cookie

Utilizamos cookies para mejorar tu experiencia de navegación. Al hacer clic en "Aceptar todo", aceptas el uso de cookies.

avatar

EDU

Мои мысли про стартапы и продукты. Байрам Аннаков, фаундер and exCEO @App in the Air Мой LinkedIn: http://linkedin.com/in/bayramannakov/ Записаться на консультацию и мои стримы: t.me/mindshare_mentor_bot/mindshare_app

Mostrar más
Publicaciones publicitarias
8 346
Suscriptores
+424 horas
+707 días
+80130 días

Carga de datos en curso...

Tasa de crecimiento de suscriptores

Carga de datos en curso...

Про пивоты У Lenny вышел обзор пивотов (см. аттач). Я засунул его в chatgpt и попросил подытожить индикаторы, что “уже пора”. Вот что получилось: Почему? 1. Низкий ретеншн - у нас так было с In Flow, и мы закрыли его, хотя было достаточно больно и до сих пор я думаю об этом продукте 2. Остановился рост 3. Не было “тяги” с рынка, достаточно вялый интерес к продукту - имхо, кейс с wingman 4. Была лучшая альтернатива - вот тут я пока помолчу 😉 но может у вас есть кейсы? Когда? От пары месяцев до нескольких лет. Я бы сказал, что нет явной зависимости. Ну вот пивот YouTube за неделю от видео дейтинга до просто видео хостинга это, конечно, вау 🙂 Откуда брали идеи для пивота? 1. Фидбек от юзеров - качественный и количественный 2. Внутренние хакатоны и сайд проекты - !!! 3. Анализ конкурентов/рынка P.S. Хотите помайндшерить по этой или другой теме из канала - велком на консультацию
Mostrar todo...
11👍 3🔥 1🙏 1
101 кейс применения GenAI Google составили 101 кейс внедрения AI в разных индустриях - может пригодиться для презентаций клиентам или руководству. Много маркетингтока, оно и понятно почему, но все же есть много полезного. Жаль, ссылок не хватает на более развернутые whitepapers, и не всегда это реально про Generative AI. Тем не менее из неожиданного: 1) Баскетбольная команда Golden State Warriors - я, если честно, так и не понял, что там из GenAI 🙂 2) Uber юзает AI для того, чтобы кастомер саппорт быстро вьехал в суть предыдущих коммуникаций с клиентом 3) MLB (бейбольная лига) сделала поиск по статистике игроков. Кстати, один из наших читателей и клиентов MindShare делает подобное и даже больше для футбола 4) Spotify делает превью подкастов при помощи Google Dataflow Вот тут удобный поиск, с видео И впечатляет эта статистика:
More than 60% of funded gen AI startups, nearly 90% of gen AI unicorns, and nearly 60% of the world's 1,000 largest companies are Google Cloud customers.
Mostrar todo...
🔥 23👍 5 4❤‍🔥 1
In Code We Trust Слушал недавно выступление Андрея Карпатого, он там рассказывал про его время в Тесле, и интересным образом охарактеризовал Маска, что для того код - это истина в последней инстанции. Он часто не верит людям на слово, просит показать, как оно работает на уровне кода. Очень часто, особенно для продуктов с историей, никто не в состоянии точно знать, как и что работает в продукте: требования меняются, ошибки вносятся, некоторые правятся, но не все. Существуют неэффективные циклы, плодящие ненужные SQL запросы или обращения к LLM. Продакт-менеджерам, не знакомым с программированием, достаточно сложно опираться лишь на слова других, но не верить каждому еще хуже (если ты не Маск). Я сам часто сталкивался с подобными проблемами, поэтому преодолевал барьеры, разбирался с кодом. Обычно алгоритм выглядел так: 1) По аналитическим евентам я нахожу, где примерно выполняется та часть, что меня интересует. Поскольку, как продакт ты часто пляшешь от метрик и евентов, то простым текстовым поиском я находил нужную часть. 2) Дальше я читал код, благо мое программистское прошлое и знание английского мне помогали более-менее понимать, что происходит. Как же круто, что сейчас для этого есть LLM и можно попросить ее обьяснить, скопировав в нее код. Или вообще рискнуть и сгрузить ей весь репозиторий, и задать интересующий вопрос, засунув в Gemini Pro или другую модельку с большим контекстным окном. Обычно уже на этом этапе появлялись первые гипотезы/ответы, почему метрики не сходятся и евенты не так бросаются. 3) Далее, если я находил несоответствия, то просил кого-то из разработчиков (см. Author в файле) или автора самого большого количества изменений в этом файле за последнее время) подтвердить мое понимание и обьяснить, почему что-то делается именно так. Этого было достаточно, чтобы улучшить свое понимание продукта и метрик, или пофиксить проблему. Самое сложное в этом алгоритме сделать именно первый шаг: открыть код в условном GitHub. Все остальное - теперь очень просто. Поэтому, если вы еще этого не делаете, то отложите все, получите доступ к коду, найдите текстовым поиском, где бросается важный для вас евент, и попросите LLM обьяснить эту часть. Обещаю, ваш мир более не будет прежним :) В комментариях - переписка с 2мя разработчиками по следам одной такой проверки 😉 В заключение
Mostrar todo...
👍 27🔥 6 4👌 1
Школа GenAI Разработчика (по заявкам читателей) По многочисленным просьбам и советам делаю школу GenAI разработчика, в которой мы в практическом русле разберем и опробуем все ключевые аспекты разработки GenAI продуктов. Будет 6 встреч по 2 часа, с сильным практическим уклоном, чтобы на выходе каждой встречи был работающий код, решающий конкретную бизнес-задачу. Темы: 1) Intro to GenAI. In-Context Learning 2) Retrieval-Augmented Generation 3) Fine Tuning 4) Generative Agent 5) Multi-Agent Systems 6) LLMOps: Testing, Monitoring & Debugging GenAI Systems Для кого? Для каждого, кто хочет научиться разрабатывать GenAI продукты. Моя задача - помочь вам сделать "первый шаг" в практический мир разработки Generative AI продуктов, разобраться в подходах и инструментах, набить руку. ОЧЕНЬ ВАЖНО: эффективное участие предполагает знание Python языка программирования. Вам будет сложно без этого. Если вы же вы знаете другой язык программирования, разрабатываете на нем хотя бы 3 года и чувствуете себя комфортно с GitHub Co-Pilot или подобными инструментами - то должно быть все в порядке. Когда? Стартуем - 18 мая, встречи по субботам в 16мск, 6 недель подряд. Стоимость Можно купить пакет на все встречи за $200 или покупать по одной - $50 за встречу. Для тех, кто покупал пакет (3,6 или12 мес) на мои EDU встречи, действует 20% скидка.
Mostrar todo...
Mindshare App

