получить эстетику так дешево. А еще на Бали можно тонко управлять уровнем "туристических фейков" (пост): от а-ля Геленджик до почти нетронутых туристами мест, с хорошей эстетикой (даже гастрономии).
2️⃣ Нравится Дубай? Есть его лоукост-альтернатива - 🇲🇾 Куала-Лумпур, где можно обеспечить себе такую же комфортную жизнь от кондиционера до кондиционера (пост), но намного дешевле.
3️⃣ Бесчисленное количество небольших провинциальных городов 🇮🇹 Италии, 🇪🇸 Испании, даже 🇫🇷 Франции и др. стран: если есть возможность получить внж ЕС, то там можно жить крайне бюджетно, в провинции.
Самое главное, что недооценивают не очень опытные эмигранты: провинция многих стран Западной и Южной Европы намного более пригодна к жизни, чем привычная нам с вами постсоветская провинция. По мне это главное достижение некоторых стран Европы - провинциальная жизнь там не маргинальна.
И наверное многие видели ролики "купил дом в провинциальной Португалии или замок во Франции задешево, восстанавливаю и кайфую".
4️⃣ Если хочется ультрадешево в ЮВА, то это 🇹🇭 Чиангмай: жильем можно уложиться и в $300-400 долгосрочно. Там много экспатов и реально хорошие спешалти кофейни (что является прокси метрикой экспатско-айтишного вайба, пост).
5️⃣ 🇯🇵 Япония конечно! ru-номады туда чаще едут через курсы японского. Страна сегодня супердешевая (пост), особенно неТокио. ЦБ Японии пытается поддерживать курс йены, проводя интервенции из-под американской палки, но получается так себе. А японцы не привыкли резко повышать цены, как в Турции или Аргентине. Есть даже известная реклама, где японская компания всем составом извиняется за первое за 25 лет повышение цены на их продукцию (мороженое).
6️⃣ В итоге список получился небольшой, но если бы у меня был бюджет до $900/мес на аренду на двоих, то никуда больше я бы точно не поехал.
ЛатАма в списке нет, потому что по цене качеству он сильно проигрывает. НеЕС Европы тоже, потому что качество жизни там в лучшем случае на уровне ru-городов-миллионников, и смысла там жить с удаленным доходом немного. А постсоветские страны - это даже не эмиграция 🙂
@kyrillic
Согласно опросу, медианная стоимость аренды у вас - $1,300, поэтому менее $900 будем считать как "скромно".
Ниже мой личный субъективный список локаций с таким бюджетом на аренду, до $900/мес, и наилучшим соотношением цена/качество жизни:
1️⃣ 🇮🇩 Бали: есть отдельный пост, это место удивительно тем, что такое небогатое население так сильно ценит эстетику. Уверен, что нигде в мире не получить эстетику так дешево. А еще на Бали можно тонко управлять уровнем "туристических фейков" (пост): от а-ля Геленджик до почти нетронутых туристами мест, с хорошей эстетикой (даже гастрономии).
2️⃣ Нравится Дубай? Есть его лоукост-альтернатива - 🇲🇾 Куала-Лумпур, где можно обеспечить себе такую же комфортную жизнь от кондиционера до кондиционера (пост), но намного дешевле.
3️⃣ Бесчисленное количество небольших провинциальных городов 🇮🇹 Италии, 🇪🇸 Испании, даже 🇫🇷 Франции и др. стран: если есть возможность получить внж ЕС, то там можно жить крайне бюджетно, в провинции.
Самое главное, что недооценивают не очень опытные эмигранты: провинция многих стран Западной и Южной Европы намного более пригодна к жизни, чем привычная нам с вами постсоветская провинция. По мне это главное достижение некоторых стран Европы - провинциальная жизнь там не маргинальна.
И наверное многие видели ролики "купил дом в провинциальной Португалии или замок во Франции задешево, восстанавливаю и кайфую".
4️⃣ Если хочется ультрадешево в ЮВА, то это 🇹🇭 Чиангмай: жильем можно уложиться и в $300-400 долгосрочно. Там много экспатов и реально хорошие спешалти кофейни (что является прокси метрикой экспатско-айтишного вайба, пост).
5️⃣ 🇯🇵 Япония конечно! ru-номады туда чаще едут через курсы японского. Страна сегодня супердешевая (пост), особенно неТокио. ЦБ Японии пытается поддерживать курс йены, проводя интервенции из-под американской палки, но получается так себе. А японцы не привыкли резко повышать цены, как в Турции или Аргентине. Есть даже известная реклама, где японская компания всем составом извиняется за первое за 25 лет повышение цены на их продукцию (мороженое).
6️⃣ В итоге список получился небольшой, но если бы у меня был бюджет до $900/мес на аренду на двоих, то никуда больше я бы точно не поехал.
ЛатАма в списке нет, потому что по цене качеству он сильно проигрывает. НеЕС Европы тоже, потому что качество жизни там в лучшем случае на уровне ru-городов-миллионников, и смысла там жить с удаленным доходом немного. А постсоветские страны - это даже не эмиграция 🙂
@kyrillic
Forwarded from kyrillic
Не SaaSпокалипсис, а РенессSaaS!
Полгода назад я писал про SaaSпокалипсис, с разъяснениями, что главная причина - не "AI убил SaaS", а кризис private equity, из-за которого большая проблема с экзитами. Поэтому падали оценки софтверных компаний, как непубличных, так и публичных: в начале этого года публичный энтерпрайз-софт потерял $1-2 трлн капитализации.
И вот подоспели данные Stripe по 72 тыс. неAI SaaS компаниям: после падения на фондовом рынке выручка SaaS не замедлилась, а ускорилась!
При этом в данных есть хорошая новость начинающим фаундерам: молодые неAI SaaS'ы до 1 года опережают тренд, резко ускорив рост выручки примерно с середины прошлого года.
