Как оценивать качество?

У каждого агрегатора такси есть несколько типов машин — эконом, комфорт, комфорт+, бизнес, VIP. Самые дорогие тоже отличаются — это Мерседес E-класса / BMW 5-серии или S-класс / 7-серия, а в максимальном варианте — Maybach.

На парковке стояло несколько таких авто и мне задали вопрос — а чем они отличаются? У меня не нашлось вразумительного ответа. Попытался сформулировать сам, не подглядывая в интернет, и в голову шли какие-то очень поверхностные вещи: Майбах больше, материалы отделки богаче, ход тише, опции навороченнее etc.

Это маркетинг высшего уровня!

:: Я не знаю, сколько стоят эти авто в конкретной комплектации, но с первого взгляда чувствую 'класс' автомобиля, его принадлежность к очень понятному слою общества.

:: И E-класс и S-класс будут удовлетворять необходимость в передвижении из точки А в точку Б, необходимость в комфорте, но они созданы не для этого, а для сигнализации об определённом статусе.

:: Этот маркетинг стоит очень дорого и выстраивается годами, десятилетиями. В высшую лигу брендов нельзя попасть, запустив пару рекламных флайтов на ТВ и заполнив всё медиапространство. Для начала нужно по-крупицам выстроить сообщение и затем долго и тщательно его коммуницировать.

Также интересно, что

:: Я не смог сразу оценить ситуацию из первых принципов и объяснить разницу человеку далёкому от автомобильной тематики. Просто круче и всё. Просто в 3 раза дороже.

:: У каждого из нас масса подобных установок в отношении брендов, которые мы не можем разглядеть и доверяемся прошлому выбору.

Анализируя аккаунты некоторых российских брендов в TikTok на практическом примере почувствовал принцип Shit-in — Shit-out. Нет цели оскорблять кого-то, лишь делюсь наблюдениями:

:: Крупные бренды = строгие полиси. Много чего нельзя, очень высокие риски в случае скандалов и неодназначных публикаций. Это сразу зажимает сверху — без мата, без острых тем. "Как бы чего не вышло".

:: Специфика площадки. В TikTok не зайдёт то, что хорошо показывает себя в инсте, фейсбуке или VK. Здесь свой контент и принципы его подачи. Есть большой соблазн не разбираться, а адаптировать готовое.

:: Не всё решается деньгами. Качество картинки, звук и монтаж менее важны и могут быть выполнены буквально на коленке. Большие бренды не готовы делать контент низкого качества, потому что это нарушение tone of voice.

:: Не те люди. (1) Несколько людей, ответственных за креатив в компании скорее старше 25 лет, с меньшей восприимчивостью к новому. (2) Они занимают достаточно высокую должность, чтобы единолично принимать решения по контенту. (3) Они достаточно долго в диджитале, чтобы уверовать в то, что "понимают как тут всё работает" (люди искренне веруют в эту иллюзию, truss me!). (4) Они считают себя креативными, не являясь таковыми. (5) Самое важное — они год назад плевались от тиктокеров, показушно коверкали название платформы, считали, что там нет платёжеспосоьной аудитории. И подсознательно продолжают так думать, не понимая сути площадки. (6) Поэтому главная причина идти в TikTok — наличие там всех конкурентов.

Так и получаются унылые, номинальные аккаунты брендов, работающие по принципу "чтобы было". Можно залить рекламу через Spark Ads (инструмент позводяет продвигать в рекламе посты из аккаунта), но сотни тысяч и даже миллионы купленных просмотров не заменят искреннего органического роста, не подменят живых подписчиков.

Выход? Принять правила площадки и действовать сообразно им. Об этом как-нибудь позже.

​​Психологические искажения при принятии решений: почему мы совершаем ошибки

У каждого из нас есть искажения, которые мы не выбирали. Они защищают нас от жизненных реалий, иногда слишком бережно. Собрал несколько сумбурных заметок на полях о предубеждениях, которые мне кажутся занимательными:

Иллюзия контроля

Самое фундаментальное предубеждение, которое есть у каждого: иллюзия контроля.

Большинство людей и не подозревают, что плохо принимают решения; скорее, мы верим, что сами управляем собственной судьбой. Однако профессор биологии Роберт Сапольски думает, что это не так, никогда так не было и неизвестно, будет ли — у нас на самом деле нет свободы выбора. Единственный контроль = выбор пути из лабиринта. Неправильный выбор = наибольший уровень страданий.

