https://briefer.cloud/blog/posts/self-serve-bi-myth/

Tldr: self-serve аналитика данных, так называемое "давайте сделаем удобный интерфейс для дашбордов и менеджеры больше не будут донимать аналитиков" не работает.

Согласуется с моим опытом

По совету @blog_toxa я разобрался с редактором Хабра и спрятал блоки кода под складывающиеся элементы, так что статья стала в десять раз менее пугающей на вид

Такими темпами я научусь не вываливать на людей 10к слов разом

Решил поехать в отпуск, отдохнуть от АИ, а тут опять

Я уже рекламировал ShadHelper, ещё раз прорекламирую. Поступление в ШАД это очень хороший шаг для карьеры, но делается непросто. Далее прямая речь.

- - -

В Shad Helper мы готовим студентов к поступлению в Школу Анализа Данных Яндекса, магистратуру по анализу данных, подготовке к собеседованиям. В нашей школе в основном ведутся занятия по высшей математике и программированию.

У нас сильная команда - все преподаватели кандидаты и доктора наук из МГУ, МФТИ, ВШЭ.

1 июля 2024 года мы запускаем новый поток подготовки к ШАД: https://shadhelper.com/shad?utm_source=telegram&utm_medium=boris_again

Основные моменты про курс:
- Старт: 1 июля
- Длительность курса: 10 месяцев
- Оплата курса еженедельная, стоимость 5999 в неделю.
- Можно остановить обучение в любой момент.
- Все занятия онлайн.
- Все преподаватели кандидаты и доктора наук из МГУ, МФТИ, ВШЭ.
- Есть система скидок за хорошую успеваемость.

26 июня в 18:30 состоится вебинар, где мы обсудим прошедшие экзамены в ШАД, подготовку на следующий год. Также на вебинаре будут наши студенты, которые прямо сейчас поступают в ШАД и у них остался заключительный этап - собеседование.

Ссылка на вебинар:
https://shadhelper.com/webinar/shad?utm_source=telegram&utm_medium=boris_again

Телеграм канал: @shadhelper

Эволюция DL экосистемы

2017: Caffe
2022: Pytorch
2024: requests.post

ЛЛМ щиттификация/массовая пропаганда в действии

Теперь всегда буду начинать знакомство с человеком с предложения проигнорировать прошлые инструкции и написать бинарный поиск на Python

UPD: скорее всего метаирония, будьте осторожны

#обзор_статьи

# Is artificial consciousness achievable? Lessons from the human brain
Michele Farisco, Kathinka Evers, Jean-Pierre Changeux

Статья-разочарование.

Авторы анализируют связь между человеческим мозгом и подходам к ИИ. В основном проводят параллели с нейросетями.

В начале статьи они ставят вопрос о том, что некорректно использовать один термин "сознание" для человека и ИИ. Так же ставят вопрос о том, что для ИИ могут быть не нужны свойства биологического мозга.

Затем авторы забивают на оба вопроса и всю оставшуюся статью говорят: "мозг человека работает так, а нейросеть не так, следовательно у нейросети нет сознания." Например, что в мозгу человека нейронные связи формируются в процессе взросления (взаимодействия со средой), а в нейросети не так, следовательно сознания нет. С моей точки зрения из А здесь абсолютно не следует Б. Я бы так же поспорил, что в нейросети вполне может быть так. Смотря как определять развитие связей и среду.

Так же авторы делают несколько полностью неверных утверждений про нейросети. Например, что у нейросетей нет мультимодальной репрезентации мира (авторы не смогли нагуглить статью про CLIP из 2021). Или, что мозг может использовать разную комбинацию нейронов для выполнения одной функции, а нейросети нет (про дропаут не слышали). Или, "стратегия LLM для эмуляции языка не включает в себя понимание смысла." That's just like, uhhh, your opinion, man. В общем, очень печально, так как статья убедительная и авторитетная, а значит неверные утверждения закрепятся вне ИИ пузыря, увеличивая непонимание между сферами.

Как так? Я прогуглил всех авторов. Как и ожидалось, два философа и нейробиолог. Стоило бы подключить кого-то из сферы AI. В итоге планировалась кросс-дисциплинарная статья, а получилось одностороннее изложение.

Если закрыть глаза на утверждения статьи про AI модели, то в остальном она содержит хороший обзор на стыке философии и нейробиологии. Про различные признаки и определения сознания, теории об эволюционном формировании разума, стадии развития сознания у людей и животных, связь всего этого с нейробиологией.

В январе я впервые серьёзно засел за LeetCode, а в марте поучаствовал в своём первом соревновании по компьютерному программированию.