Это сигнализирует, во-первых, о вполне здоровой ситуации в индустрии традиционного софта, а во-вторых, - о росте возможностей для молодых фаундеров. Возможно, что AI тут наоборот, помог - строить традиционные SaaS.
По отраслям лучше всего растет healthcare SaaS, следом идут retail и professional services.
Ложка дегтя все же есть: кризис PE никуда не делся, шансы на экзит у фаундеров упали в несколько раз, мультипликаторы состоявшихся экзитов значительно ниже, чем раньше. Но будем надеяться это временно! 🥲
@kyrillic
Полгода назад я писал про SaaSпокалипсис, с разъяснениями, что главная причина - не "AI убил SaaS", а кризис private equity, из-за которого большая проблема с экзитами. Поэтому падали оценки софтверных компаний, как непубличных, так и публичных: в начале этого года публичный энтерпрайз-софт потерял $1-2 трлн капитализации.
И вот подоспели данные Stripe по 72 тыс. неAI SaaS компаниям: после падения на фондовом рынке выручка SaaS не замедлилась, а ускорилась!
При этом в данных есть хорошая новость начинающим фаундерам: молодые неAI SaaS'ы до 1 года опережают тренд, резко ускорив рост выручки примерно с середины прошлого года.
Это сигнализирует, во-первых, о вполне здоровой ситуации в индустрии традиционного софта, а во-вторых, - о росте возможностей для молодых фаундеров. Возможно, что AI тут наоборот, помог - строить традиционные SaaS.
По отраслям лучше всего растет healthcare SaaS, следом идут retail и professional services.
Ложка дегтя все же есть: кризис PE никуда не делся, шансы на экзит у фаундеров упали в несколько раз, мультипликаторы состоявшихся экзитов значительно ниже, чем раньше. Но будем надеяться это временно! 🥲
@kyrillic
Forwarded from kyrillic
Какие AI стартапы (и идеи) самые горячие сегодня, ч.2.
Самые растущие AI стартапы в сен'26 по объективным данным Ramp AI Index, который измеряет траты американских компаний на AI продукты. Предыдущий список.
Я убрал совсем большие компании и единорогов (потому что вы их и так знаете), ниже подробности оставшихся. По этому списку можно оценить, за решение каких проблем с помощью AI реально платят деньги. И учитывать во время придумывания идеи для своего стартапа или сайд-проекта.
Novita AI (2024) - API для запуска AI-моделей, аренда GPU и изолированные среды для агентов. Типа "все в одном" для запуска AI продуктов.
Parasail (2023) - платформа запуска моделей на вычислительных мощностях разных поставщиков.
1mind (2024) - AI-сейлзы с голосом и видеоаватаром: отвечают на вопросы, квалифицируют покупателей, проводят демонстрации и помогают освоить продукт.
Encord (2021, YC W21) - подготовка данных для обучения AI: отбор, разметка и управление изображениями, видео, аудио и 3D-данными
DataZapp (2013) - Продаёт маркетинговые базы, обогащает контакты в CRM. Кажется это даже не венчурная компания. И посмотрите, какой страшный у них сайт!
Chroma (2022) - база данных и поисковая инфраструктура для AI: находит релевантные фрагменты документов по смыслу и передаёт их модели.
Depthfirst (2024) - ищет уязвимости в коде, проверяет возможность эксплойта, помогает исправить, сокращает ручную проверку и поток ложных срабатывали. По выручке рывок недавно - видимо из-за новостей "AI взломает всех".
Antithesis (2018) - автоматически тестирует целые программные системы в контролируемой симуляции. Ловит редкие сбои, которые трудно поймать обычными тестами.
Doodle (2007) - что-то вроде навороченного Calendly, помогает собрать людей из разных компаний на встречи и др.
@kyrillic
Самые растущие AI стартапы в сен'26 по объективным данным Ramp AI Index, который измеряет траты американских компаний на AI продукты. Предыдущий список.
Я убрал совсем большие компании и единорогов (потому что вы их и так знаете), ниже подробности оставшихся. По этому списку можно оценить, за решение каких проблем с помощью AI реально платят деньги. И учитывать во время придумывания идеи для своего стартапа или сайд-проекта.
Novita AI (2024) - API для запуска AI-моделей, аренда GPU и изолированные среды для агентов. Типа "все в одном" для запуска AI продуктов.
Parasail (2023) - платформа запуска моделей на вычислительных мощностях разных поставщиков.
1mind (2024) - AI-сейлзы с голосом и видеоаватаром: отвечают на вопросы, квалифицируют покупателей, проводят демонстрации и помогают освоить продукт.
Encord (2021, YC W21) - подготовка данных для обучения AI: отбор, разметка и управление изображениями, видео, аудио и 3D-данными
DataZapp (2013) - Продаёт маркетинговые базы, обогащает контакты в CRM. Кажется это даже не венчурная компания. И посмотрите, какой страшный у них сайт!
Chroma (2022) - база данных и поисковая инфраструктура для AI: находит релевантные фрагменты документов по смыслу и передаёт их модели.
Depthfirst (2024) - ищет уязвимости в коде, проверяет возможность эксплойта, помогает исправить, сокращает ручную проверку и поток ложных срабатывали. По выручке рывок недавно - видимо из-за новостей "AI взломает всех".
Antithesis (2018) - автоматически тестирует целые программные системы в контролируемой симуляции. Ловит редкие сбои, которые трудно поймать обычными тестами.
Doodle (2007) - что-то вроде навороченного Calendly, помогает собрать людей из разных компаний на встречи и др.
@kyrillic
❤1
Forwarded from kyrillic
Про критерии дейтинга для долгосрочных отношений.
Есть хорошая работа, изучавшая, чем похожи люди в долгосрочных отношениях. Эти корреляции можно использовать для определения критериев в дейтинге. На картинке - урезанная версия, я посмотрел саму работу, и вот, что получается!
1️⃣ Значительная корреляция по таким параметрам:
На удивление много корреляции про курение и алкоголь! Видимо это для многих важный мэтч, хотя наверное неосознанный.