Seamlessly Book and Manage Mentorship Sessions. Connect with your mentor and schedule your learning journey with ease.

🔥 33👍 8 4
Про general purpose technology VC часто задают вопрос generative ai стартапам: мол, где ваш moat? Ожидают ответов в стиле distribution, data network effects, etc. И оно понятно. Мое же мнение на этот счет следующее: если мы принимаем, что generative ai - это general purpose technology, такая же как электричество или Интернет, то по самому определению такая технология дает массовые бенефиты, и не может быть ограничена каким-то entity. Ведь, выгоды от электричества не были сконцентрированы в одних руках: пришлось реорганизовывать заводы, появились станки, электроприборы, понадобились люди, обслуживающие оные. Даже ночные смены стали возможны благодаря электричеству. Я уже не говорю про стандарты безопасности и средства защиты, которые понадобилось придумать и реализовать. Поэтому доступ к gen ai не может быть конкурентным преимуществом, он будет расширяться, все больше людей и компаний будут получать доступ к нему, оно будет все более проникать в нашу жизнь. Поэтому, я считаю, силы и фокус наши должны быть направлены на вопросы "КАК?" - как применить технологию, как надо реорганизовать работу компаний, людей, рынков, чтобы максимизировать выгоды от GenAI? То есть, вторичные инновации, которые бизнесы построют вокруг технологии, но оне она сама. Инновации не только продуктовые, но и организационные, социальные, на уровне бизнес-моделей, клиентском сервисе, монетизации и тп. И мы не знаем ответы на эти вопросы, они будут рождаться по мере внедрения, через опыт и ошибки, через катастрофы (к сожалению) и прорывы. А вы как считаете?
Mostrar todo...
🔥 33👍 13 4💯 3
Майндшерили с предпринимателем о том, как получить доступ к API у компании, которая помимо продукта, с которым вы хотите интегрироваться, еще и разрабатывает конкурирующий продукт? Пришли к нескольким идеям: 1) Применить "mechanical turk" технику, то есть реализовать интеграцию "человеком" или AI агентом через интерфейсы графические или программные 2) Предложить компании revenue share с продаж вашего продукта, особенно с учетом интересов компании по выходу на новые рынки 3) Использовать "силу покупателя", обьединив усилия с другими покупателями и надавив на компанию Может у вас есть идеи, что еще можно было бы сделать? P.S. Хотите помайндшерить по этой или другой теме из канала - велком на консультацию
Mostrar todo...
1
Иногда взаимодействую с командами, которые разрабатывают продукты на GenAI, и есть некоторые вещи, которые часто всплывают, поэтому этот пост Минимальный набор курсов и видео: 1) Generative AI for everyone - https://www.deeplearning.ai/courses/generative-ai-for-everyone/ 2) ChatGPT Prompt Engineering for Developers - https://www.deeplearning.ai/short-courses/chatgpt-prompt-engineering-for-developers/ 3) Building Systems with the ChatGPT API - https://www.deeplearning.ai/short-courses/building-systems-with-chatgpt/ 4) OpenAI DevDay "Survey of Techniques for Maximizing LLM Performance" - https://www.youtube.com/watch?v=ahnGLM-RC1Y 5) Busy Person’s Intro to LLM - https://www.youtube.com/watch?v=zjkBMFhNj_g Несколько гайдлайнов: 1) Начинайте тестирование результатов работы с клиентами как можно раньше, до развертывания инфраструктуры, просто в playground - ваш покорный слуга даже забывает это правило порой (facepalm) 2) Последовательно двигайтесь от in-context learning, к RAG, а уже потом к fine tune. Важно: finetune в отличие от in-context и finetune привязывает вас к модели, сложнее будет переходить на другие 3) “Premature optimization is the root of all evil” - не оптимизируйте косты раньше времени, сначала добейтесь качества. Затем а) учитывайте закон снижения затрат - ~75% в год; б) дебажьте трейсы (можно через langfusehttp://langfuse.com) и ищите точки неадекватной траты токенов. К примеру кейс из моей практики: дефолтовый таймаут ожидания ответа может быть 60сек, и для сложных задач LLM может не успеть ответить, и вы будете дергать заново из за ретраев. в) уход на другие модели (где токены дешевле) без потери качества или finetune
Mostrar todo...
👍 33 10🔥 9
Сегодня с 2мя предпринимателями обсуждали примерно одну и ту же идею: с GenAI навязчиво преследует ощущение FOMO. С одной стороны - кажется, что можно автоматизировать все; с другой - глаза разбегаются, опасаешься, что возьмешься слишком хорошо и не заделиверишь. Я думаю про это так: 1) Автоматизируем задачи, а не должность 2) Наносим задачи на матрицу 2x2: - 1я ось: как часто эта задача выполняется заданной должностью - 2я ось: каков вклад этой задачи в конечный результат (можно через долю в затратах, можо через долю в выручке 3) Автоматизируем сначала те, что попадают в квадрант часто и высокий вклад 4) Группируем задачи не по должности, а по схожести входных параметров для выполнения этой задачи. Сгруппированные задачи делегируем выделенному AI агенту 5) Long term идем к тому, что будет мета-агент (дирижер), который оркестрирует множество агентов А вы что думаете на этот счет? P.S. Хотите помайндшерить по этой или другой теме из канала - велком на консультацию
Mostrar todo...
Mindshare App

