TGViewer
Channel Public Channel
🚀 Андрей Артищев

🚀 Андрей Артищев

@startupandtech

Я - Андрей Артищев.

Я практик, который разрабатывает AI&ML продукты.

В прошлом также создал 2 hardware продукта - гаджет для коррекции осанки «Мастер осанки», и мотошлем дополненной реальности Livemap

Контакты @andrewartishchev
Subscribers
216
Photos
1.5K
Videos
415
Links
2.7K

Showing posts older than #5283 · Back to latest

Older Posts 16 shown
Post #5282 24
Оптимизировать систему взаимодействия — значит сделать так, чтобы правильное командное поведение возникало по умолчанию, а не зависело от героизма отдельных людей.

Я бы работал с шестью элементами.

### 1. Общий результат вместо набора личных задач

Плохо:

> Аналитик готовит отчёт, разработчик пишет код, менеджер выпускает продукт.

Лучше:

> За шесть недель увеличить долю успешно завершённых регистраций с 45% до 60%.

У каждого остаётся своя зона ответственности, но успех измеряется общим результатом. Иначе люди оптимизируют собственные показатели, даже если продукт в целом проигрывает.

### 2. Ясные полномочия

Для каждого существенного решения определите:

- кто принимает окончательное решение;
- кого необходимо проконсультировать;
- кто исполняет;
- кто должен быть проинформирован.

Обсуждение может быть коллективным, но ответственность за решение должна принадлежать одному человеку. Командность — не размазывание ответственности.

### 3. Свободный поток информации

Информация должна попадать к тому, кому она нужна, без прохождения через руководителя.

Практически:

- решения записываются вместе с аргументами;
- статус работы виден всем заинтересованным;
- проблемы сообщаются сразу, а не к отчётной встрече;
- после проекта проводится короткий разбор: что ожидали, что произошло, что изменим.

Полезный вопрос: «Какую информацию вы регулярно узнаёте слишком поздно?»

### 4. Правильные встречи

У каждой встречи должна быть одна функция:

- принять решение;
- синхронизировать зависимости;
- решить проблему;
- придумать варианты.

Статусы, которые можно прочитать, не нужно пересказывать вслух.

На встречах полезно:

1. Сначала молча записать мнения.
2. Выслушать людей до выступления самого статусного участника.
3. Зафиксировать решение, ответственного и срок.
4. Дать несогласным возможность явно изложить риски.

Это снижает влияние громкости и должности на качество решения.

### 5. Вознаграждать вклад в результат других

Помимо личных показателей оценивайте:

- кто делится знаниями;
- кто помогает устранять блокировки;
- кто замечает риски;
- кто вовлекает коллег;
- кто делает работу команды быстрее и качественнее.

Раз в квартал можно задавать каждому два вопроса:

> Кто особенно помог вам добиться результата?
> Чьи действия сделали команду сильнее?

Повторяющиеся имена обычно и есть те самые «люди-клей». Их вклад должен отражаться в признании, премиях и повышениях.

### 6. Регулярно улучшать сам способ работы

Раз в две недели команда отвечает на четыре вопроса:

- Что помогает нам двигаться быстро?
- Где мы теряем время?
- Где информация или решение застревает?
- Какое одно изменение проверим следующие две недели?

Важно выбирать одно изменение, назначать ответственного и затем проверять эффект. Например: сократить согласование с пяти участников до двух или заменить ежедневную встречу письменным обновлением.

### Минимальная рабочая схема

Если делать только самое важное:

1. Одна измеримая командная цель.
2. Один ответственный за каждое решение.
3. Общедоступный журнал решений и проблем.
4. Еженедельная встреча только по блокировкам и зависимостям.
5. Ретроспектива раз в две недели с одним экспериментом.
6. Оценка не только личного результата, но и усиления коллег.