2️⃣ Менее слабые корреляции (такие критерии можно ввести, если дейтинг-выбор реально большой 🙂)
3️⃣ Ниже список совсем слабой корреляции, он полезен, чтобы скорее исключить критерии, если они есть:
Любопытно, что жаворонки чаще живут с совами - связь слабая, но все же есть. А многие казалось бы важные совпадения на самом деле не так важны.
Короче берите на заметку, айтишники! Полезно, вы же топ дейтинга! 🤓
@kyrillic
Есть хорошая работа, изучавшая, чем похожи люди в долгосрочных отношениях. Эти корреляции можно использовать для определения критериев в дейтинге. На картинке - урезанная версия, я посмотрел саму работу, и вот, что получается!
1️⃣ Значительная корреляция по таким параметрам:
0,87 Год рождения
0,71 Число детей
0,65 Место рождения: широта (север-юг)
0,60 Бросил пить или никогда не пил
0,58 Пьет ли алкоголь сейчас
0,58 Политические взгляды
0,56 Религиозность
0,55 Уровень образования
0,54 Отказ от курения
0,53 Частота употребления алкоголя
0,51 Курит ли сейчас
0,50 Возраст матери
0,49 Место рождения: долгота (запад-восток)
0,47 Частота встреч с друзьями и семьёй
0,46 Возраст, в котором бросил курить
0,45 Удовлетворенность финансовым положением
0,44 Часов у телевизора в день
0,44 IQ
0,43 Возраст первого секса
0,43 Проблемы из-за наркотиков
0,42 Количество выпиваемого алкоголя
0,41 Возраст отца
На удивление много корреляции про курение и алкоголь! Видимо это для многих важный мэтч, хотя наверное неосознанный.
2️⃣ Менее слабые корреляции (такие критерии можно ввести, если дейтинг-выбор реально большой 🙂)
0,39 Носит очки
0,39 Жив ли отец
0,38 Начал ли курить
0,37 Никогда не курил
0,35 Жива ли мать
0,32 Число сексуальных партнеров
0,32 Отказ от курения
0,31 Был ли однополый секс
0,31 Время до первой сигареты после пробуждения
0,30 Был на грудном вскармливании
0,29 Количество выкуриваемых сигарет
0,28 Удовлетворенность отношениями в семье
0,28 Проблемное употребление алкоголя
0,27 Обхват талии
0,27 Рост
0,27 Форсированная жизненная ёмкость лёгких
0,26 Хочет бросить курить
0,26 Возраст окончания учёбы
0,25 Индекс массы тела
0,25 Начал ли курить
0,25 Общее счастье
0,24 Рост
0,23 Вес
0,23 Флюидный интеллект
0,23 Число принимаемых лекарств
0,21 Курил больше 100 раз в жизни
0,20 Играет в компьютерные игры
0,20 Потребление воды
3️⃣ Ниже список совсем слабой корреляции, он полезен, чтобы скорее исключить критерии, если они есть:
0,19 Обхват бедер
0,19 Удовлетворенность дружбой
0,18 Большое депрессивное расстройство
0,17 Соотношение талии и бедер
0,16 Одиночество
0,16 Обращался к врачу из-за нервов, тревоги
0,16 Число заболеваний
0,16 Систолическое давление
0,15 Чувство, что все надоело
0,15 Была депрессия целую неделю
0,15 Лейкоциты
0,15 Самооценка здоровья
0,15 Проблемы с зубами
0,15 Депрессия
0,15 Диабет
0,14 Есть кому довериться
0,12 Продолжительность сна
0,12 Сигарет в день
0,12 Число попыток бросить курить
0,12 Число братьев и сестёр
0,12 Удовлетворённость работой
0,12 Проблемы с сердцем
0,11 Чувство несчастья
0,11 Доброжелательность
0,11 Нейротизм
0,10 Число операций
0,10 Диастолическое давление
0,10 Эритроциты
0,09 Время за компьютером
0,09 Удовлетворенность здоровьем
0,09 Боль в груди
0,08 Как старо выглядит лицо
0,08 Общий холестерин
0,08 Экстраверсия
0,07 Число родных братьев
0,07 Число родных сестёр
0,07 Чувство вины
0,06 Склонность к риску
0,06 Число старших братьев и сестер
0,06 Перепады настроения
0,05 Вес при рождении
0,05 Возраст смерти матери
0,04 Обидчивость
0,04 Нейротизм
0,04 Нервозность
0,04 Рак
0,03 Возраст смерти отца
0,02 Долго переживает после неловкости
0,01 Цвет волос (темнота)
0,01 Комплекция в 10 лет
0,01 Бессонница
0,00 Число депрессивных эпизодов
0,00 Астма
−0,01 Леворукость или праворукость
−0,02 Раздражительность
−0,07 Проблемы со слухом
−0,10 Склонность к тревоге
−0,18 Хронотип (жаворонок или сова)
Любопытно, что жаворонки чаще живут с совами - связь слабая, но все же есть. А многие казалось бы важные совпадения на самом деле не так важны.
Короче берите на заметку, айтишники! Полезно, вы же топ дейтинга! 🤓
@kyrillic
❤1
Forwarded from kyrillic
Про ум, ч.6: талант
Мы по-разному понимаем этот термин! Предлагаю разобраться на одном наглядном примере - полиглотов. Это талант, интерес или тяжелый труд? Или совокупность факторов? Полиглотов много изучали, и считаю, что выводы релевантны множеству других навыков в жизни.
1️⃣ Есть врожденные предрасположенности: еще до старта изучения языков, у будущих полиглотов больше белого вещества в левой извилине Гешля (pubmed), которая связана с задачами "из звука в слово". Эта разница наблюдается и у начинающих, и у опытных.
По другим навыкам такие зависимости тоже можно найти, особенно если за них отвечает какой-то один отдел мозга.