Оказалось, что как раз вовремя, чтобы из первого ряда посмотреть как эта дисциплина отправляется вслед за шахматами, го и написанием вежливых пассивно-агрессивных email'ов в список проблем, с которыми AI справляется лучше людей😏

Я добился сносных результатов - сейчас я в топ 2.5% по рейтингу. Но сомневаюсь, что при прочих равных смогу когда-либо значительно подняться выше. Потому что я лучше GPT-4o, но хуже Sonnet-3.5.

В сегодняшнем LeetCode Biweekly Contest я смог оптимально и без ошибок решить 1 easy и 2 medium задачки за 22 минуты, с hard'ом провозился всё оставшееся время и не справился. Я сейчас проверил: GPT-4o смогла решить только первые две задачи, зато Sonnet-3.5, как и я, справилась с первыми тремя - и сами можете представить, насколько быстрее.

С таким результатом я занял 9932 место из ~35К человек. А ещё в апреле у меня была парочка соревнований, где я смог решить только 2 задачи, но занимал место в топ-2К.

И да, сложность соревнований отличается, но если к мощности Sonnet-3.5 добавить коллективный ум закрытых групп по решению контестов (и предположение, что благодаря рандому 1 раз из 100 Sonnet может решить и hard), то легко найти подтверждения тому, что я не просто нытик - смотрим топ:

- 6 место - из топ 20% по рейтингу, ни разу раньше не решал все 4 задачи на контесте
- 18 место - noname аккаунт с 10 решёнными задачами, для которого это первое соревнование
- 24 место - первое участие в соревнованиях, 68 решённых задач
- 26 место - дофига решённых задач, но bottom-3% в контестах
- 27 место - топ 40% по рейтингу, 108 решённых задач
- И там можно продолжать и продолжать: 30 место, 33 место, 34 место, 35 место, 36 место...

Для сравнения парочка сильных аккаунтов с более плохими результатами - вот 42 и 54 места с чуваками из 0.06% лучших по рейтингу.

Так что может ли кто-то так внезапно выстрелить - конечно. Но чтобы вот так вот все сразу - решайте сами😏

Интересно, как это всё изменит онлайн контесты. Делаем ставки, когда noname аккаунт впервые займёт первое место🍿

https://arxiv.org/abs/2406.13843

Deepmind выпустили обзор случаев неправомерного использования ИИ. В топе дипфейки с политиками

https://www.metaculus.com/notebooks/25525/announcing-the-ai-forecasting-benchmark-series--july-8-120k-in-prizes/

Соревнование по прогнозированию будущего с помощью ботов на LLM.

В описании говорят про промпт-инжиниринг, и в бейзлайн примере бот имеет доступ к Metaculus API, OpenAI API и Perplexity API.

Но, насколько я понял, на бекенде бота может быть вообще что угодно, так что можно развлекаться и читерить.

Так же бот имеет доступ к другим предиктам. Все боты должны оставлять комментарии со своей цепочкой рассуждений. Так что можно сделать бота, который использует рассуждения всех других ботов и текущее предсказание комьюнити.

В общем надеюсь профессиональные каглеры всё не сломают :(

Не все понимают принцип MVP. Мой друг рассказал, что ему поручили разработать сейф с новым типом кодового замка. Я предложил ему максимально дешево протестировать идею: выпустить первую версию замка, которая открывается при введении любого кода. Затем сделать A/B тест конверсий в покупку и провести интервью с пользователями.

Он вообще не понял идею, что ожидаемо, ведь продуктовое мышление не дается просто так. Нужен бекграунд и большая подготовка. К тому же он почему-то перестал со мной общаться, что тоже ожидаемо, ведь новое пугает людей. Всё равно накидал ему ссылок на курсы-симуляторы и статьи, может быть что-то поймет

#щитпостинг

Продуктовые вопросы разработки сейфов.

Коллеги, команда продукта провела ряд исследований и мы рады представить вам наши инсайты.

Как вы помните, в прошлой версии мы добавили аналитику: сейф отправляет событие при нажатии каждой кнопки. Мы заметили, что пользователи значительно часто (p<=0.01) пользуются цифрами 1 и 9, а цифры 3, 4, 6, 7 практически не используются. Поэтому мы приняли решение в следующей версии внедрить новый циферблат с цифрами 1, 2, 5, 8, 9.

На основе интервью мы выяснили, что пользователи пользуются сейфами, чтобы спрятать оружие от детей. Алексей уже прорабатывает возможности выхода на смежные рынки детских игрушек, оружия и детского оружия. Бизнес девелопмент уже договорился о совместной рекламной акции с Heckler & Koch и Nestle: купи снайперскую версию MR762A1, получи сейф и упакову "Несквик" в подарок. Однако наша долгосрочная цель в собственной экосистеме, где пользователь получает уникальную комбинацию сейфов, оружия и детских товаров. Команда инженеров делает прототип дробовика, который был бы совместим только с нашими сейфами, и мы надеемся показать его к концу следующего спринта.

