Что такое телеграм буст, почему это гениально и выгодно всем
и почему я бегаю по комнате уже полчаса пока про это думаю

🖤Мечта любого продукта сейчас, в том и числе и нашего, - виральность. А если к этому добавить автомодерацию и рост ретеншена, то звучит просто очень сладко. Именно все эти 3 штуки делает буст

🍳Как это работает. Если ты телеграм канал, то сейчас ты можешь запостить сторис, только набрав определённое количество бустов. Чем больше канал, тем больше бустов. Буст может поставить 1 пользователь один раз в день и только если у него есть премиум

🔝Почему это выгодно каналам - даже если ты лежишь в архиве (бич современного телеграмма для креатора), то ты все равно попадаешь на главный экран пользователей. Также сторис в отличие от постов меньше тригерят к отписке. Ну и вообще дополнительная точка для взаимодействия с юзером - хорошо. Плюс, после внедрения буста в статистике появилась инфа о том, сколько платных премиум пользователей на канале. Это значит, что если ты небольшой, но элитный канал, как например этот, где 1500 подписчиков платные - то ты даже привлекательней для рекламодателя, чем канал с двадцатью тысячами школьников. И это очень легко проверить.

💪🏼Почему это хорошо для рекламодателя - становится понятно, сколько у канала платящей аудитории. Плюс появляется новый способ размещать рекламу, что понижает цену на размещение.

↗️Почему это хорошо для телеграмма - теперь контент креаторы выпрашивают у юзеров купить премиум. Гениально

💃Почему это хорошо для пользователей - наверху в ленте сторис висят только каналы с классным контентом, за которые юзеры проголосовали своим ограниченым голосом. Плюс теперь авторы канала чувствуют обязанность постить сторис перед теми пользователями, которые им эту возможность дали. Это как аналог подписки - в премиум по сути добавили 30 бустов в месяц

🔥Дополнительный кайф - поскольку можно давать только один голос в день, фича завирусилась быстро - все понимают, что нужно запостить просьбу собрать бустов быстрей, пока их подписчики не отдали голос кому то другому. Чистый кайф

Добрый вечер
Сэм уходит (?) из open ai
Ваши гипотезы?

Всем привет!
🔥Как вы знаете, мы уже год развиваем Flatsharing для своих. И у нас крутые новости.

🖤У нас собралось очень классное и теплое комьюнити своих ребят.
Через наш сервис регулярно сдают и снимают много квартир и мы смотрим всех, кто присоединяется в наш чат. Суммарно за время работы мы сэкономили нашим арендодателям порядка 60 млн рублей.
Много людей нашли друзей через наш сервис, а некоторые даже работу.
И у нас две классных новости для вас.

💪🏼Первая - во флэтшеринг стал доступен триал на месяц, заходите в бота и вы сможете присоединится и протестировать сервис бесплатно.
Бесплатный триал будет только если присоединится на этой неделе.

Заходите вот сюда @flatsharing_close_bot

Если увидеть ценность - продлить.
Но на входе будет фильтр от нас, который поможет нам выбрать людей, которым можно доверять, чтобы вы были уверены, что ваша квартира в безопасности.

👋Вторая новость - мы ищем разработчика, который поможет нам быстрее развивать Flatsharing. Инициативный, смотрим разный уровень, начинающий специалист, который хочет получить реальный бизнес опыт и поработать с нами над проектом, который приносит реальную ценность - то тоже классный вариант.
Есливытакой человек или знаете людей, которые хотят попробовать себя в бою - велком и пишите.
У нас большие планы по росту и много фичей.
Если вам интересно попробовать - пишите мне телеграм @tany_save

И конечно снимайте и сдавайте свои квартиры и экономьте деньги, знакомясь с классными людьми

Upd: Ребята большая просьба, пишите подробно про себя в секции вопрос

Я уже больше трех лет занимаюсь стратегией, продуктом и маркетингом и помогаю компаниям растить денежные метрики. Но из Тани задрота не вытащишь, и по прежнему я иногда залажу в статьи по машинке на arxiv, чтобы в оригинале почитать про важные вещи, которые сейчас происходят.