Я настроен менее скептически: кажется, мы лишь частично жертвы внешних обстоятельств. Часть из нас являются сторонниками фатализма, но не стоит зацикливаться на этом. Лучше задаться вопросом: «Почему я делаю тот выбор, который делаю?». Именно так можно дойти к множеству замечательных открытий ;)

Искажение подтверждения

Мы склонны обращать внимание на доказательства, подтверждающие то, во что мы верим, а не наоборот. Чаще всего мы воспринимаем информацию и окружающий мир примерно однородно и одинаково. Мы не признаем сознательно своих искажений. Но более показательно то, что люди делают, а не то, о чём говорят.

Чем больше человек видит нечто — тем больше в это верит = это и есть сила внушения. Когда нас спрашивают что-либо, мы бессознательно выбираем тот ответ, который усиливает наши собственные предубеждения.

Эффект ореола

Эффект ореола — хорошо известное когнитивное искажение. Это иллюзия знания, когда испытуемые склонны верить в то, с чем они заранее согласны.

Чтобы продемонстрировать эффект ореола, участникам исследования сообщили, что недавно разработанный крем хорошо защищает кожу. Затем испытуемых поделили на три группы и сказали, что либо: А) крем действует; Б) он вызывает гиперпигментацию в 1 случае из 1000; или В) он не защищает в 30% случаев.

Когда участникам дали опробовать крем, они оценили его по пятибалльной шкале, а затем им предложили приобрести крем за доступную сумму. Участники в когорте А оценили крем гораздо выше, чем в прочих.

Люди принимают больше решений в гипотетическом будущем, чем на данных из прошлого. Поэтому мы часто делаем поспешные выводы и опираются на факты, подтверждающие эти выводы.

​​Как мы получаем и передаём информацию?

Мозг взаимодействует с миром посредством каналов ввода / вывода информации.

Из чего состоит ввод?

:: Восприятие внешнего сигнала. Пример: водитель видит пешехода, перебегающего дорогу — визуальный раздражитель доходит до мозга в среднем со скоростью 250 миллисекунд (четверть секунды).
:: Выбор способа обработки исходя из контекста — автоматически / с вмешательством 'сознания'. Пример: если опыт вождения велик, незачем тратить ресурс мозга на осознанное решение.
:: Принятие решения — о действии / бездействии. Пример: нажать на тормоз, или человек успеет перебежать?

У каналов ввода есть понятные ограничения — например скорость восприятия информации, неумение видеть в темноте или слышать на дальних расстояниях. Мозг тратит 20-60% ресурсов на декодирование только визуального сигнала +дальнейшая обработка и принятие решений, которые проходят через сложную систему установок, искажающих полученные данные.

Каналы вывода информации тоже довольно ограничены.

:: Мы кодируем данные с помощью языка — составляем слоги в слова, в предложения и обороты, чтобы передавать комплексные и даже абстрактные идеи. Но если для чего-то нет подходящего названия — это выпадает из нашей области внимания и становится «ничем» для нашего мозга, как у Древних Греков (и других «древних» культур), которые не знали голубого цвета.
:: Другой канал вывода = тело. Жесты и мимика мало полезны при удалённом общении и сильно варьируются в зависимости от контекста и культурных особенностей.

Итого: получая информацию человек видит не полную картину, обрабатывает её через свои предубеждения и на выход выдаёт сжатый условностями результат.

​​Как преодолеть ограничения на ввод/вывод информации?

Brain–computer interface (BCI) — это прямой канал связи между мозгом и внешним интерфейсом. Первые опыты начались в 1920-х с обнаружения электрической активности мозга, а активные исследования ведутся с 70-х годов. Такие устройства чаще используют для узких целей — для восстановления отдельных функций организма или для их дополнения. В продаже есть и потребительские приборы, но пока из того что видел — это игрушки (зажечь лампу / включить YouTube).

Как могут помочь BCI в части передачи информации:

:: Получаем больше данных. Видим, ощущаем, слышим то, что приносят внешние сенсоры.
:: Лучше понимаем себя. Датчики, считывающие состояние организма дают информацию об усталости, стрессе, возросшем сердечном ритме, узнаём о необходимости сделать полный чекап.
:: Интерпретируем информацию, не подвергая искажениям. Задача не для BCI напрямую, но если пофантазировать — собираем данные о проблеме, просчитываем варианты на облаке, даём человеку оптимальный выбор.
:: Проще передаём информацию. Без необходимости кодировать её в язык, кратно быстрее — как в US Army, где ведется внедрение (?) телепатии между солдатами.

Facebook разрабатывает AI-систему, которая потенциально может слышать / видеть и помнить всё что делает пользователь. Компания активно инвестирует в AR, и Ego4D станет частью усилий по захвату дополненной реальности.