2️⃣ Более того, навык наследуется: примерно половина объясняется генами (nature). И влияние генов можно примерно поровну разделить на 3 составляющие:
а) общий интеллект
б) уровень родного языка
в) изучение иностранных языков
Наверное и в других навыках врожденный уровень интеллекта сильно влияет на успех.
3️⃣ В Шведской Академии военных переводчиков провели эксперимент (sciencedirect) по языковой нагрузке: у переводчиков за три месяца выросли объем гиппокампа и толщина коры в трех зонах, а у контрольной группы (студенты-медики с не менее интенсивной, но не языковой нагрузкой) - без изменений.
При этом у тех, кто показал лучший результат, сильнее вырос правый гиппокамп и верхняя височная извилина, а у тех, кому пришлось работать тяжелее всего - средняя лобная извилина.
То есть над один и тем же навыком талантливые и неталантливые могут работать разными частями мозга. С разной эффективностью и энергозатратами.
4️⃣ В итоге более способный к языкам мозг порождает внутреннюю мотивацию искать возможности учить языки (researchgate). То есть такие люди скорее пойдут в переводчики, лингвисты и т.д. и гены влияют не напрямую на результат, а на то, какую среду человек себе выберет.
5️⃣ При этом почти весь талант полиглота сводится к одной особенности мозга: повышенной способности различать и удерживать незнакомые звуки.
Есть работы, которые фиксировали в мозге у полиглотов эффективную языковую сеть, но это следствие многих часов изучения языков, а не причина успеха полиглотов.
6️⃣ Еще прикольно, что полиглотам верят на слово, о числе языков. Если замерять уровень (пример), то хорошее владение будет в 2-3 раза меньше.
В жизни при оценке чужих навыков мы тоже часто верим на слово или смотрим на признаки вроде "работает в faang - крутой айтишник".
7️⃣ И гиперполиглоты при все таланте тратят ну просто уйму времени на изучение языков. Вот чел тратил 14 часов в день (!), а как женился - только 9 😀
8️⃣ Практический вывод возможно неочевидный: копировать методы талантливых бессмысленно, у них просто работает то, что у них и так работает. Если прогресс медленный, то стоит менять подход, а не упарываться дальше. В этом посте есть практический пример про талантливого дизайнера.
9️⃣ Лично у меня есть очень простой способ определения таланта у себя (точнее его отсутствия!): если какие-то популярные индустрийные книги кажутся мне полезными, то талант как минимум скромный.
Например если я пишу тексты, и при этом "Пиши-сокращай" дало кучу инсайтов, то шансы быть в высшей лиге невысоки, а скорее всего предел - уровень "миддл". То же касается "настольных книг дизайнера" или изучения фреймворков типа jtbd (пост) - все демонстрирует, что база в этой конкретной сфере невысокая, а прогресс будет небыстрый, потому что интуитивно понятно меньше, чем многим другим людям.
🔟 Короче говоря, врожденные таланты безусловно есть - это узкие особенности мозга, которые перфомят лучше, чем у других. Первоначальный успех мотивирует больше заниматься, а это ведет к быстрому росту в любимом деле. Более того, талантливые напрягают другие отделы мозга, так что неталантливым приходится упахиваться 10х, чтобы соответствовать.
Открытым остается вопрос, как определить эти особенности своего мозга на старте? Ложиться в МРТ? Такие тесты были бы точно полезнее генетических!
Предыдущие части рубрики: про EQ (там крутой тест), отличников, социальную интуицию, ультратехническое мышление и образование для талантливых.
@kyrillic
Мы по-разному понимаем этот термин! Предлагаю разобраться на одном наглядном примере - полиглотов. Это талант, интерес или тяжелый труд? Или совокупность факторов? Полиглотов много изучали, и считаю, что выводы релевантны множеству других навыков в жизни.
1️⃣ Есть врожденные предрасположенности: еще до старта изучения языков, у будущих полиглотов больше белого вещества в левой извилине Гешля (pubmed), которая связана с задачами "из звука в слово". Эта разница наблюдается и у начинающих, и у опытных.
По другим навыкам такие зависимости тоже можно найти, особенно если за них отвечает какой-то один отдел мозга.
2️⃣ Более того, навык наследуется: примерно половина объясняется генами (nature). И влияние генов можно примерно поровну разделить на 3 составляющие:
а) общий интеллект
б) уровень родного языка
в) изучение иностранных языков
Наверное и в других навыках врожденный уровень интеллекта сильно влияет на успех.
3️⃣ В Шведской Академии военных переводчиков провели эксперимент (sciencedirect) по языковой нагрузке: у переводчиков за три месяца выросли объем гиппокампа и толщина коры в трех зонах, а у контрольной группы (студенты-медики с не менее интенсивной, но не языковой нагрузкой) - без изменений.
При этом у тех, кто показал лучший результат, сильнее вырос правый гиппокамп и верхняя височная извилина, а у тех, кому пришлось работать тяжелее всего - средняя лобная извилина.
То есть над один и тем же навыком талантливые и неталантливые могут работать разными частями мозга. С разной эффективностью и энергозатратами.
4️⃣ В итоге более способный к языкам мозг порождает внутреннюю мотивацию искать возможности учить языки (researchgate). То есть такие люди скорее пойдут в переводчики, лингвисты и т.д. и гены влияют не напрямую на результат, а на то, какую среду человек себе выберет.
5️⃣ При этом почти весь талант полиглота сводится к одной особенности мозга: повышенной способности различать и удерживать незнакомые звуки.
Есть работы, которые фиксировали в мозге у полиглотов эффективную языковую сеть, но это следствие многих часов изучения языков, а не причина успеха полиглотов.
6️⃣ Еще прикольно, что полиглотам верят на слово, о числе языков. Если замерять уровень (пример), то хорошее владение будет в 2-3 раза меньше.
В жизни при оценке чужих навыков мы тоже часто верим на слово или смотрим на признаки вроде "работает в faang - крутой айтишник".