И конечно я верю, что погружаться в технические детали самого актуального, что сейчас происходит - важно. Потому что AGI - это невероятно захватывающая тема, которая кружит голову. И безопасный AGI - это волшебная пилюля. Которая поможет вылечить рак, сделать кучу развлекательных и полезных сервисов, остановить глобальное потепление и много всего еще.
Как и небезопасный ИИ может сделать так, что мы залипнем в нерелевантный тик-ток, который эксплуатирует паттерны просмотра коротких видео, сделаем много ложной информации и обвалим финансовые рынки.

За декабрь напишу тут 3 основные причины с примерами из сфере безопасности ИИ, над которыми прямо сейчас работают исследователи и что с ними делают сейчас, а именно - Reward Hacking, Goal Missaligment и Power Seeking. Классное саммари большим количеством деталей - в статье от OpenAI, Oxford и Cambridge
Это нужно, чтобы осмысленно рассуждать на тему безопасности ИИ, а не абстрактными аргументами вроде "машины учат ттолько то что мы в них заложили, потому что это машины"

Поехали, начнем с разбора Reward Hacking

Reward Hacking - как и почему сильный ИИ может оптимизировать не то, что предполагалось, как с этим бороться и причем тут залипание в тик-ток, наука и обвал рынков

👽Как предполагается будет натренирован сильный ИИ?
Предполагается, похоже на современную ChatGPT. Может будет что-то покруче, но пока так.
На первом этапе сетка учит свою языковую модель - просто говоря в предложении закрывают одно слово и показывают сетке все остальное предложение и просят предсказать закрытое слово. А также дают все слова в нескольких предыдущих предложениях и просят предсказать все слова в следующем предложении. В этом кейсе все данные готовы уже заранее в виде большой таблички (условно)
На втором этапе, который является самым рисковым в кейсе с AGI сетка предсказывает предложения при условии предыдущего, потом результат работы сетки размечает человек. И вторая сетка учится на фидбеке человека так, чтобы в следующий раз человеку разметчик больше понравился ответ (больше соответствовал инструкции). Тут и возникает опасность того, что сетка выучит не то, что от нее хотели, а не то, что человек воспримет как более соответсвующее задаче.

👩🏼‍💻Что такое reward hacking или как выучить не то, что предполагалось
Когда такая сетка учит свой второй этап она учится менять свой изначальный ответ так, чтобы человек его скорее разметил как правильный. Пример - в статье авторы учили нейронку, которая управляет условной “рукой” ловить мячик и люди размечали по изображению, поймала сеть мячик или нет. Сетка научилась не ловить мячик, а придвигать руку, которая его ловит между мячом и камерой так, чтобы человеку казалось, что рука поймала мячик.

🪐Про situational awareness
Текущие сетки знают контекст не только про конкретную поставленную задачу, но и про то, как они устроены и про человека, который ими пользуется. Например, ChatGPT знает способ, которым она обучена и свои вычислительные возможности. Также по тому, как вы пишете запрос о вас можно много понять - какого вы пола, возраста, образования. Также в теории сетки могут получать информацию о вашей истории запросов и в целом о том, как вы взаимодействуете с онлайн пространством. Это дает сеткам возможность не просто искать хаки, чтобы подгонять ответ под ожидаемый результат, но и делать это персонализировано

👾Reward hacking + situational awareness и как это связано с тик током, наукой и финансами
- Если сетки научатся торговать, оптимизируя при этом краткосрочный выигрыш, то они могут выучить финансовые махинации, например quote stuffing, когда агент покупает одновременно сразу много активов, а потом быстро отменяет заказы. Помимо известных методов можно выучить много новых. И это может привести к обвалам рынков, как это уже не раз происходило.
- Если сетки будут делать научные открытия и писать статьи, которые потом будут проверять люди, то они могут пользоваться манипуляциями с данными, чтобы результаты были статзначимыми. Я думаю много людей, который делали экспериментальные лабораторные работы, в курсе что такое p hacking и насколько активно он применяется даже в относительно полезных журналах. Подумайте сами, если вы оптимизируете число научных открытий или факт научного открытия и вы осведомлены о том, что ваши вычислительные мощности ограничены - наиболее оптимальная стратегия под это вознаграждение, делать манипуляции с данными, учитывая контекст конкретного проверяющего человека (ревьюера статьи и журнал, куда статья подается). Это происходит сейчас, это делают люди тоже. Вопрос о масштабах, которые могут вырасти экспоненциально
- Тик ток может стать таким залипательным, что от него будет нереально оторваться