Суть разработки — анализ окружения через видео / звук от первого лица (с AR-очков) для:

:: Эпизодической памяти — поможет «вспомнить», где лежат бабушкины часы;
:: Аудио-визуального запоминания — «напомнить» кто, где и что сказал;
:: Предсказания — куда повернуть ручку на духовке, чтобы выбрать температуру под рецепт и когда закидывать лук;
:: Движения объектов и рук — как играть на ударных или держать теннисную ракетку;
:: Социальные взаимодействия — перевод собеседника, который говорит на незнакомом языке, усиление его/её голоса.

Честно говоря — никогда не смотрел с такой стороны. AR всегда представлялся такой вещью-в-себе, где у меня появляется аватар собеседника в зум-колле или можно ловить покемонов.

С этой новостью же что-то щёлкнуло

:: Если у сервиса есть полный доступ к видео и аудио, то появляется возможность аналитить происходящее вокруг и в real-time отдавать данные, как у фантастов, где у каждого человека рядом с головой висят «социальные кредиты», а просканировав кроссовки взглядом можно купить такие же в пару кликов.
:: До этого основная область анализа видео — от третьего лица, и будто никто не пробовал посмотреть на распознавание объектов со стороны человека, хотя в конечном счёте всё ради этого и делается — расширить наши возможности, ускорить работу. Эта разработка Facebook будто убирает невидимое лишнее звено.
:: Машины думают лучше и выполняют некоторые операции лучше людей, но всё ещё хуже проявляют себя в движении. Если Facebook пропушат свои очки и будут собирать с них информацию — это потенциально даст также толчок к тому, чтобы научить роботов координации, тому как люди взаимодействуют с окружением, объектами и другими людьми.
:: Отдельный странный момент — система сможет напомнить, что говорил человек, который сейчас вне поля зрения. И это хорошо в моменте, чтобы не искажать воспоминания, но также кажется не совсем этичным. Пока непонятно, как правильно обходить «воспоминания» об умерших.

Пока это только зачатки технологии — если я верно понимаю, очень сложно и ресурсозатратно анализировать картинку и тут же выдавать какой-то результат. А ещё нужны массивные датасеты видео от первого лица, но компания как раз занята их сбором, и зная их жёсткую политику — это только вопрос времени.

Повёлся на броский заголовок — новость — Facebook планирует нанять 10 000 человек в Европе для работы над метавселенной. Попытался разобраться и оказалось, что на декабрь 2020 года в ФБ на фулл-тайме работало 58 604 человек, значит наймут около +17%. Теперь цифра кажется не такой гигантской, особенно учитывая сложность работы над целой VR-вселенной. Продолжаю наблюдения ;)

Наткнулся на интересное исследование MIT. Проанализировали то, как люди идут из точки A в точку B на выборке 14 000 человек и 550 000 их пеших походов. Оказалось, что мы выбираем не самый кратчайший путь, но дорогу, которая (1) требует меньшей нагрузки на мозг и (2) уменьшает «угловое смещение», т.е. как можно меньше отклоняется от заданного направления, даже если прямыми углами идти было бы быстрее.

Что подумал:

:: Очевидно, путь также выбирается из привычки, либо из тех мест, что уже знакомы. Человек менее вероятно пойдёт улицей, которой никогда не ходил; выбор будет определяться ещё и всем прошлым опытом, например «не пойду больше через тёмную арку».
:: По моим наблюдениям — люди склонны «не замечать» альтернативные пути и обходы, даже если потенциально они могут помочь сэкономить время. В моей голове это работает так: «Я сегодня пойду через этот овраг, потому что кажется я видел там тропу. В худшем случае я опоздаю и пройдусь по грязи, в лучшем — сокращу все будущие походы по этому маршруту на N-минут».

Я очень люблю ходить незнакомыми маршрутами, воспринимаю это как изучение карты местности в древних RPG, где можно рассеять темноту, только побывав на неизведанном клочке земли.

А какими маршрутами ходите вы?

Куда пропал Марк?

