Запись Стрима вам на ночь

Говорят история повторяется дважды

Подумал почему бы не воспользоваться собственным каналом. Ищу Сhief of Staff для VP of Data and Analytics (команда под VP примерно в 2000 человек) , в компанию BP - ранее известная как British Petroleum. Контрактная роль (но на постоянку), примерный рейт 500-700 фунтов в день, нужно иметь право на работу в ЮК
Офис(ы) - в Лондоне, гибрид, теоретически можно удаленку (но скорее нет). Писать мне

Overview:
The Chief of Staff, Data & Analytics, will act as the right hand to the Vp of D&A , playing a critical role in executing strategy, ensuring alignment across teams, and driving operational excellence. This role will require the individual to wear many hats, navigate complex challenges, and act as a representative of the VP of DA in key meetings.
Key Responsibilities:
Strategic Planning and Execution:
• Assist the VP in strategic planning, project prioritization, and execution.
• Monitor and ensure alignment of team efforts with the overarching business objectives.
• Identify areas of improvement and propose innovative solutions.
Leadership Representation:
• Act as the VP's representative in critical meetings, ensuring alignment and communication.
• Present updates, findings, and strategic insights to internal stakeholders.
Team Coordination and Alignment:
• Collaborate with D&A Principals to ensure project delivery, alignment of efforts, and resolution of challenges.
• Foster a culture of collaboration, innovation, and accountability across the D&A teams.
Financial Oversight and Coordination:
• Coordinate with the financial department within D&A to ensure accurate budgeting, forecasting, and financial reporting.
• Partner with the finance team to identify opportunities for cost-saving, efficiency, and investment.
Operational Excellence:
• Oversee the development and implementation of standardized processes, tools, and best practices.
• Monitor key performance metrics and ensure the team is meeting or exceeding established targets.
Stakeholder Communication:
• Act as a key point of contact for internal and external stakeholders, ensuring clear, concise, and timely communication.
• Address and resolve any issues or conflicts that may arise, ensuring smooth collaboration across departments.
Continuous Improvement:
• Stay updated with the latest industry trends, technologies, and best practices.
• Encourage a culture of continuous learning and improvement within the team.

Cтал топ 5 мотивирующих медиаперсон по результатам опроса студентов ИТМО

https://vk.com/wall-94_56963

Должность правда какая-то очень старая

Считается что А/Б тесты позволяют получить несмещенную оценку эффекта. Но это неправда.

Вызвано это двумя причинами
Первая - когда результаты плохие, есть тенденция останавливать эксперимент досрочно
Вторая - стат значимый эффект в эксперименте, который underpowered (а это практически любой эксперимент), в среднем завышен, а люди имеют тенденцию принимать положительные результаты с радостью

Простой пример, если запускать много А/А тестов и выбирать только стат значимые в положительную сторону, вы можете заявлять о положительном эффекте, хотя в реальности он ноль -> ваша оценка стала смещенной

Если мощность недостаточная - будете ловить хвосты распределений, которые завышают реальный общий эффект и тоже смещаться

На эту тему есть неплохая заметка от Букинга - с картинками

В ней описывается проблема и варианты ее решения. К моему удивлению - предлагают брать нижний доверительный интервал

The statistically optimal solution to this problem would be to retest every single successful product change. In a business context, this is often not possible nor desired. Thus, a pragmatic approach that works surprisingly well is to use the lower bound of the 95% one-sided confidence interval for impact estimation and reporting instead.

Почему удивлен - потому что можно это переоценку выразить численно (о чем регулярно говорит Ron Kohavi, упоминая haircut), ведь есть прямая зависимость от беты, затем вводить конкретную поправку на каждый эксперимент, вместо постоянного нижнего интервала

К слову эта статья навела меня на мысль написать модуль для оценки завышения результатов А/Б и выбора оптимальной корректировки и интегрировать его в существующий MVP А/Б в BP

На стримах с Адамом мы обсудили многое, но одну из насущных проблем современности упустили. Речь идёт конечно же про грибы. И даже не о том что Ленин - Гриб, это все же проблема 20 века

Речь идет о грибах чтобы жить.
Грибы что бы проснуться
Грибы чтобы заснуть

С проснуться и быть энергичным, сфокусированным и тп у меня никаких проблем нет, поэтому буду проверять в первую очередь грибы для сна, о чем позже расскажу. Если есть желающие проверить грибы - позволяющие проснуться, пишите - затем расскажите о своем грибном опыте

Обсуждали с коллегами, которые застали Убер 1.0 и Убер 2.0 какая культура им больше по вкусу

В конце концов закончилось тем, чем должно было закончиться и меня попросили пояснить за свои ценности, поразмыслив - составил такой список

Ideas over hierarchy
Grit - try over and over and over again, persistence.
Customer obsession
Excellency - strive for the best
Fail fast
Bias for action
Move fast and break things
Understand reasons and context. Be proactive, not reactive

Ну хоть какие-то нормальные предложения о работе стали приходить со странных емейлов, а то раньше все предлагали пойти мидлом куда-то