🤝Что делать?
Пока не выработано подходов, которые гарантировано позволяют избежать того, что сетки выучивают другие награды, а не те, которые были заложены. Исследования ведутся в направлении разработки дополнительных сеток, которые критикуют выходы основной сети и показывают результат критики разметчику в текстовой форме. И в том, что ранний AGI критик должен помочь сделать alignment для более зрелого и мощного AGI.

🤖Что в итоге
Забавно, что хаки нейронок очень похожи на то что люди давно делают без нейронок- подгоняют статзначимости статей, меньше чем год назад было очень много криптоскама, а в наших тик токах и рилз есть много видео, не которые нам интересны, а которые подгоняют метрики. Например тик ток оптимизируют длину и количество просмотров видео, поэтому в рекомендательных видосах много постов с быстрым показом текста внутри видео, чтобы вы не успели прочитать и пересмотрели еще раз или поставили видео на паузу. То есть тик ток показываем вам не релевантный интересный контент, а раздражающий бессмысленный контент, который удерживает внимание за счет хаков.

Чтобы в наших рекомендациях были интересные и полезные видео, а не быстро проматывающиеся надписи и длинные статичные кадры и интригой в конце и без ответа, полезно финансировать безопасность ИИ. Причем я думаю, что кроме запретов, государства должны вкладывать реально большие деньги на исследование этой темы и создания удобных для бизнеса инструментов, потому что запреты в чистом виде редко кому-то помогали

Тут Витя - вице-президент МТС, по совместительству очень хардовый математик и инженер, автор курса, с которого началось мое знакомство с ML, потом мой первый и очень крутой руководитель в Яндексе, а сейчас хороший товарищ, написал классный пост про то, как расти техническому спецу.

Я как изначально младший разработчик, доросший до тимлида (во многом благодаря Вите кстати), а потом до CEO, и вырастив под собой не один десяток лидов, могу подтвердить.
Возьмите на заметку и почитайте другие посты.

Самая базовая мысль - никто, кроме вас в вашей карьере не заинтересован, если вы не проактивны. Есть люди, которые будут помогать, но от вас должна идти инициатива.
Это знание - конечно еще не все, но это база, на которой стоит все остальное

Застрял на N лет на уровне мидла — как выбраться из застоя в карьере? Вопрос от подписчика

Большинство людей даже не задаются этим вопросом. Поэтому вы уже на полпути к успеху.

Здесь важно понимать одну печальную мысль — никто, кроме вас, в вашей карьере не заинтересован. Человек, который не растёт профессионально, невероятно удобен: не нужно думать, кем его заменить, как его мотивировать и т. п. Поэтому первый шаг — перестать ждать, что кто-то за руку поведёт вас выше.

Далее изучите свое отношение к работе. Люди, застрявшие в карьере, могут встать на путь «тихого увольнения». Иногда неосознанно. Это когда человек думает: «На меня не обращают внимания. Значит, буду халявить и выжимать максимум денег и льгот с минимумом усилий, пока не уволят». Так точно не появится навыков и достижений, которые увеличат вашу ценность.

Если подобного нет, подумайте: чего вы хотите? Стать экспертом? Или управлять командой? От этого будет зависеть следующий шаг.

Хотите развиваться как специалист, помните: ключевая ценность крутого спеца в том, что он на отлично соблюдает базовую гигиену. За ним не нужно переделывать. Возможно, ваша проблема как раз в нехватке знаний, либо непонимании каких-то основ, либо банальной невнимательности. Это лечится прокачкой хардов: лекции, книги и практика.

А хотите в тимлиды — предлагайте новые инициативы и доводите их до конца. Последнее очень важно. В здоровой рабочей среде насочинять и не сделать закопает вас хуже, чем вообще ничего не предлагать.