В начале октября я перестал писать — нужно было сделать перерыв, потому что:

:: Потерял нить — зачем пишу, для кого, упустил единую идею, которая начала проклевываться в начале
:: Не осталось заземлённых тем, о которых хотелось бы подумать
:: Из-за специфики процесса написания и публикации было мало времени нормально осмыслить текст, прожарить его
:: Тексты получались скучными, плоскими, неинтересными, начали ходить вокруг да около, не давая добавленной ценности, не объединяясь в единую повестку
:: Начал чувствовать неопределенность, тревожность, неудовлетворение текстами и поэтому старался избегать их написания

Всё это вылилось в необходимость остановиться, перезагрузиться и с новыми силами вернуться к каналу. Сперва я обдумал каждый из этих негативных пунктов, прилежно обработал каждый, но потом ко мне пришло осознание того, что стало основной блокирующей точкой проекта:

:: Множество занятных для меня штук лежит во внешнем мире. Я хочу изучать их и погружаться, знание представлено в книгах, лекциях, подкастах и т.п.
:: При этом я пишу 99% времени про внутреннее — переживания и наблюдения, оторванные от внешнего мира
:: Почему так? Потому что этому способствует процесс написания. Если я пишу с телефона в дороге, я не могу найти несколько статей по теме, переработать их и выдать заметку за 20 минут (именно столько ~ я тратил на канал в день)
:: Поэтому я в прямом смысле пишу о том, что вижу, мне недостаёт качественных внешних сигналов и на выходе у меня получаются однообразные тексты. Нет, ну я получаю какую-то полезную информацию, но её мало и недостает для того, чтобы это выливалось в тексты

И тут у меня родилась стройная концепция:

:: У человека есть цели. Чтобы к ним прийти нужно топливо: в том числе знания и навыки. Навыки лучше усваиваются в практике, знания можно получить извне. Информационное поле вокруг — это неструктурированное знание. Чтобы получать качественное знание и избавиться от шума (насколько это возможно) нужно самостоятельно формировать это поле
:: Есть инпут, в который вкидываются разговоры, прочитанные книги, впечатления от поездок и трендовые тиктоки; есть алгоритм (мозг), пережевывающий эти входные данные; есть аутпут — текст, который пригоден для чтения
:: Для чего это нужно? Чтобы перейти «интереса» к «пониманию» новой сферы — чтобы объединять с другими блоками знаний в голове и применять на практике под неожиданными углами
:: Результат — погрузиться и разобраться так сильно, что это становится преимуществом в игре «заработать больше денег» / «дать больше ценности» / любой другой игре, в какую вам хочется поиграть
:: Помимо непосредственно работы по переработке мыслей в тексты система вырабатывает энергию, от которой идёт подзарядка, чтобы бежать эти марафоны. Т.е. локальная метрика = полученная от каждой публикации энергия

Теперь я пишу вечерами — выделил себе время на сёрфинг и обработку мыслей. Как оказалось — непросто сформировать правда качественный пул источников, из которых можно вдохновляться. И пока это выглядит так, что я рассеянно листаю Hacker News в поисках чего-то, что зацепит взгляд 🤖

Прислали пост — официальная рекламная площадка Телеграма наконец запущена! Подробнее например здесь: https://t.me/durov\_russia/35

Побежал тестировать — хотел залить рекламы для Учитесь думать, пока ставки не взлетели из-за больших брендов и криптобаронов, но уже на моменте запуска столкнулся с вот такой штукой:

«To ensure and maintain high quality of ad content, a minimum advance payment of €2,000,000 is required to launch ads on the Telegram Ad Platform».

Выводы: ждём, пока выкатят на простых смертных; не все русскоязычные каналы про маркетинг корректно указали требования по бюджету — зато прыгнули на хайповую новость ;)

Заинтересовался платформой Shopify. Компания хочет давать продукт из коробки, где пользователю легко построить свой онлайн-магазин, не выходя из экосистемы. Для этого у них есть магазин приложений — приложения расширяют дефолтную функциональность.

:: Магазин даёт сторонним девелоперам возможность сопровождать процесс на всём пути — помогать мерчантам с маркетингом / доставкой / рекомендациями / whatever. Каждое из таких направлений — самостоятельная и очень большая возможность
:: Девелоперы могут хорошо зарабатывать — есть понятная модель, а с недавних пор на первый $1M прибыли нет комиссии, на всё что сверху — всего 15% (всего, потому что в App Store — 30%)
:: Есть целый ряд инвестиций в проекты на платформе, хороший сигнал

Почему экосистема Shopify удобна для запуска продуктов?

:: Дружелюбные API для разработчиков. Обучающие программы и внятная документация. Уменьшает боль от входа на площадку
:: Обновленные алгоритмы рекомендаций и поиска. Твой продукт найдут, он не потеряется на последних страницах поиска
:: Возможность запускать рекламу. Понятно, откуда можно привлечь трафик в своё приложение
:: Коммьюнити вокруг экосистемы. Легко найти ответы, потому что ранее уже кто-то сталкивался с подобным (+ Shopify проводит мероприятия для девелоперов). Это серьёзное отличие от подхода App Store или Google Play
:: Прямая монетизация. Можно собирать деньги как угодно и бустануть за счёт отсутствия комиссий на первый миллион прибыли
:: В среднем один мерчант юзает ~6 приложений из стора Shopify для своего магазина. На платформе около 2 млн. мерчантов, можно добавить цифр и прикинуть total addressable market. И это много — на BigCommerce и Magneto (конкуренты Shopify) — 60k и 250k соответственно
Продолжаю наблюдения

Почитать
:: ‘Developers have what they need’: How Shopify’s app ecosystem boosted its core business
:: How to Build a Shopify App: The Complete Guide

И правда...

