Pro mě je snadné namočit, ale upřímně řečeno, algoritmy sociálních médií jsou notoricky známé tím, že je obtížné je vyladit ze 3 důvodů; 1) Nelze A/B testovat čistě kvůli síťovým efektům. To, co se zdá jako dobré výsledky v testu malého publika, se může zvrtnout, když přidáte složitost velké sítě. 2) Co je dobré pro masy, může být na nic pro specializované publikum. Nepřekvapilo by mě, kdyby tato konkrétní úprava algoritmu celkově zlepšila metriky díky lepšímu zobrazení masového populárního obsahu, ale odradila lidi, kteří se chtějí zapojit do hlubší / promyšlené diskuse. Zde může pomoci sledování klíčových segmentů influencerů. 3) Co je pozitivní v krátkodobém horizontu, může být v dlouhodobém horizontu hrozné. To znamená, že určité změny zvyšují krátkodobé používání, ale nejsou v souladu s dlouhodobými hodnotami lidí (umocněné kvůli bodu síťového efektu z #1). Zdrženlivci mohou pomoci, ale nejsou přesní. Člověk musí mít přesvědčení o "pocitu". 🫡 @nikitabier

Víte, že @X algo se podělalo, když začnete ve svém feedu vidět příspěvky od Satana.

Miluji používání retro. Jednoduché, ale nádherné. Jsem nadšený, že to vidím v žebříčcích!

Snížení tření v moderním životě vede k neschopnosti tolerovat tření. Kdo říká, že evoluce je mrtvá?

Naprosto šílené, že mladí lidé jsou nyní nejvíce introvertní věkovou skupinou.

Generální ředitelé, kteří pracují s vynikající analytickou pozorovatelností

Tradiční firmy, které se snaží konkurovat start-upům s umělou inteligencí.

Konečně jsem přišel na to, jak chtějí LLM znít. Je to @AdamMGrant

Manévr snižující důvěru lidí, kterým je nepříjemné, že se mýlí: snaží se vést s umíněným titulkem. Místo toho se ponoří rovnou do popisných faktů: "Tento kandidát strávil nad prvním problémem 10 minut a potřeboval několik nápověd..." "Měli jsme 5% mezitýdenní růst..." "Prozkoumali jsme 7 variant návrhu tohoto problému..." Ne, ne, ne! To, co druhá osoba VE skutečnosti chce, je, abyste si získali její důvěru a respektovali její čas. "Jsem solidní nulový zaměstnanec." "Minulý týden jsme měli dobrý, ale nevýrazný růst." "Mám designové řešení, se kterým jsem spokojený." POTÉ pokračujte svými důkazy / kontextem / fakty. Jistě, můžete se mýlit. Druhá osoba může slyšet vaše důkazy a říci "Vlastně si myslím, že jsme měli skvělý týden" nebo "Nemyslím si, že tento návrh to řeší", ale ve skutečnosti mít tyto konflikty pro kalibraci mentálních modelů je PŘESNĚ to, co v průběhu času buduje důvěru. Pokud si nejste jisti, můžete svůj názor zasadit do kontextu ("Jsem v náboru stále nováčkem, ale jsem solidní kandidát, který tohoto kandidáta nenajímá..." nebo "Možná ještě nejsem kalibrovaný, ale mám konstrukční řešení, se kterým jsem spokojen..."). Ale prosím, neuvádějte pouze fakta. To je vaše nejistota, která mluví. Dělejte se jako novinář a veďte s titulkem.

Známky technické kompetence (které mohou vyčenichat i neinženýři): 1. Když vás jejich vysvětlení požádáte, abyste vysvětlili složité téma, o kterém víte málo, cítíte se po něm zmatení / hloupí nebo mnohem chytřejší? 2. Když se setkáváte s chybou, uzavírá se případ, když je chyba pryč, nebo kopou jako pes po kosti, dokud nenajdou systémovou příčinu (příčiny)? 3. Když čelí zásadním technickým rozhodnutím, spoléhají se na sociální důkazy (Youtube / fóra / přátelé), nebo také čtou celou dokumentaci / relevantní dokumenty? Nezávislé a jasné myšlení je stále těžší a těžší najít, zejména v éře umělé inteligence!