Критерий успеха простой: команда продолжает хорошо принимать решения и решать проблемы, даже когда руководитель временно отсутствует. Если без него всё останавливается, оптимизирован пока руководитель, а не система.
Post #5281 24
Что можно применить на практике

Сформулировать цель команды одним понятным предложением.

Зафиксировать, как и где принимаются решения и передаётся информация.

Составить карту не только должностей, но и знаний, связей и неформальных способностей людей.

На встречах следить, чтобы разговор не захватывали один-два участника.

Спрашивать: «Кто помог вам добиться результата?» — и учитывать ответы при повышениях и премиях.

Оценивать сотрудников не только по личным цифрам, но и по тому, насколько они усиливают других.

Не терпеть разрушительное поведение только потому, что человек показывает выдающийся индивидуальный результат.

Фундаментальная мысль довольно компактна: оптимизировать нужно не отдельных героев, а систему их взаимодействия.
Post #5280 19
Основные выводы

Команда звёзд не обязательно является звёздной командой. Когда слишком много сильных индивидуалистов конкурируют за влияние, статус и ресурсы, координация ухудшается. Особенно это опасно там, где люди сильно зависят друг от друга.

Нужны “glue players” — люди-клей. Они помогают коллегам, снимают конфликты, вовлекают молчаливых участников, соединяют нужных людей и делятся заслугами. Их собственные показатели могут быть незаметными, хотя именно они повышают результат остальных. Разбор концепции glue players.

Системы оценки часто вознаграждают не тех. Продажи, выполненные задачи и личные достижения измерить легко; предотвращённый конфликт, переданное знание или помощь коллеге — трудно. Поэтому организации могут повышать «звёзд», одновременно теряя людей, на которых фактически держится команда.

Лидерство не равно должности. Руководитель остаётся ответственным за результат, но в конкретной ситуации вести команду должен тот, у кого сейчас больше релевантных знаний.

Лидеру не обязательно быть универсальным. Следует понимать собственные ограничения и строить команду, которая их компенсирует.

Доверие важнее внешней уверенности и харизмы. Люди должны верить не только в компетентность коллег, но и в то, что те действуют в интересах команды.

Эмоциональная чувствительность влияет на результат. Способность замечать реакции других, распределять участие в разговоре и давать место разным голосам может быть важнее среднего IQ группы. Это одна из идей исследований коллективного интеллекта, на которые опирается книга.

https://www.jonlevy.com/jon-levy-talks-at-google
Jon Levy Jon Levy Talks at Google on Team Intelligence Behavioral scientist and author Jon Levy discusses his book "Team Intelligence" which debunks the myths of what makes great leaders and effective teams. He reveals the simple habits that help leaders unlock team intelligence. Moderated by Brian Glaser
Post #5279 21
Книга Джона Леви Team Intelligence: How Brilliant Leaders Unlock Collective Genius — о том, почему результат команды определяется не суммой талантов, а качеством взаимодействия между людьми.

Главная идея

Минимальная единица эффективности в организации — не отдельный сотрудник и даже не руководитель, а команда.

Поэтому задача лидера — не быть самым умным и лично принимать все решения, а создать условия, в которых группа:

понимает общую цель;
быстро обменивается информацией;
использует способности всех участников;
доверяет друг другу;
решает задачи лучше любого отдельного человека.

Автор называет это командным интеллектом.

Книга основана на исследованиях коллективного интеллекта и историях Pixar, LEGO, Google, спортивных команд и неудачных «команд звёзд» вроде Quibi.

Три составляющие командного интеллекта
Единая логика — align reasoning.
Участники должны одинаково понимать миссию, критерии успеха и принципы принятия решений. Если каждый оптимизирует собственную цель, коллективный интеллект распадается.

Управление вниманием — focus attention.
Команде нужны и периоды сосредоточенной работы, и короткие интенсивные синхронизации. Избыточные встречи и постоянные уведомления делают группу менее умной.