Также важно помнить, что результаты можно получить, только умея долго работать без положительной обратной связи. Как в спорте. Вы же не ждёте, что после двух тренировок получите тело греческой статуи?

Про себя могу сказать, что тоже регулярно сталкивался и сталкиваюсь с затыками в карьере. Оглядываясь назад, могу сказать, что с проблемой всегда можно было справиться изменив поведение. Рано или поздно понимаешь, какие ошибки создают твой "потолок" в карьере, меняешь поведение и внезапно обнаруживаешь, что потолка больше и нет.

Поэтому, коллега, не унывайте. Берите карьеру в свои руки и двигайтесь в той сфере, где хотите развиваться, но обязательно запаситесь терпением и готовностью анализировать свои шаги.

#вопрос_подписчика

В ноябре я вышла из EVA AI.
В Еве я была наемным CEO
За ограниченное время получилось много сделать - поднять выручку в 10 раз, вывести в позитивную юнит экономику, попасть во многие топ сми tier-1, раскачать продукт до топа в нише, сделать кучу технологий - звонки, 3d аватары, память, развить и систематизировать маркетинг и бренд. Сделать цифровые копии реальных моделей в аппе. Это была супер крутая возможность вырастить B2C AI app и разобраться в куче новых областей. Когда оглядываюсь назад удивляюсь как судьба сводит меня в нужный момент с нужными людьми и проектами - и очень благодарна за то, как мне везет. Это было невероятное путешествие с очень крутыми людьми и наверное одним из самых насыщенных и обогащавший периодов в моей жизни. Я думаю у Евы большое будущее и я была очень рада его приблизить. Частичка моего сердца навсегда там.

Но пришла пора двигаться дальше. Stay tuned.

Интересно как прошёл ноябрь.
У меня было намерение немного выдохнуть и погенерировать контента перед следующим большим рывком, но так получилось, что контент я прокрастинирую и уже сейчас начала пилить проект и консалчу 5 компаний по продукту, маркетингу и автоматизации процессов и нескольких людей по карьере - слух про мой экзит пошел быстро и как будто времени на то, чтобы писать опять нет.
Но поняла, что это миф и я очень хочу рассказывать, а не только делать, без этого чувствую себя не такой живой. Как будто, если я не делюсь важным, живу наполовину. Тем более с каждым днем копится все больше и терпеть уже нереально.

В связи с чем у меня к вам вопрос.

Upd: дописывайте темы в комменты под опросом, если есть что-о конкретное или специфичное

Чтобы миллион оказался на счету, нужно чтобы сначала он появился в экселе и на доске с целями.

Один из самых простых способов убить компанию - не ставить команде четкие цели.
Кейс частый. И в моей практике такое было.
Приходишь в команду, ставишь 1-1, спрашиваешь у разработчика, тестировщика и маркетолога - в чем наша цель на следующий месяц и на год в цифрах и какое сейчас значение относительно нее.
И люди начинают невнятно выдавать общие вещи. В духе «мы растим качество продукта , энгейджмент, безопасность» и прочую херь. Без цифр. И все говорят разное.


Так вот. Если вы руководитель. Ваша самая самая главная и первая задача - сделать так, чтобы цель была, в цифре, она мотивировала и гарантировала долгосрочное развитие, чтобы каждый член команды четко понимал какая она и какое значение по этой метрике сейчас. Хорошо если цель выражена в деньгах. Деньги в отличие от всех остальных метрик сложно хакнуть. А если хакнули - значит это успех. В конечном итоге цель любой коммерческой компании - заработок денег. И то, за что люди готовы платить отличается от того, чему люди готовы просто пользоваться. Но это тема другого поста.

Дальше - как руководителю Вам надо сделать так, чтобы все, абсолютно все люди в компании понимали как то, что они делают влияет на общую цель и как. В тз обязательно нужно писать потенциальное влияние на метрику. То что вы не знаете влияние это нормально. Напишите ожидание, при котором вы будете считать что задача сделана не зря. Если ожидание не мотивируйте - выкидывайте в мусорку задачу. Также очень помогает устраивать встречу с командой раз в неделю, где каждый разработчик, контентщик, продажник и тестировщик говорит что он самого главного сделал за неделю и как это повлияло на общую метрику. Так команда начинает думать головой и в правильном направлении, все на своем уровне.