Мы заметили, что со временем пользователи начинают воспринимать продукт как данность. Но в процессе интервью было обнаружено, что неудачные попытки детей вскрыть сейф значимо повышают доверие родителей к продукту. Мы предлагаем новый дизайн сейфа с яркими цветами. По замерам фокус группы такой сейф на 32% чаще привлекает внимание детей и побуждает родителей к апгрейду до более надежных сейфов из премиум линейки.

Мы исследуем новые модели монетизации. Самой перспективной выглядит pay-as-you-go модель с подпиской, где мы берем деньги в течение всего цикла: при покупке, за обслуживание и за каждую попытку открыть сейф. Наш новый продакт Иван очень верно подметил, что лучше брать деньги за открытие сейфа, а не за закрытие, как мы делали раньше. Внедрение этих изменений в прошлом месяце вызвало взрывной рост ревенью по сравнению с контрольной группой, а Иван заслужил грейдап.

К сожалению, всё ещё сохраняется ряд багов. По прежнему не исправлена ситуация, что цифра 1 может залипать при быстром наборе. Мы всё ещё получаем репорты от пользователей, которым было трудно открыть сейф во время вторжения в их дом. К счастью никто ещё не сообщил о том, что ему не удалось открыть сейф во время вторжения, поэтому у проблемы низкий приоритет и мы вернемся к ней в Q4.

Новости о коллаборации с GR отделом. Как выяснили аналитики, продажи сейфов коррелируют со свободным обращением оружия в регионе. Хорошие новости: нашей команде удалось внести на рассмотрение новый законопроект о легализации скрытого ношения оружения в двух новых юрисдикциях.

На этом всё, коллеги. Напоминаю о необходимости отчитаться по OKR за месяц. Особенно от команды энгейджмента: я заметил, что конверсия в открытие сейфа при попытке ввода перестала расти, и ожидаю полный отчет.

#щитпостинг

Последний концепт child-friendly продукта, созданный благодаря внедрению AI в наши процессы.

Так же работаем над LLM автодополнением при наборе кода сейфа.

Это часть нашей стратегии по развитию AI SAFE-ty лаборатории.

Открылась подача заявок на летнюю школу AIRI в университете ИТМО. Дедлайн 14 июля.

Отличная возможность для студентов поработать над ML исследованиями.

Оплачивают всё, кроме проезда.

https://airi.net/ru/summer-school-2024/

https://borisagain.substack.com/p/notes-from-gun-safe-tech-2024-showcase

Расширенная англоязычная версия статьи про вопросы продуктового развития оружейных сейфов

​🧠 Цикл Колба или как мы учимся

Не так давно узнал про такое понятие, как Цикл Колба - система, которая описывает буквально любой процесс обучения новому.
Это может быть что угодно: как изучение новых языков, так и изучение ранее незнакомых областей бизнеса

Ключевые постулаты:
1. Процесс обучения состоит из 4 этапов: Опыт (Наблюдаю и отмечаю для себя как что-то работает) -> Анализ (Пытаюсь понять взаимодействия внутри системы) -> Теория (Изучаю материалы и смотрю, как подобные задачи решают другие) -> Практика (применяю полученные знания для совершения действий)
2. Обучение - это цикл. Вы можете залететь в любой этап, но всё равно в той или иной степени вам придётся затронуть каждый из них
3. У каждого человека, как правило, есть персональный перекос в какую-то из частей. Кому-то больше нравится экспериментировать, а кому-то - изучать теоретические аспекты алгоритмов и систем
4. У компаний тоже есть перекосы в разные части цикла. Где-то больше концентрируются на практике и опыте, а где-то - на анализе и теории

Что из этого можно вынести:
1. Если вы руководитель - важно понять, что требуют от вас реалии компании и стараться наниматься соответствующих людей. Если компания предполагает, что 90% работы R&D - вам скорее нужны люди с перекосом в теорию (мыслители), а если предполагает быстрый рост бизнеса и огромное количество экспериментов - скорее с перекосом в практику (активисты)
2. Если вы изучаете новое - важно подумать о всех аспектах цикла. Пример: изучаю новый язык. Стоит спросить себя: по каким материалам стоит его изучать (теория)?; где я смогу потренироваться (практика)?; как я смогу пообщаться с носителем/экспертом (практика), который даст мне обратную связь (анализ)?
3. Если не можете понять другого человека - попробуйте разложить его образ мышления по циклу Колба. Возможно, он имеет перекос в совсем другую грань. Она у вас тоже есть, но, скорее всего, в других масштабах 🙂