Доступ ко всем ресурсам — unlock resources.
Нужно знать не только формальные должности людей, но и их скрытые знания, опыт, связи и способности. Полезное знание не должно застревать у одного сотрудника.

https://www.amazon.com/Team-Intelligence-Brilliant-Leaders-Collective-ebook/dp/B0DSG1ZLPW
Post #5278 23

Forwarded from AvitoTech

Spec-Driven Development — нишевая тема или действительно работающий подход? 🤓

Делимся докладом Александра Шаповалова, в котором он разобрал архитектурную инверсию и рассказал:
✨ какой реальный эффект виден от AI и как меняется разработка;
✨ в какой момент agent-first становится нормой, а не экспериментом;
✨ почему рост пользы и скорости — это не одно и то же;
✨ какие реальные проблемы и ограничения есть у SDD;
✨ и когда его стоит применять.

Смотрим по ссылке ↖️

А в комментариях делитесь, работали ли уже с этим подходом?

#ai
YouTube Spec-Driven Development: теория, инструменты, практика — Александр Шаповалов Александр расскажет о том, как меняется разработка, когда agent-first становится нормой, а не экспериментом. Разберём архитектурную инверсию, реальные проблемы и ограничения SDD — и главное, когда его стоит применять, а когда не стоит. AvitoTech — это команда…
Post #5277 32
Илья Суцкевер, который сначала уволил Сэма Альтмана, а потом Альтман уволил его, получил одну из крупнейших инвестиций от NVIDIA за все время инвестиций NVIDIA

2024 года Суцкевер создал Safe Superintelligence. У компании предельно скромная продуктовая стратегия: одна цель и один продукт - безопасный сверхразум. Никаких помощников, генераторов картинок и корпоративных подписок. Компания прямо заявляет, что не хочет отвлекаться на выпуск продуктов и краткосрочные коммерческие показатели.

За два года Safe Superintelligence не показала практически ничего:
- нет общедоступной модели;
- нет продукта;
- нет программного интерфейса (API);
- нет опубликованных научных результатов;
- невозможно независимо оценить, чего именно добилась команда.

При этом ещё до нынешней сделки компания успела привлечь около $3 млрд. Последний крупный раунд оценил её в $32 млрд.

Теперь NVIDIA вкладывает ещё $5 млрд. Это одна из крупнейших отдельных инвестиций компании: столько же NVIDIA вложила в Intel в 2025 году. Хотя называть её крупнейшей инвестицией NVIDIA в истории уже нельзя - в 2026 году компания вложила $30 млрд в OpenAI.

Сумму $5 млрд официально не раскрыли. Её сообщили Bloomberg, Reuters и Financial Times со ссылками на источники. Но сама NVIDIA подтвердила инвестицию, долгосрочное партнёрство и главное обстоятельство: перед заключением сделки она получила редкий доступ к строго засекреченным исследованиям Safe Superintelligence.

В результате Safe Superintelligence получит доступ к новейшей платформе NVIDIA Vera Rubin и сможет увеличить вычислительные мощности примерно в десять раз. Кроме того, компании будут совместно работать над развитием нынешних и будущих вычислительных платформ NVIDIA. NVIDIA хочет получать от команды Суцкевера знания о том, каким должно быть оборудование для следующего поколения искусственного интеллекта.

Сам Суцкевер говорит: у компании появились исследования, которые заслуживают масштабирования, а большая вычислительная система NVIDIA позволит это сделать.
Post #5276 26

Forwarded from Это Махлин | Люди и ИИ

Покоряй мечты. О чем вы мечтали в детстве? И о чем мечтаете сейчас?

Недавно случайно увидел эпизод одного из моих любимых сериалов, “Клиника”. Кто смотрел, знает, что у главного героя, Джей Ди, есть одна особенность: он постоянно зависает в своих фантазиях. Буквально посреди разговора может на несколько секунд выпасть из реальности и прожить у себя в голове целую историю. Каждый раз, когда вижу, как он стоит с этим дурацким выражением лица и прокручивает у себя в голове годы выдуманной жизни, смеюсь. Потому что это я 😅 Те, кто давно меня знает, замечают, что я тоже иногда зависаю. Минута, и я уже где-то в другом месте.