Третье - признать ответсвенность за метрику. Часто метрику не говорят, потому что страшно. У меня тоже такое было. Когда не говоришь, куда идёшь вроде и облажаться нельзя. И перед командой не надо краснеть, когда значение метрики падает. Мы же интуитивно энгейджмент пользователя вырастили. А как его мерить никто не говорит - взятки гладки.
Но как говорила мудрая гусеница из Алисы в Стране чудес, чтобы ответить на вопрос «Куда мне идти?» нужно ответить на вопрос «А куда ты хочешь попасть?»
И как говорится, чтобы миллион оказался на счете, важно чтобы он сначала оказался в экселе. Бывают конечно исключения. Но если вы хотите чуть более надежных способов заработка, чем игра в лотерею - ставьте цели и говорите про них команде.

В опросе выше на тему того, что вам интересно, второе место занял опыт про рост по карьере и деньгам, а первое - опыт того, как строю и ращу компании (последний пост)

А личная жизнь в Лондоне с мемами оказалась выше обзоров искусственного интеллекта, хотя канал был создан, как разбор статей по машинке.
Короче кайф, что рассказали, я бы реально никогда не подумала
В очередной раз убеждаюсь в том, как важно вопросы задавать, которые интересуют, ждите посты про личное
Но про ИИ все равно буду писать!

Кстати есть тут те, кто помнит, как этот канал был каналом разбора статей? Поставьте плюсик в комментах

Размер ваших ошибок определяет ваш масштаб и реальную ответвенность.

Вопрос про самые большие ошибки для меня на собесе один из главных. И я супер всем советую подумать над этим вопросом.
Помимо очевидных вещей типо «посмотреть как человек процессит свой опыт» есть еще более важная сторона этого вопроса. А именно, что размер ваших ошибок, а не то, что вы делали во многом определяет масштаб вашей работы и вашу реальную ответсвенность.

Расскажу на примере.
У меня как то был опыт найма и просмотра большн 20 человек в маркетинг (да, в последнее время я много работала с маркетингом)
Приходит кандидат, который говорит что он отвечал за направление маркетинга в небольшом стартапе - прям за весь маркетинг. Описывает, как он участвовал в разных брейнштормах и митингах по тому, как мы привлекаем юзеров, про продукт и про коммуникацию бренда. Потом спрашиваешь про самую большую ошибку. И человек говорит, что он случайно неправильно настроил рекламные кампании в кабинете фейсбука. При более подробных вопросах вокруг этой темы выясняется, что решения о обьемах закупки трафыика, гипотезы про эффективность, юнит экономика, послание бренда, связка маркетинг и продукт были на CEO. А чувак руками делал то, что ему говорили, предварительно это обсуждая.
Короче по этому ответу можно с уверенностью сказать, что чел не CMO.

Короче если масштаб ваших файлов малекий и очень конкретный задумайтесь. Возможность лажать по крупному - одна из лучших вещей для карьеры и если есть простор и такая потенциальная возможность это повод благодарить судьбу, а не грустить. Про условии конечно, что вы учитесь на ошибках и делаете это быстро.

Если этот пост наберёт 200 огонечков поделюсь своими самыми большими ошибками.

Блин, ребят, остановитесь, реально же рассказывать придется))

Делюсь своими самыми большими ошибками и запускаю подкаст про фэйлы Learning machine

В прошлом посте я написала про то, как важно осмыслять свои ошибки и учится на них. И про то, что ваши ошибки определяют ваш масштаб и то, чем вы реально занимаетесь чуть ли не лучше всех других признаков. И пообещала, что если пост соберет 200 огонечков - запостить свои 3 самые большие ошибки. Пост набрал 500. Я если честно офигела от такого интереса.