7️⃣ И гиперполиглоты при все таланте тратят ну просто уйму времени на изучение языков. Вот чел тратил 14 часов в день (!), а как женился - только 9 😀
8️⃣ Практический вывод возможно неочевидный: копировать методы талантливых бессмысленно, у них просто работает то, что у них и так работает. Если прогресс медленный, то стоит менять подход, а не упарываться дальше. В этом посте есть практический пример про талантливого дизайнера.
9️⃣ Лично у меня есть очень простой способ определения таланта у себя (точнее его отсутствия!): если какие-то популярные индустрийные книги кажутся мне полезными, то талант как минимум скромный.
Например если я пишу тексты, и при этом "Пиши-сокращай" дало кучу инсайтов, то шансы быть в высшей лиге невысоки, а скорее всего предел - уровень "миддл". То же касается "настольных книг дизайнера" или изучения фреймворков типа jtbd (пост) - все демонстрирует, что база в этой конкретной сфере невысокая, а прогресс будет небыстрый, потому что интуитивно понятно меньше, чем многим другим людям.
🔟 Короче говоря, врожденные таланты безусловно есть - это узкие особенности мозга, которые перфомят лучше, чем у других. Первоначальный успех мотивирует больше заниматься, а это ведет к быстрому росту в любимом деле. Более того, талантливые напрягают другие отделы мозга, так что неталантливым приходится упахиваться 10х, чтобы соответствовать.
Открытым остается вопрос, как определить эти особенности своего мозга на старте? Ложиться в МРТ? Такие тесты были бы точно полезнее генетических!
Предыдущие части рубрики: про EQ (там крутой тест), отличников, социальную интуицию, ультратехническое мышление и образование для талантливых.
@kyrillic
❤1
Forwarded from kyrillic
Про фаундерские продажи, в дополнение к моему выступлению хочу предложить к прочтению эпичный текст Леши @mister_sosister, тоже YC фаундера. Думаю это самое важное, о чем стоит задуматься перед стартом бизнеса или стартапа:
На пятый год у меня сошелся пазл, и я наконец понял формулу, как достичь успеха в бизнесе
Поговорим про хардкор
Это тема которая меня близко задела, и заставила за полностью пересмотреть каждую функцию в компании.
Дело в том, что ваши результаты (в любой сфере), напрямую зависят от вашего подхода, как вы взаимодействуйте с системой, и вашей продуктивности—какой аутпут вы получаете при равном инпуте
Сейчас объясню:
Представьте, такого, наивного ферст тайм фаундера, который решил сделать свою дейтинг аппу, туду-лист, маркетплейс, что угодно классическое, о чем прикольно фантазировать, но очень сложно запускать; как этот фаундер пол года обдумывает механики, хвастается идеей, вылизывает экраны, представляет как сейчас разбогатеет, а потом ничего не происходит. Для большинства из вас, умных, такой человек кажется наивным, и вы понимаете что это не будет работать, и то что он делает скорее контр-продуктивно
А теперь представьте что на этой шкале вы посредине, а дальше есть более осмысленные люди, которые лучше понимают систему, и для которых то что вы делаете кажется ковырянием в песочнице. И вот я пообщался с таким человеком, он мне говорит: "мы постим 10 постов в день с 10 аккаунтов, а то что вы делаете, один пост в день, это и не может работать"
Поймите эту разницу в масштабе:
• кто то использует систему линейно, берет свой имейл и пишет лидам ручками, по 5 писем в день, а кто то покупает 10 доменов, 50 ящиков, и отправляет 500 писем в день
• кто то целый день переснимает видос, редактирует, и потом получает пару тысяч просмотров в месяц, а кто то строит контент ферму, льет видосы со 100 акаунтов, и генерит миллиард просмотров
• кто то сидит месяц ждет лендос от агенства, и потом не может к нему прикоснуться, а кто то генерит 10 лендосов за вечер под каждый ICP
• в разработке так же: кто то неделями меняет цвет кнопки обсуждая это на звонках, а кто то за день строит целый продукт; кто то пишет обертки для api, а кто то за то же время строит свои модели; кто то делает аналитику, а кто то находит проблемы и сразу их решает
• кто то неделю пишет одну статью в блог, а кто то публикует десять статей в день, и тд
Чувствуете вкус?
Те, кто получает топ 1% результата системы (денег, просмотров, юзеров, етц) используют систему с топ 1% эффективностью. Соответственно, если вы прикладываете 1х усилия, и используете систему линейно, то стоит ли удивляться, что вы получаете 1х результат, как любой другой человек?
Что я наблюдаю, что работает для успешных компаний, и что выводит игроков в лидеры, это не простой наивный подход "как все", а хардкор: как сделать больше усилий, или найти хаки, чтобы один человек мог приумножить свои усилия 100х, и делать, то что другим потребует 100х людей или 100х времени.
________
Для этого, конечно, приходится чем то жертвовать. Когда ты автоматизируешь/делегируешь что угодно, уходит контроль над деталями, внимание к мелочам, проседает качество, но повышается объем. Конечно, нанятые инфлюенсеры рассказывают о проекте хуже чем это сделал бы фаундер, кринжовые посты продают лучше чем умные, агент пишет текст хуже чем человек, а делегирование личных акаунтов вообще убивает в них личность...
Это еще можно назвать агрессивностью, на сколько ты готов выходить за рамки, жертвовать качеством, чувствовать кринж, ради результата—тк это все обычно работает на грани, в серой зоне (см. airbnb, uber, higgsfield), часто через нарушения правил пользования, ботоводство, спам, копирование, регуляции, общественные нормы, которые направлены защитить линейных пользователей.
Продолжение в первом комменте или у Леши в посте.
На пятый год у меня сошелся пазл, и я наконец понял формулу, как достичь успеха в бизнесе
Поговорим про хардкор
Это тема которая меня близко задела, и заставила за полностью пересмотреть каждую функцию в компании.