Перечитываю книгу Measure What Matters: OKRs - the simple idea that drives 10x Growth

Глава 17 - про супер пиццерию, The Zume Pizza Story - рассказывают как они всех побеждают с помощью OKRs

Решил зайти на википедию и посмотреть как супер пиццерия поживает:

Zume, Inc. was an American manufacturing-technology company headquartered in Camarillo, California.[2] Founded in 2015 as an automated pizza parlor, in 2020 the company shifted to food packaging and delivery logistics. In June 2023, the company was shut down

Прикладываю список книг от СТО Aliexpress - Анатоликса

Похожий список литературы я когда-то кидал внутри компании. Там был просто список без пояснений(потому что пояснения были даны устно). Этот список маленько добавился, плюс появилось письменное объяснение, почему каждая книжка или курс туда попали

Что объединяет весь список, в котором есть и книги и курсы, биографии и фантастика: это какое-то чтиво, которое на меня произвело впечатление за последние года 3-4, обычно для этого нужно как-то расширить мое понимание в какой-то области

Non-fiction
Биография Джобса
Биография Эйнштейна
Русская Модель управления
Русские писатели серебряного века спорили о загадочной русской душе, потом пришел талантливый менеджер всех выгнал и все объяснил в пределах одной книги.
Основная идея книжки, все признают, что у русских модель управления ужасная и неэффективная, при этом она регулярно достигает успехов для которых на самом деле нужна эффективная система управления, как так получается” (очень нудная книжка, но с большим количеством примеров про всякие реорганизации, и реакцию общества на них)
от ИИ до зомби
Это публикация разных эссе про рациональное мышление, которые ранее были известны как Chains на LessWrong, но они поданы с небольшими изменениями и в другом более логичном порядке.

Биология
Биология Поведения Человека, Роберт Сапольский, стендфорский курс (либо книга Биология Добра и Зла) Книжка имхо ощутимо, хуже чем курс в области подачи фундаментальных знаний, в курсе очень много информации про то как вообще работает генетика, эндокринология и нейромедиаторы, в книжке это очень упрощенное справочное пособие, т.е. книжка скорей научпоп. Но в книжке сильно больше интересных примеров.
Synapses neurons and brains

https://www.coursera.org/learn/synapses

На первой лекции этого курса рассказывают о содержании курса, на второй что вот мозг состоит из нейронов, а третья начинается с дифференциального урованения. Чувак который читает курс на самом деле глава Blue Brain Project, те ребята которые эиулируют мозг мыше на уровне электросигналов. Так вот они на самом деле физики, а не медики, и терпения скрываться у них видимо хватило до 3-ей лекции
Эгоистичный Ген + Расширенный Фенотип
Вы любите мемы в интернете? А знаете что слово мем было первый раз применено в книге Эгоистичный ген в качестве сущности, которая на самом деле подвержена размножнению и эволюции, но без биологической природы (в противовес гену).
Для 1970 года когда вышла первая версия книги, огромное число вещей про эволюцию понимали не так. Например, вы когда-нибудь слышали про “групповой отбор” т.е. когда эволюция действует в интересах вида. А вы знаете что его нет? и почти все эффекты которые выглядят как групповой отбор обхъясняются по-другому. Набор на самом деле работает не в интересах вида, и не в интересах индивидуума, а в интересах конкретного гена.
Самый простой пример, чего нельзя объяснить без эгоистичности генов, это например почему мальчиков и девочек рождается примерно поровну, хотя мог бы быть один самец на 10 самок, было бы эффективней.
Идея простая, если ее знать, предположим соотношение самок к самцам 10:1. Тогда получается, что каждый ген в самце в распространенни в 10 раз успешней чем в самке. Тогда получается, что самкам в 10 раз выгодней рожать самцов, потому, что на следующей стадии распространение их генов будет в 10 рпаз эффективней, они начинают так делать и баланс выравнивается.
думай медленно решай быстро (Thinking, Fast and Slow)

Физика
Квантовая механика для чайников https://www.youtube.com/watch?v=3WTMe0R8bw0&list=PLRib7Hj2D_xC_ZDFa4yYqfwtKjUy-LtoS (оказалось, что это не я нифига не понял квантовую физику, а никто ее не понимает, просто все делают вид)

Вторая часть

Science fiction
Note: меня в художественных произведениях больше интересует не развитие героя, а хорошо простроенная, логичная и непротиворечивая вселенная, т.е. setting.
Ложная Слепота + Эхопраксия (фантастика, книга про то как может выглядеть контакт с инопланетянами которые совсем не люди, в отличие от обычной фантастики где инопланетянин это такой же человек только зеленый там или с жабрами. В книге одновременно есть вампиры+инопланетяне+сильный ИИ и при этом это hard science fiction, с настоящей физикой и биологией)
Карантин (Грег Иган, фантастика для тех, кто все равно не понял квантовую механику, но хочет понять как работают квантовые алгоритмы)
Задача Трех Тел (фантастика, трилогия. Это уже не hard science fiction, но имхо это одно из лучших фантастических произведений лет за 10. Неожиданно 2 и 3 книги лучше чем первая)
Квантовый Вор (фантастика, про то, что будет когда мозги можно будет заливать в комп и наоборот)