На The Verge вышел материал с заголовком «Facebook’s lost generation», ключевые поинты:

:: С 2019 года в США тинейджеры используют приложение Facebook на 13% меньше, в прогнозе следующих двух лет — снижение ещё на 45%.
:: Страггл начался ещё в 2012, но только в последнее время вызов стал существенным под натиском TikTok и Snapchat.
:: С 2017 года компания пытается выйти на целевую аудиторию. Были попытки создать Messenger for Kids, отдельный Instagram; Facebook не постеснялся добавить Reels как полную копию конкурента.
:: Facebook был сконцентрирован на тексте и не смог вовремя прыгнуть на видео-тренды. Даже добавление stories — удачная копия основного функционала Snapchat.
:: Хотят удержать аудиторию продуктами в области mental health (sic!), менторства для молодёжи и вовлечения в локальные инициативы и обсуждения.
:: В том числе рассматривали возможности: расширить алгоритмы ленты, чтобы они показывали свежую информацию вне контент-пузыря, сделать новый News Feed, позволить пользователям делать разные профили под разные Facebook Groups, сделать новую версию групп, Groups+, с более тесными взаимодействиями.
:: Между Instagram / Facebook есть разница в использовании — первая площадка медленнее теряет молодую базу. Молодые люди на западе воспринимают Facebook как место для людей возрастом 40-50+, а контент как скучный, негативный и вводящий в заблуждение; о площадке только негативные ассоциации в связи со скандалами по поводу приватности и отсутствием релевантных сервисов. Около 7% подростков подвергались буллингу в инстаграме (только то, что сами подростки репортили).

Мои мысли:

Проблема «стареющей» базы пользователей в том, что процесс накладывает ограничения на будущий рост компании
:: Не будет притока молодёжи — не откуда взяться и росту, потому что существенная масса населения старшего возраста уже в сети. Всего в Facebook более 2 млрд пользователей.
:: Не будет роста базы — не будет и роста доходов, потому что Facebook зависим от рекламной модели продажи внимания своих пользователей. Отсюда попытки выйти в AR/VR — захватить как можно больше пространства в жизни человека, т.к. это конечный ресурс.

Думается, что Facebook проспали момент перехода в новую реальность. Почему так?
:: Слишком закрутили ленту. Листать Facebook / Instagram невозможно — ничего интересного, релевантного пользователю — сплошь мусор и реклама. TikTok очень хорошо сыграл на этом, дав людям в руки управление собственной лентой.
:: Слишком много функционала. Facebook выглядит монстром с кучей непонятных кнопок, морально устаревшими «группами».
:: Незаметно потеряли авторитет. Для подростков важно социальное одобрение, если кто-то в твоей группе считает, что Facebook — зло — мнение распространяется мгновенно. Скандалы последних лет серьёзно подогрели этот настрой.
:: Отсутствие вижена. Судя по тому, что утекает в сеть, внутри компании сами не знают, куда движутся, прыгают с тренда на тренд, не получают нужных метрик и от этого паникуют. Это только моё внешнее впечатление, интересно будет посмотреть на их metaverse.

С большой долей вероятности в прогнозе 10-20 лет Facebook серьёзно упустит первенство в социальных взаимодействиях, но вариант полного краха маловероятен. Также маловероятен вариант нового рассвета площадки в VR — времена и люди поменялись, а Facebook трансформируется с трудом.

Один из крупнейших игроков на рынке венчурного инвестирования, Sequoia — меняют модель. С 1972 года они концентрировались на десятилетних циклах, на которые собирались и реализовывались деньги. В этих циклах было важно поскорее вывести компанию на IPO чтобы продать акции и получить деньги вспять, но сейчас многие компании остаются частными, рост занимает больше, чем пару лет, а продажа долей часто преждевременно сворачивает хорошие отношения между VC и фаундерами — традиционная модель устаревает.