Дело в том, что ваши результаты (в любой сфере), напрямую зависят от вашего подхода, как вы взаимодействуйте с системой, и вашей продуктивности—какой аутпут вы получаете при равном инпуте
Нельзя получить выдающийся результат выполняя рядовые действия
Сейчас объясню:
Представьте, такого, наивного ферст тайм фаундера, который решил сделать свою дейтинг аппу, туду-лист, маркетплейс, что угодно классическое, о чем прикольно фантазировать, но очень сложно запускать; как этот фаундер пол года обдумывает механики, хвастается идеей, вылизывает экраны, представляет как сейчас разбогатеет, а потом ничего не происходит. Для большинства из вас, умных, такой человек кажется наивным, и вы понимаете что это не будет работать, и то что он делает скорее контр-продуктивно
А теперь представьте что на этой шкале вы посредине, а дальше есть более осмысленные люди, которые лучше понимают систему, и для которых то что вы делаете кажется ковырянием в песочнице. И вот я пообщался с таким человеком, он мне говорит: "мы постим 10 постов в день с 10 аккаунтов, а то что вы делаете, один пост в день, это и не может работать"
Поймите эту разницу в масштабе:
• кто то использует систему линейно, берет свой имейл и пишет лидам ручками, по 5 писем в день, а кто то покупает 10 доменов, 50 ящиков, и отправляет 500 писем в день
• кто то целый день переснимает видос, редактирует, и потом получает пару тысяч просмотров в месяц, а кто то строит контент ферму, льет видосы со 100 акаунтов, и генерит миллиард просмотров
• кто то сидит месяц ждет лендос от агенства, и потом не может к нему прикоснуться, а кто то генерит 10 лендосов за вечер под каждый ICP
• в разработке так же: кто то неделями меняет цвет кнопки обсуждая это на звонках, а кто то за день строит целый продукт; кто то пишет обертки для api, а кто то за то же время строит свои модели; кто то делает аналитику, а кто то находит проблемы и сразу их решает
• кто то неделю пишет одну статью в блог, а кто то публикует десять статей в день, и тд
Чувствуете вкус?
Те, кто получает топ 1% результата системы (денег, просмотров, юзеров, етц) используют систему с топ 1% эффективностью. Соответственно, если вы прикладываете 1х усилия, и используете систему линейно, то стоит ли удивляться, что вы получаете 1х результат, как любой другой человек?
Что я наблюдаю, что работает для успешных компаний, и что выводит игроков в лидеры, это не простой наивный подход "как все", а хардкор: как сделать больше усилий, или найти хаки, чтобы один человек мог приумножить свои усилия 100х, и делать, то что другим потребует 100х людей или 100х времени.
________
Для этого, конечно, приходится чем то жертвовать. Когда ты автоматизируешь/делегируешь что угодно, уходит контроль над деталями, внимание к мелочам, проседает качество, но повышается объем. Конечно, нанятые инфлюенсеры рассказывают о проекте хуже чем это сделал бы фаундер, кринжовые посты продают лучше чем умные, агент пишет текст хуже чем человек, а делегирование личных акаунтов вообще убивает в них личность...
...но в капитализме побеждает продуктивность, а не перфекционизм
Это еще можно назвать агрессивностью, на сколько ты готов выходить за рамки, жертвовать качеством, чувствовать кринж, ради результата—тк это все обычно работает на грани, в серой зоне (см. airbnb, uber, higgsfield), часто через нарушения правил пользования, ботоводство, спам, копирование, регуляции, общественные нормы, которые направлены защитить линейных пользователей.
Продолжение в первом комменте или у Леши в посте.
#fun #math #ai
OpenAI withdraws three AI-generated math papers due to a sign error.
"LLMs make sign errors. After all, they are only human."
https://www.youtube.com/watch?v=L3wKzyIN1yk
OpenAI withdraws three AI-generated math papers due to a sign error.
"LLMs make sign errors. After all, they are only human."
https://www.youtube.com/watch?v=L3wKzyIN1yk
YouTube
Rag'n'Bone Man - Human (Official Video)
Official music video for Rag’n’Bone Man’s ‘Human’
Track: Human – Rag’n’Bone Man: https://bit.ly/RnBMHuman
----------------------
Latest Album 'Life By Misadventure', which includes hit tracks All You Ever Wanted, Anywhere Away From Here (with P!nk), Alone…
Track: Human – Rag’n’Bone Man: https://bit.ly/RnBMHuman
----------------------
Latest Album 'Life By Misadventure', which includes hit tracks All You Ever Wanted, Anywhere Away From Here (with P!nk), Alone…
😭1
#ai #security
Бесплатный сканер безопасности опенсорс проектов от антропиков, но только для популярных проектов, конечно.
"We accept established projects that have a critical impact on infrastructure and user security. We will consider each request on a case-by-case basis, but some things we keep in mind are: (1) Exposure to remote attacks (e.g. libraries that are used to process untrusted input); and (2) Number of users/other projects depending on this project."
https://www.anthropic.com/research/launching-opt-in-vuln-finding-service-for-open-source
Бесплатный сканер безопасности опенсорс проектов от антропиков, но только для популярных проектов, конечно.
"We accept established projects that have a critical impact on infrastructure and user security. We will consider each request on a case-by-case basis, but some things we keep in mind are: (1) Exposure to remote attacks (e.g. libraries that are used to process untrusted input); and (2) Number of users/other projects depending on this project."
https://www.anthropic.com/research/launching-opt-in-vuln-finding-service-for-open-source
Anthropic
An opt-in vulnerability-finding service for open-source software
We’re launching OSS Scanner, an opt-in vulnerability scanner for the open-source ecosystem informed by our experience using Claude to find vulnerabilities during Project Glasswing. Projects that join will receive thorough, periodic security scans by our strongest…
#math #ai
Воу, круто улучшили результат OpenAI, в 2**165. И концепция Four-minute mile интересная.