Fiction
Гарри поттер и методы рационального мышления
Если честно великая книга(без стеба). Взрослому с критическим мышлением вообще тяжело читать оригигнального гаррри поттера. Ну потому что он рассчитан на 10-летних детей, и логичен с их точки зирения, в их мире препод может конфликтовать с 10-летним пиздюком, а подход “пойти и рассказать взрослому” который решает 90% проблем в оригинальных книгах абсолютно невозможен для применения.
В новой же книге все основные герои ведут себя рационально, это поведение начинается даже не с начала книги, за 15-20 лет до рождения гарри, где Лилли Поттер не ссорилась со своей немагической сестрой, а наоборот магичекси помогла ей стать красивой и успешной, что привело к тому что Петунья вышла замуж не за неудачника Дурсля, а за профессора биохимии из оксфорда
Книга помимо того, что имеет фантастически сильный сюжет (там часть вещей происходят точно так же как в оригинальной книге, а часть ровно наоборот, что не позволяет предсказать что в ней произойдет), является неиссякаемым источником троллинга классической вселенной гарри Поттера

Какое же удовольствие читать книги по Computer Science по сравнению с Data Science. В CS сразу видно - сели чуваки решать какие-то понятные задачи и постоянно их улучшают, в DS же ощущение что какие-то академики писали много десятилетий в стол, внезапно область выстрелила и они стали это выкидывать эти академические записки в виде книг, правда не до конца понимая какие проблемы они будут решать. Эту книгу рекомендую

Мы с Арсением не так давно закончили последнюю главу в нашей книжке про ML System Design, и пока она проходит через все остальные стадии паблишинга, решили адаптировать тот же контент под другие форматы. Многие хотят большей вовлеченности, послушать говорящую голову, посмотреть на спикера в зуме и задавать там же вопросы.

По этому поводу думаем провести курс в формате онлайн-лекций. Контент концептуально тот же, две лекции в неделю, на английском с британским и/или славянским акцентом, платно на том уровне, чтобы окупить наше время по обычной ставке, возможны приглашенные эксперты. Если наберется достаточно желающих в Лондоне или Варшаве, устроим гибридный формат (например, вещание из пивнухи 🍺).

Пока что сделали опросник, чтобы понять интерес к этой идее. Если вам интересно, заполните, пожалуйста - это поможет понять ожидания и адаптироваться под них.

Пацаны из Майкрософта выпустили самую обсуждаемую статью месяца The Era of 1-bit LLMs:All Large Language Models are in 1.58 Bits
Пока остальные кряхтели и пытались отквантовать числа до 4 бит с большими потерями или до 8 бит с небольшими, челы из МС зашли с ноги: любой вес будем представлять как трит - 1.58 бита {-1; 0; 1} и покажем как это сделать не теряя перформанса! It matches the full-precision (i.e., FP16 or BF16) Transformer LLM with the same model size and training tokens in terms of both perplexity and end-task performance

Так же пишут: More profoundly, the 1.58-bit LLM defines a new scaling law and recipe for training new generations of LLMs that are both high-performance and cost-effective. Шортим Нвидию? Теперь вместо умножения - просто складываем (ведь умножение на 1, 0 или -1 это просто плюс, минус или пропуск). The new computation paradigm of BitNet b1.58 calls for actions to design new hardware optimized for 1-bit LLMs.

Что делают? Повторяют BitNet, то есть трансформер где nn.Linear заменен на BitLinear (ниже будет пост с описанием). It is trained from scratch, with 1.58-bit weights and 8-bit activations
Чтобы веса держать в диапазоне -1, 0, 1 - накидывают absmean quantization function (про нее тоже в посте ниже)

И это все
Результаты в посте ниже

Дальнейшее чтиво
https://t.iss.one/hn_best_comments/21227
#ArticleReview

Увидел вакансию AI евангелиста, сначала обрадовался, подумал что это мне по плечу

Потом задумался - все не так однозначно.

Переодически ко мне приходят разные люди за консультациями по мл, 8/10 случаев заканчивается тем что я им говорю - нет смысла что-то делать через мл в ваших проектах.

Однажды я подрядился консультировать одну компанию на регулярной основе

Первый месяц консультировал нормально, второй уже средне, третий совсем мало

Для того проекта, где определили что мл нужен - наняли человека и в течении месяца обсудили что и как делать и даже сделали !

Заодно прочитал 4 лекции по мл дизайну сотрудникам этой конторы. Так этот чел начал делать мою работу и объяснять другим командам почему мл не нужен в их проектах.

Может быть мне стоит начать шантажировать создателей массовых мл курсов - войди в профессию за три дня без навыков, что я всех научу мл дизайну и тогда их курсы будут не нужны? Либо они будут платить мне дань и я не лишу их работы

Возможно так появится новая должность, анти AI евангелист