Как истинный продуктовик я села анализировать причины. Это самый популярный пост у меня в канале из всех моих десятков постов. В чем причина?
И тут я поняла, что в моем инфопространстве почти нет рассказов об ошибках и фейлах на пути к результатам!!
Кажется, что у всех все сразу получается, деньги сыпятся с неба в легкости, все фичи стреляют, экономика сразу сходятся, клиенты ко всем стучаться сами со дня первого запуска. Но по моему опыту общения с фаундерами, предпринимателями, бизнесменами, топ менеджерами - это вообще не так. И открою вам страшную тайну - так не бывает.
Люди, которые пришли к классным результатам - это не люди у которых все получается с первого раза. Это люди, которые сталкиваясь с огромным количеством трудностей, ошибок встают, отряхиваются и продолжают, становясь все лучше и все крепче после каждого вызова. Это не идеальные эксперты, которые все знают сразу. Это learning machines.

Я помню как в прошлом году мне очень отрезонировала мысль одного опытного инвестора, с которым обсуждали проект. “Experts who claim to know how users should or shouldn't behave actually don't know shit. Nobody does. The world is changing, and there are an infinite number of details in every case. So, I don't care about the rules for doing things. All I care about when I look at founders is: who among you is a learning machine?”
Если коротко - никто ничего не знает заранее, самое главное - смотреть на ваши конкретные данные и ваш конкретный кейс и быстро делать выводы, ставить эксперименты и учится на ошибках. И навык быстрого обучения на экспериментах и ошибках и является самым ценным. Более того в машинном обучении этот скилл называется металернингом и по мнению некоторых экспертов лучше всего определяет то, насколько ИИ близок к AGI. Но об этом потом.

А сейчас я прихожу к вам с очень важной новостью!
Я запускаю подкаст Learning machine.
Это подкаст про фэйлы на пути к успеху и как мы на них учимся. Я считаю, что в публичном поле очень нужен такой контент. И учиться на чужих ошибках даже продуктивнее, чем на чужих успехах.
В первом выпуске, который можно посмотреть по ссылке, я рассказываю про свои ошибки.
В следующих выпусках буду выкладывать интервью с разными крутыми людьми и их опытом обучения на ошибках на пути к своей крутости. Через неделю выложу следующее видео с очень интересным гостем и сделаю короткую текстовую расшифровку тут в канале.
Обязательно подписывайтесь на мой канал и следите за подкастом.
Давайте вместе перейдем от парадигмы успешного успеха и денег в легкости к парадигме толерантности и обучения на ошибках.

В комментариях предлагайте, про чьи фэйлы и уроки из низ вы бы хотели послушать - кого еще звать гостем подкаста.

Один подписчик написал мне в личку кандидата на интервью. Потому что в комментарии было неловко.
Поэтому, так как мне нужны ваши ответы, сделала для вас анонимную форму
Давайте полет фантазии и жду от вас следующих кандидатов на интервью

Ребят, поздравляю нас всех с Новым годом!
Спасибо, что вы есть!

Желаю нам всем больше энергии и сил в новом году. А вызовы найдутся 🖤

Всем привет!
Сегодня я встала в 5 утра, потому что мне приснился очень интересный сон. Что я выступаю на конференции, там много людей, меня зовут на сцену и представляют и в этот момент я понимаю, что вообще забыла про эту конференцию, не подготовила доклад и даже не помню тему анонса.
У меня было примерно полминуты подумать, что делать с этими людьми следующий час.
И тут у меня родилась наверное одна из самых полезных лекций в моей жизни. Лекции где я ничего не рассказываю, как надо и как не надо, а беру людей за ручку и по таймеру прошу расписывать свою идею для проекта по вопросам, которые я задаю. Может быть плохо, неидеально, но как-то. Чтобы побороть чистый лист.

Мне так понравилось, что я встала в 5 сегодня и записала вам видео с этой лекцией из сна.
Подойдут для тех, кто давно хочет сформулировать и расписать свою идею для проекта, экономику, шаги и тд и это прокрастинирует. Без как надо и как не надо. Если смотрите это видео - досмотрите до конца, не ставя на паузу, или вообще не начинайте - это тоже важная часть экспириенса.