Да и идея, что, оказывается, абстрактная математика - этотупые вычисления\токенмакксинг, упирающиеся в железо, а вовсе не в изощрённый ум.
Современная DS разработка, кстати, тоже упирается в вычисления, но не на стороне LLM - последние полгода при разработке практических алгоритмов мне в основном приходится ждать завершения вычислительных прогонов. Идеи и код реализации генерятся быстро.
https://www.youtube.com/watch?v=WXh4LF3zJ1Q
Воу, круто улучшили результат OpenAI, в 2**165. И концепция Four-minute mile интересная.
Да и идея, что, оказывается, абстрактная математика - это
Современная DS разработка, кстати, тоже упирается в вычисления, но не на стороне LLM - последние полгода при разработке практических алгоритмов мне в основном приходится ждать завершения вычислительных прогонов. Идеи и код реализации генерятся быстро.
https://www.youtube.com/watch?v=WXh4LF3zJ1Q
YouTube
The Mathematics are Mad
Don’t vibe code your auth. Use WorkOS: https://trm.sh/workos
[Chapters]
00:00:00 - Why are Mathematicians so mad?
00:01:34 - WorkOS
00:02:19 - Mathematical Misalignment
00:03:55 - The Problems
00:04:27 - No more Proof fanfair
00:05:50 - Lean
00:07:08 -…
[Chapters]
00:00:00 - Why are Mathematicians so mad?
00:01:34 - WorkOS
00:02:19 - Mathematical Misalignment
00:03:55 - The Problems
00:04:27 - No more Proof fanfair
00:05:50 - Lean
00:07:08 -…
#llms #jev
Как я и говорил!
Вот и аналоги jev пошли от крупных игроков.
https://3dnews.ru/1149752/microsoft-vipustila-ii-kotoriy-vibiraet-varianti-i-ne-razgovarivaet-v-testah-on-okazalsya-v-35-raz-bistree-gpt6-sol
Как я и говорил!
Вот и аналоги jev пошли от крупных игроков.
https://3dnews.ru/1149752/microsoft-vipustila-ii-kotoriy-vibiraet-varianti-i-ne-razgovarivaet-v-testah-on-okazalsya-v-35-raz-bistree-gpt6-sol
Telegram
Aspiring Data Science
#llms #jev
Классная идея - ограничить домен вывода LLM, получить удешевление инференса + доп гарантии соблюдения схемы данных. В будущем мы наверняка будем видеть больше подобных решений, наверяка скоро AI лидеры выпустят свои подобные модельки.
Оцениваю…
Классная идея - ограничить домен вывода LLM, получить удешевление инференса + доп гарантии соблюдения схемы данных. В будущем мы наверняка будем видеть больше подобных решений, наверяка скоро AI лидеры выпустят свои подобные модельки.
Оцениваю…
#math #ai
А вот и прекрасную визуализацию к постам выше сделали.
Иллюстрация, как сообщество в реальном времени улучшает результат OpenAI в задаче перемножения целых.
Математика теперь делается PR-ами на гитхаб?! ))
https://beyond-n-log-n.netlify.app/
А вот и прекрасную визуализацию к постам выше сделали.
Иллюстрация, как сообщество в реальном времени улучшает результат OpenAI в задаче перемножения целых.
Математика теперь делается PR-ами на гитхаб?! ))
https://beyond-n-log-n.netlify.app/
#ai
Такая мысль настигла: последний год я вижу, как люди, даже признанные специалисты в своих областях, сопротивляются, не хотят признавать что ИИ (искусственный интеллект) - это вообще интеллект.
Хотя он уже нас во всех областях превзошёл, от стихосложения, рисования, до программирования и теперь вот "абстрактной" математики.
Осталось только, чтобы он скептикам сам леща отвесил механической ладонью, но и тогда останутся сомневающиеся )
И вот я вроде понял, почему так происходит, откуда берётся это отрицание очевидного.
1) Большинство людей не способны анализировать историю (да-да, школьный предмет) и делать из неё выводы. (Да и вообще анализировать информацию, похоже.)
А история показывает, как научный подход методически и из раза в раз опровергает идею человечества о своей "исключительности". Нет, мир не вращается вокруг нашей планеты. И она не одна в Галактике. Нет, человек не венец Вселенной. Он ничем (кроме более сложного поведения) не отличается от других животных (хотя многие и не желают этого признавать). Так с чего бы интеллекту быть нашим эксклюзивом?
2) Мы путаем интеллект и одушевлённость (наличие интересов и целей), потому что сами обладаем и тем, и тем, и для нас это неразделимо.
А оказалось, что одно вполне может существовать без другого.
Такая мысль настигла: последний год я вижу, как люди, даже признанные специалисты в своих областях, сопротивляются, не хотят признавать что ИИ (искусственный интеллект) - это вообще интеллект.
Хотя он уже нас во всех областях превзошёл, от стихосложения, рисования, до программирования и теперь вот "абстрактной" математики.
Осталось только, чтобы он скептикам сам леща отвесил механической ладонью, но и тогда останутся сомневающиеся )
И вот я вроде понял, почему так происходит, откуда берётся это отрицание очевидного.
1) Большинство людей не способны анализировать историю (да-да, школьный предмет) и делать из неё выводы. (Да и вообще анализировать информацию, похоже.)
А история показывает, как научный подход методически и из раза в раз опровергает идею человечества о своей "исключительности". Нет, мир не вращается вокруг нашей планеты. И она не одна в Галактике. Нет, человек не венец Вселенной. Он ничем (кроме более сложного поведения) не отличается от других животных (хотя многие и не желают этого признавать). Так с чего бы интеллекту быть нашим эксклюзивом?
2) Мы путаем интеллект и одушевлённость (наличие интересов и целей), потому что сами обладаем и тем, и тем, и для нас это неразделимо.
А оказалось, что одно вполне может существовать без другого.