Seamlessly Book and Manage Mentorship Sessions. Connect with your mentor and schedule your learning journey with ease.

👍 32 6🔥 1
Тем временем у нас очередной гость в подкасте - Байрам Аннаков. С Байрамом я познакомилась на первом курсе магистратуры в Вышке. Он вел факультатив по системной динамике. Потом, когда я уже сама стала преподавать в Вышке, я поняла, что все подобные инициативы держатся только на сильной мотивации преподавателя создавать ценность и делать мир лучше. И вот мы опять говорим с Байрамом про образование. Мы поговорили про выбор идей для стартапов, бизнес-модели, концепцию Mindshare, создание цифровых двойников и будущее образования: - как команда подходит к созданию идей и выбирает свой будущий проект для стартапа - в чем были недостатки криптостартапа Wingman (стартап для прогнозирования задержек рейсов, страхование от задержки рейса) - какой срок проверки жизнеспособности стартапа и почему? - как появилась идея создания цифровых двойников - AI стартапа, в чем текущие ограничения бизнес-модели - будущее децентрализованного образования - и многое другое Слушать/смотреть: Youtube Apple Podcasts Google Podcasts Подписывайтесь на канал Байрама: @ProductsAndStartups Подписывайтесь на канал Юли: @strategic_move
Mostrar todo...
👍 18 4🔥 4💩 3👏 1
Про Сон О важности сна много стали говорить в последние 5-7 лет и у некоторых из-за этого возникает отторжение к этой идее, хотя важность сна любой наблюдающий за собой человек чувствовал хоть раз. Мне понравилась свежая YouTube серия на эту тему с доктором Мэтью Вокером из Berkeley. Вы возможно видели его выступление на TED или читали его книгу. Я думал, как короткой историей обьяснить важность сна и, пожалуй, один из самых интересных аргументов - про ежегодный масштабный эксперимент (даже 2) в 1млрд+. Ага, переход на летнее время. Короткая стата: 1) на 51% увеличивается количество дорожных происшествий 2) 10-20% рост инфарктов 3) рост самоубийств и др. Поэтому очень рекомендую послушать эту серию, если вы из-за модности идеи ее отторгали Поговорим про это завтра, так как здоровый сон - это тоже про производительность
Mostrar todo...
Dr. Matt: The Biology of Sleep & Your Unique Sleep Needs | Huberman Lab Guest Series