Поэтому компания реструктурирует Sequoia Fund, где фокус смещается на долгосрочные вложения, минуя основное ограничение VC — короткое время инвестиций. В подчинении головного фонда будут суб-фонды для всех стадий инвестирования. Что думаю:
:: Смещение на долгий срок позволяет отказаться от парадигмы инвестиций только в самые быстрорастущие проекты. Значит можно кардинально изменить принципы отбора проектов под инвестиции.
:: Изменение принципов отбора позволяет собирать те проекты, на которые не смотрят другие фонды, которые ограничены десятилетним циклом и берут только самое хайповое, быстрое и, как следствие, очевидное.
:: Отказ от инвестиций только в быстрорастущие проекты позволяет смотреть шире и дальше. Вне привычных индустрий и на декады вперёд.
:: Меньше привязки к факту IPO и к результатам размещения — не нужно продавать акции / доли. Следствие — можно делать частную компанию, не светиться публично.

Как новый подход влияет на рискованность? Традиционная модель — около 90% стартапов, в которые вкладываются VC либо прогорят совсем, либо вернут 1X, и только 10% в лучшем случае дадут прибыль. Новый подход:
:: Отсутствие спешки позволяет расширить внимание на проекты с меньшим сегодняшним ростом, но большим потенциалом в будущем.
:: Соотношение риска сместится в меньшую сторону. Потому что есть возможность дать "слабым" стартапам больше времени и ресурса на рост.
:: Появится возможность заработать ещё больше на лучших ставках. Потому что нет необходимости возвращать деньги, сложенные фонд, можно придержать доли, пока они не вырастут кратно.

Интересно будет следить за развитием — как фонд будет оперировать, в кого инвестировать и какой будет результат по доходности.

Microsoft и NVIDIA представили Megatron-Turing NLG 530B — самую большую генеративную языковую модель, натренированную на 530 млрд параметрах. Почему в последние 3-4 года происходит быстрый рост и улучшение таких моделей?

:: Стало проще делать расчёты из-за роста производительности GPU и увеличения скорости их соединения.
:: Получается собрать всё более крупные датасеты для тренировки.
:: С течением времени тренировки модели прогрессируют.

Основные сложности
:: Параметры этих моделей не выйдет уместить в памяти даже самого большого GPU. Для тренировки этой модели например использовали 280 чипов NVIDIA A100 Tensor Core.
:: Возрастающая сложность вычислений предполагает нереалистичное время тренировки, если не прикладывать отдельные усилия к оптимизации. Как раз этим и занялись Microsoft / NVIDIA.
:: Использовали суперкомпьютеры Azure NDv4 / Selene чтобы иметь достаточно мощности для расчёта и триллионов параметров. Важна связка GPU, computing power и софта, который всем этим управляет.
:: Предубеждения / стереотипы. Модель учится на живых текстах и проникает в места, которые люди привыкли прятать. Поэтому сгенерированные вещи могут быть неприятными и даже токсичными.

Что умеет / чем хороша модель (без указания конкретных тестов и бенчмарков)
:: Прогноз завершения текста. Предугадывает последнее слово в параграфе.
:: Понимание прочитанного текста. Создаёт ответ на вопрос, основываясь на тексте.
:: Логические связи. Проходит тесты на построение рассуждений вне статистических знаний языка.
:: Естественный язык. Обходит типичные ошибки предшественников!
:: Разбор смысла слов. Понимает значение из контекста.

Прочитал также материал в противовес позитивному настрою официального источника:
:: У модели GPT-4 будет (может быть) 100 триллионов параметров против человеческого мозга с 86 миллиардами нейронов и 100 триллионами нейронных связей между ними. До мозга все ещё далеко.
:: Оборудование для эксперимента стоит около $100M. Кто, какой бизнес может себе позволить это и зачем?
:: Непрозрачны экологические последствия. Как пример: каждый из DGX-серверов в компьютере Selene потребляет 6,5 киловатт — это много, а их для модели используется 560 штук.

Итого автор считает, что цена за небольшое улучшение бенчмарков слишком высока, и эта новая модель никак не поможет бизнесу адаптировать ML в своей работе. Мне пока сложно согласиться или опровергнуть, скорее завораживает прогресс и большие цифры. Stay tuned!

Как шум влияет на продуктивность?

:: Он забирает на себя фокус. Разговор коллег рядом невольно вовлекает в обсуждение, фоновая музыка увлекает в ритм или в смысл текста
:: В просторных опенспейсах без перегородок отсутствие шума — роскошь. С переходом на удалённую работу люди думали о том, что продуктивность вырастет из-за того что нет мешающих внешних звуков, но изменился лишь формат шума
:: Мозгу нужен баланс — отсутствие звуков также губительно, как и слишком громкие / постоянные / резкие / и т.д. шумы
:: Можно условно разделить шум на два вида — отвлекающий и увеличивающий продуктивность. Отвлекающий можно конвертировать в полезный за счёт лишения шума зацепок для внимания: например контекста разговоров или знакомых уху мелодий

Что я думаю?