💯1
#llms #jev
Вот табличка сбалансированной точности vs стоимости jev-подобных моделек на моей реальной задаче (разбор фактов из медицинской статьи).
Оригинальный jev уже не самый дешёвый и не самый точный )
Традиционные генеративные LLM-ки по точности отстают: qwen3.8-flash 0.920, mimo-v2.6-flash 0.910, glm-5.3-flash 0.900, deepseek-v4-pro и gpt-6-luna по 0.890, а по стоимости на порядок выше.
Вот табличка сбалансированной точности vs стоимости jev-подобных моделек на моей реальной задаче (разбор фактов из медицинской статьи).
Оригинальный jev уже не самый дешёвый и не самый точный )
Традиционные генеративные LLM-ки по точности отстают: qwen3.8-flash 0.920, mimo-v2.6-flash 0.910, glm-5.3-flash 0.900, deepseek-v4-pro и gpt-6-luna по 0.890, а по стоимости на порядок выше.
Forwarded from partially unsupervised
Слушаю «Утопию правил» Дэвида Гребера. Во второй главе - основанной на эссе Of Flying Cars and the Declining Rate of Profit - он ворчит про то, как исследования последних пятидесяти лет замедлились и перестали приносить плоды обществу, используя метафору летающих автомобилей и scifi 1950-х. Летающих тачек не появилось, только заполнение формочек в SaaS, унылый интернет и вообще сплошная симуляция. Гребер критикует менеджериализм и бюрократию (поддерживаю, пусть часто и в ущерб карьере), и заодно неолиберализм в целом (тут его местами заносит, например, в романтизацию совка).
Основной месседж состарился отлично, а иллюстрации - просто чудовищно. Эссе было написано в 2012, в год выхода AlexNet, первого шага к bitter lesson.
> We don’t have computers we can have an interesting conversation with, or robots that can walk our dogs or take our clothes to the Laundromat.
Теперь разговоров с канплюктерами у нас избыток, а вот прогулки с собакой я бы отдал роботу в последнюю очередь.
> Still, precision weapons never do seem capable of assassinating specific individuals (Saddam, Osama, Qaddafi)
Хороший год для сбора контрпримеров (хотя парочке specific individuals бы еще...)
> ..in a technological environment in which the only breakthroughs were those that made it easier to create, transfer, and rearrange virtual projections of things that either already existed, or, we came to realize, never would.
Обзывайте меня оптимистом, но помимо рилсов и нейрослопа последние десять лет принесли нам быстрые чипы из EUV литографов, многоразовые ракеты, дешевые батареи и mRNA вакцины. Не эпоха Bell Labs, но все не так плохо.
> ...there isn’t very much to be learned from sequencing genes that’s of much use to anyone else.
На почве критикуемого проекта генома человека расцвели тысячи цветов, тот же CRISPR и диагностическое секвенирование за копейки.
В общем, технологический пессимизм не разделяю. Жаль, что неудачные примеры заставляют уместную критику выглядеть слегка нелепо.
Основной месседж состарился отлично, а иллюстрации - просто чудовищно. Эссе было написано в 2012, в год выхода AlexNet, первого шага к bitter lesson.
> We don’t have computers we can have an interesting conversation with, or robots that can walk our dogs or take our clothes to the Laundromat.
Теперь разговоров с канплюктерами у нас избыток, а вот прогулки с собакой я бы отдал роботу в последнюю очередь.
> Still, precision weapons never do seem capable of assassinating specific individuals (Saddam, Osama, Qaddafi)
Хороший год для сбора контрпримеров (хотя парочке specific individuals бы еще...)
> ..in a technological environment in which the only breakthroughs were those that made it easier to create, transfer, and rearrange virtual projections of things that either already existed, or, we came to realize, never would.
Обзывайте меня оптимистом, но помимо рилсов и нейрослопа последние десять лет принесли нам быстрые чипы из EUV литографов, многоразовые ракеты, дешевые батареи и mRNA вакцины. Не эпоха Bell Labs, но все не так плохо.
> ...there isn’t very much to be learned from sequencing genes that’s of much use to anyone else.
На почве критикуемого проекта генома человека расцвели тысячи цветов, тот же CRISPR и диагностическое секвенирование за копейки.
В общем, технологический пессимизм не разделяю. Жаль, что неудачные примеры заставляют уместную критику выглядеть слегка нелепо.
#xor #tabular
Что за число напечатает код
Близкое к 1.0 (100% точность, ведь градиентные бустинги над деревьями очень мощны и хороши, особенно для бинарной классификации, а связь таргета и признаков простая и детерминированная)?
Или близкое к 0.5 (50% точность, случайное угадывание, ведь это знаменитая "задача XOR"))) ?
Ответ: хрен там плавал! близкое к 0.5 . И это дают также xgboost & lightgbm.
Что за число напечатает код
import numpy as np
import pandas as pd
from catboost import CatBoostClassifier
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import accuracy_score
rng = np.random.default_rng(0)
n = 4000
m=100
# 3 informative binary columns, target = x1 XOR x2 XOR x3
info = rng.integers(0, 2, size=(n, 3))
y = info[:, 0] ^ info[:, 1] ^ info[:, 2]
# 100 pure-noise columns
noise = rng.standard_normal(size=(n, m))
X = pd.DataFrame(
np.hstack([info, noise]),
columns=["x1", "x2", "x3"] + [f"noise_{i}" for i in range(m)],
)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.3, random_state=0)
model = CatBoostClassifier(verbose=0, random_seed=0)
model.fit(X_train, y_train)
acc = accuracy_score(y_test, model.predict(X_test))
print(f"CatBoost test accuracy: {acc:.3f}")
Близкое к 1.0 (100% точность, ведь градиентные бустинги над деревьями очень мощны и хороши, особенно для бинарной классификации, а связь таргета и признаков простая и детерминированная)?
Или близкое к 0.5 (50% точность, случайное угадывание, ведь это знаменитая "задача XOR"))) ?