Не то чтобы я делал это намеренно) Просто такая черта характера. Плюс, видимо, у меня очень яркое воображение. Я буквально могу физически ощущать то, о чем думаю, когда проваливаюсь в свои мысли.

В детстве я мечтал обо всем подряд: о космосе, о невероятных приключениях, о будущем. Хорошо, что родители никогда не говорили мне фразу, знакомую каждому со школы: “Мечтать не вредно” 😅 Наоборот, у нас всегда была поддержка. Спасибо им за это. Сейчас уже научно доказано, что мечты, сформированные в подростковом возрасте, помогают реализоваться в будущем не меньше, чем IQ или социальное положение.

Я когда об этом исследовании про мечты узнал, заинтересовался, а есть ли еще на эту тему данные. И оказалось, что был такой профессор психологии Йельской школы медицины Джером Сингер, он первый начал серьезно изучать феномен мечтаний. Так вот он считал, что мечты – это естественный способ мозга моделировать будущее, представлять разные сценарии и помогать человеку строить планы.

И ведь это действительно так. Все большие изменения сначала были чьей-то фантазией. Сначала кто-то представил, как летает, потом как покоряет космос, как создает искусственный разум. Взять хотя бы мою любимую научную фантастику, которая очень часто оказывается пророческой) Не случайно Китай сегодня активно в нее вкладывается, как в один из инструментов развития инженерного мышления. 

Я и сам замечаю, как после хорошей книги начинаешь думать намного шире. Например, после книги “Проект Аве Мария" несколько дней ходил под впечатлением и думал о галактиках, космосе и о том, что когда-нибудь человечество сможет путешествовать между звездами 😀

Психологи давно рекомендуют мечтать специально и делать это масштабно. Можно еще представлять детали того, о чем мечтаешь, визуализировать. Или составлять план по целям на 100 лет, как я. Почему нет)

Но даже если завтра выяснится, что все исследования ошибались. Даже если никакой связи между мечтами и успехом нет, все равно останется одна очень важная вещь - мечтая, мы становимся счастливее уже сегодня. И здесь тоже простая химия 😆 Когда мы представляем желаемое будущее, мозг начинает вырабатывать дофамин. 

Так что давайте мечтать) Часто это первый шаг к тому, что через несколько лет станет нашей реальностью. Или как сказал классик: “Сочиняй мечты. Есть миллионы шансов, что скоро будет все сбываться”.
Post #5275 24

Forwarded from Yuriy's blog

AI/ML-щик с 15-летним стажем.
HR-ы любят требовать в вакансиях дохера лет опыта. Условно AI/ML инженер с 15 годами опыта. Я в последнее время много собеседую AI/ML инженеров, и понял парадоксальный факт - люди у которых много лет опыта в резюме, как правило сильно хуже знают/понимают что в этой области сейчас происходит чем те кто пришли условно год назад или два назад.
Причина этого на мой взгляд состоит в том что когда человек приходит в новую для себя область знания он начинает учится как сумасшедший, стараясь все успеть, все прочитать. Люди которые уже были в AI/ML 5 лет назад - считают что они все знают, и гораздо меньше внимания уделяют собственному развитию. Да, они много знают - но их знания/подходы устарели. А они этого не понимают. То что использовалось в AI/ML 5 лет назад сейчас имеет нулевую практическую применимость. "Старое знание" максимум поможет им лучше понять современные алгоритмы/подходы (новые алгоритмы как правило строятся на основе более старых), но они никак не помогут им решать практические задачи здесь и сейчас.
Post #5274 30
🚀 Андрей Артищев 32-летний Маск в 2003 году выступил с закрытой 45-минутной лекцией в Стэнфорде — и это действительно стоит десяти книг по предпринимательству. Он прямо взял три свои тогдашние компании — Zip2, PayPal и SpaceX, которой был всего год, — и разобрал весь процесс…
Elon_Musk_Stanford_2003_RU_razbor.pdf229 KB
В 2003 году 32-летний Илон Маск выступил в Стэнфорде и подробно разобрал три своих проекта: Zip2, PayPal и совсем молодую SpaceX.