:: От шума не спрятаться. Никаких звуков нет только в специально оборудованных комнатах; мы не привыкли к такому опыту, в нормальных условиях звуки есть всегда. Поэтому бежать от звуков — проигрышный вариант, лучше влиять на их качество и отслеживать свою продуктивность в разных звуковых средах
:: Существует понятие розового шума — это такой звук, который «равномерен в логарифмической шкале частот». Честно говоря не знаю, что это значит, но если на пальцах: довольно интенсивный сигнал на низких частотах, линейно снижается к более высоким. Чем интересен? Он повторяет «природные» звуки — шелест листьев, звук водопада, ветер, дождь и т.д. Такой шум воспринимается человеком, как очень естественный и успокаивающий. Его даже используют при сведении музыки для того, чтобы выявлять, какие частоты на дорожке выбиваются и будут резать слух — это важно, потому что ухо быстро замыливается и перестаёт слышать разницу
:: Спрос на личный дизайн звукового пространства будет расти — здесь поможет распространение наушников с активным шумоподавлением, mindfulness приложения с медитациями и записями леса. Распространившаяся работа из дома не решила проблемы — думаю, что появится запрос на смену звуковых локаций, следом за запросом выбраться из визуального плена небольшой жилплощади

А вас отвлекают посторонние звуки?

​​Погружаемся в удивительный мир раундов инвестиций в стартапы

Pre-seed
:: Цель компании: найти product/market fit
:: Оценка: $10k — $100k
:: Чек: ~$50k
:: Длительность: 12-18 месяцев
:: Кто инвестирует: ангелы / акселлераторы / инкубаторы / VC-фонды ранних стадий

Seed
:: Цель компании: получить первичный трекшен
:: Оценка: $100k — $6M
:: Чек: ~$50k — $3M
:: Длительность:
:: Кто инвестирует: ангелы / VC-фонды ранних стадий

Series A
:: Цель: Выход на рынок / Первичный рост
:: Оценка: $10M — $30M
:: Чек: ~$15M
:: Длительность: 6-18 месяцев
:: Кто инвестирует: ангелы / традиционные VC-фонды
:: Доля для инвестора: 10-30%

Что важно:
:: Необходима оценка стоимости. Нужна, чтобы понимать, сколько денег брать относительно доли в компании.
:: Смотрят прошлые заслуги, если их нет то на ARR (Annual Recurring Revenue), рост MoM (Month-over-Month) 15-20%.

Series B
:: Цель: Рост бизнеса / Стабилизация
:: Оценка: $30M — $60M
:: Чек: ~$30M
:: Кто инвестирует: прошлые инвесторы / институциональные инвесторы / VC

Series C
:: Цель: Расширение
:: Оценка: $100M — $120M
:: Чек: ~$50M
:: Кто инвестирует: VC поздних стадий / частные фонды / банки

IPO
:: Цель: Получить доступ к дополнительным средствам, став публичной компанией
:: Оценка: $100M+ в Revenue
:: Чек: ~$50M — $500M+

Что интересно
:: Чеки растут. Например средний чек Seed вырос в 2-3 (?) раза за последние 10 лет.
:: Есть дополнительные раунды. После Series C идёт D/E/F/G — если не хватило денег добежать до цели, но это часто паршивый знак — компания тратит деньги (много денег) и не выходит на прибыль. Хотя есть и положительные примеры таких кейсов (Uber?).
:: Важен трекшен. Деньги сейчас дают легко, НО либо за личности фаундеров / команду, либо за классные показатели. Если нет в списке заслуг пары экзитов — только второй путь :)

​​Саммари: Kai-Fu Lee — «AI Superpowers»

Кайфу Ли — один из ведущих AI-визионеров. Работает области более 40 лет, участвовал в создании Google China. Книга построена на противопоставлении двух подходов к технологическому прогрессу — китайского и американского, а также на размышлениях о нашем будущем, управляемом ИИ.

Очень грамотно про разницу Китая / США — наконец сложилась единая картинка, но очень сонно во второй части книги про будущее. Много воды про то, как AI заменит белых воротничков и как человечество должно сплотиться во имя любви. Ещё важно, что книга вышла в 2018 году, а по меркам области это эпоха динозавров, что не мешает насладиться легким слогом и классными инсайдами, чек ит!