In this episode 1 of a 6-part special series on sleep with Dr. Matthew Walker, Ph.D., professor of neuroscience and psychology and founder of the Center for Human Sleep Science at the University of California, Berkeley, and the author of the book “Why We Sleep” discusses the essential role that sleep plays in our health. We cover how sleep affects our hormones, immune system, learning and memory, mood, appetite, and weight regulation. We also discuss what causes the urge to sleep, how sleep is structured throughout the night, and the biology of the different phases of sleep. We also teach you how to determine your individualized sleep needs, including your chronotype (best waking and to-bed time), tips for combat snoring and insomnia, and your QQRT (Quality, Quantity, Regularity, and Timing)—a key framework for optimizing your sleep and therefore daytime energy and focus, and overall health. The next episode in this special series explores how to improve one’s sleep. Use Ask Huberman Lab, our new AI-powered platform, for a summary, clips, and insights from this episode:

https://ai.hubermanlab.com/s/tlcwk0am

Thank you to our sponsors AG1:

https://drinkag1.com/huberman

Eight Sleep:

https://eightsleep.com/huberman

BetterHelp:

https://betterhelp.com/huberman

LMNT:

https://drinklmnt.com/huberman

InsideTracker:

https://insidetracker.com/huberman

Momentous:

https://livemomentous.com/huberman

Dr. Matthew Walker Website:

https://www.sleepdiplomat.com

Podcast:

https://www.sleepdiplomat.com/podcast

"Why We Sleep":

https://amzn.to/4a9Tyyl

Academic profile:

https://psychology.berkeley.edu/people/matthew-p-walker

X:

https://twitter.com/sleepdiplomat

Instagram:

https://instagram.com/drmattwalker

LinkedIn:

https://www.linkedin.com/in/sleepdiplomat

MasterClass:

https://www.masterclass.com/classes/matthew-walker-teaches-the-science-of-better-sleep

Journal Articles Coordinated human sleeping brainwaves map peripheral body glucose homeostasis:

https://bit.ly/4agGuHn

Partial sleep deprivation reduces natural killer cell activity in humans:

https://bit.ly/43HpnMC

Daylight Saving Time and Acute Myocardial Infarction: A Meta-Analysis:

https://bit.ly/49kVmDs

Sleepy Punishers Are Harsh Punishers: Daylight Saving Time and Legal Sentences:

https://bit.ly/4agG83F

Effects of insufficient sleep on circadian rhythmicity and expression amplitude of the human blood transcriptome:

https://bit.ly/3xlbHed

A systematic review and meta-analysis to assess the relationship between sleep duration/quality, mental toughness and resilience amongst healthy individuals:

https://bit.ly/3TLsiz4

Negative effects of restricted sleep on facial appearance and social appeal:

https://bit.ly/3xnbGGB

Sleep regularity is a stronger predictor of mortality risk than sleep duration: A prospective cohort study:

https://bit.ly/4cz6bEG

Other Resources TED Talk:

https://bit.ly/43Lk66B

Chronotype Calculator:

https://bit.ly/43MFlFk

People Mentioned Allan Rechtschaffen: sleep research pioneer:

https://bit.ly/3U1nQxu

Timestamps 00:00:00 Importance of Sleep 00:02:24 Sponsors: Eight Sleep, BetterHelp & LMNT 00:06:00 Sleep; Non-REM & REM Sleep 00:11:40 Sleep Cycles, Individuality, Women vs. Men 00:14:49 Tool: Wakefulness in Bed, Insomnia 00:19:08 Non-REM Stages of Sleep 00:27:05 Role of Deep Sleep 00:34:02 Sponsor: AG1 00:35:15 Light Sleep Stages, Hypnogogic Jerks 00:42:00 REM Sleep, Paralysis & Bizarre Dreams; “Falling” Asleep 00:49:09 Tools: Body Position & Sleep; Snoring & Sleep Apnea 00:57:43 Yawning & Theories, Contagion 01:04:03 Nodding Off, Afternoon & Postprandial Dip 01:08:46 Sponsor: InsideTracker 01:09:51 Sleep, Animals & Evolution 01:14:09 Poor Sleep & Health Consequences, Sleep Deprivation 01:27:13 Positive Effects of Good Sleep, Health Improvements 01:31:56 Sleep & Mood; Appetite & Weight Management 01:42:55 Sleep Deprivation & Looking Tired, “Beauty Sleep” 01:47:57 Tool: Getting Good Sleep, QQRT Macros, Quantity & Quality 01:56:45 Tool: Sleep Regularity, Mortality Risk 02:03:15 Tool: Sleep Timing, Chronotypes 02:14:21 Chronotypes & Insomnia, Circadian Rhythm…

👍 28🔥 9 4👎 1