Ссылка на саммари:
https://themarko.org/101think/tpost/791lksz5t1-sammari-kai-fu-lee-ai-superpowers

Как собрать питч дек?

Питч дек — это презентация стартапа, которую показывают, чтобы поднять раунд инвестиций. Деньги становятся доступнее, но и компаний в поисках финансирования тоже становится больше. Например, в топовый фонд Andreessen Horowitz в год (данные 2014 года) приходит 4 000 стартапов, а финансируют они ~20 штук (0,07%). Задумался и решил покопать, на чём строится хороший питч дек, а в интернете миллион статей — начиная от серьёзных Forbes, заканчивая эзотерическими, с забавными, но абсурдными рекомендациями.

Итак, что делать:
:: 10 минут на презентацию (максимум 20)
:: 10 слайдов = идеальная длительность, не более 15-20
:: Важно хорошо подсветить цифры визуально
:: При возможности включить демо продукта в структуру
:: Нужна запоминающаяся история, чтобы выделиться. Потому что похожих проектов у VC десятки-сотни
:: Стоит включать пометку “Confidential and Proprietary" ;)

Структура:
:: Овервью. Несколько основных поинтов о компании
:: Цель / миссия / вижен. Для чего мы это делаем?
:: Команда / эдвайзоры. Особенно важно на ранних стадиях
:: Проблема. Насколько большая и больная, для кого это важно
:: Решение. Как отвечаем на указанную проблему
:: Продукт / Демо. Из чего состоит продукт и в чём уникальность
:: Технология. На чём строим проект
:: Клиенты. Кто-то уже купил это?
:: Размер рынка. Деньги, TAM
:: Конкуренты. Кто, почему мы можем быть лучше
:: Почему сейчас. Что изменилось, что стало важно сделать продукт
:: Трекшен. Первые продажи, сделки, скачивания приложения etc.
:: Бизнес-модель. На чём зарабатываем, какая цена у продукта
:: Маркетинг. откуда будем брать клиентов, какая ёмкость у каналов
:: Финансирование. Юнит-экономика проекта, burn-rate и метрики
:: Роадмап. Когда выйдем на N и заработаем X
:: Предложение. Сколько денег просим, на что и на сколько, какие вехи

Пока собирал отметил, что подход не сильно отличается от того, что я выработал, собирая маркетинговые стратегии — интересно наблюдать, как множество несвязанных с собой навыков / мыслей / знаний постепенно пересекаются

Материалы:
:: A Guide To Investor Pitch Decks For Startup Fundraising — https://www.forbes.com/sites/allbusiness/2020/06/20/guide-to-investor-pitch-decks-for-startup-fundraising/
:: 30 Legendary Startup Pitch Decks — https://piktochart.com/blog/startup-pitch-decks-what-you-can-learn/
:: How to Create a Winning Series A Pitch Deck — https://piktochart.com/blog/startup-pitch-decks-what-you-can-learn/
:: Guy Kawasaki 10 20 30 Rule — https://www.youtube.com/watch?v=-M13SObffog

Два месяца назад встал на путь отказа от продуктов Google. Дело непростое конечно, я ещё в процессе, делюсь промежуточными результатами.

Заменил часть сервисов:
:: Maps — MAPS.ME. Не лучшие карты, иногда страдаю, особенно с маршрутами.
:: Translate — DeepL. Отлично переводит слова и целые предложения, лучше чем Google. Из минусов — нет приложения в телефон, только на мак, поэтому с телефона приходится заходить на сайт :-/
:: Meet — Zoom. Уже довольно давно и успешно, хотя конечно часто заставляет понервничать ;)
:: Docs — Notion. В личных целях перешёл полностью, в рабочих продолжаю постоянно юзать спредшиты гугла — альтернатив пока мало.
:: Drive — предстоит переезд, пока не горит.
:: Chrome — Firefox. Сам браузер поменять легко, но очень сложно перенести все аккаунты! Я перебегаю по одному, чтобы не тратить на это время, поэтому пока иногда скачу между браузерами.
:: Search — DuckDuckGo. После гугла очень паршиво ищет. Но это плата за то, что у них минимум данных обо мне, нет контекста поиска. Если нужно найти что-то конкретное, приходится идти в гугл (ну не в яндекс же!)
:: Gmail — Ctemplar. Почта — самая больная проблема. Оказалось, что у меня только личных, только на гугле 4 штуки, на них завязаны все возможные логины. Но труднее всего оказалось найти адекватную почту — все приватные сервисы платные, но некоторые не работают, а остальные выглядят, будто скоро закроются.

Что прикольно — пробую другие сервисы, это выдёргивает меня из экосистемы гугла, к которой я прирос