Я собрал по этой 48-минутной лекции небольшую книгу: подробный пересказ по тайм-кодам, исторический контекст, 30 предпринимательских принципов и проверка — что из прогнозов Маска действительно сбылось к 2026 году, а что нет.

Получилось 89 страниц без воды: про выбор рынка, первые принципы, продуктовый фокус, контроль затрат, найм, выживание при ограниченных деньгах и превращение большой миссии в работающий бизнес.

Прикрепляю PDF — его удобно читать как книгу или быстро пролистать по ключевым идеям.
  • 👍 2
Post #5273 25

Forwarded from Всеволод Викулин

5 лет проведения собеседований в одном посте

Эта картинка стоила мне 5-ти лет опыта нанимающего менеджера и 3-х лет интенсивной психотерапии.

На финальной встрече я редко спрашиваю что-то про LLM. Во-первых, потому что уже до меня спросили. Во-вторых и в главных — потому что я уверен, что это не главное. Те методы NLP-разработки, которые применяем мы сейчас, год назад не использовал вообще никто. А еще через год все снова поменяется. Главное, что я ищу в кандидате, — это софты. И главный из них — бодрость.

Термин я украл у бывшего руководителя из Яндекса. Уверен, что, если спросить нас обоих, мы дадим разные определения этого качества. Но при этом я уверен, что понимаем мы его одинаково.

Бодрость — это когда человека просишь, и он решает. Он не просит у тебя точного ТЗ, он сам задаст все вопросы. Он не думает про Scrum и Kanban: если нужно, он сам навайбкодит себе подходящий фреймворк. Он сам найдет бездомную команду и внушит ей, что теперь для нее это самая важная задача в мире. Он думает про результат и с улыбкой относится к неопределенности его достижения.

У меня даже появился тест на бодрость: если в проекте неожиданно всплывает задача, которую хрен пойми как делать, но надо очень и еще вчера — на ум приходит он. Тот самый мистер Бодрость.

Выявлять это чудесное качество можно при разговоре. Слушайте, за что человек отвечал в проекте. Если МЛ-щик писал веб-приложение, потому что все разработчики были заняты, — мне он нравится. А если он еще и никогда раньше этого не делал и сам разобрался с ЧатГПТ — мое сердечко бьется сильно-сильно.

Не на все задачи нужны бодрые. Во-первых, им бывает скучно, и вам придется постоянно их челленджить. Во-вторых, они не подходят для системной работы. Если составить команду только из них, они через какое-то время закопаются в своей бодрости. И разрушат вам продакшен. Помимо бодрых, нужны люди, которые умеют строить системные процессы. Долгие цели, спринты, демо, груминги… Что там еще есть? Я — не умею. Я — бодрый. Поэтому я их нанимаю :)
  • 🔥 1
Post #5272 40
32-летний Маск в 2003 году выступил с закрытой 45-минутной лекцией в Стэнфорде — и это действительно стоит десяти книг по предпринимательству.

Он прямо взял три свои тогдашние компании — Zip2, PayPal и SpaceX, которой был всего год, — и разобрал весь процесс от нуля до выживания, слой за слоем, на твоих глазах.

Как находить направление, как контролировать затраты, как выживать, когда почти нет денег, как использовать принцип первой причины, чтобы разбирать проблемы.

Если посмотреть сегодня, всё ещё не устарело.

https://youtu.be/afZTrfvB2AQ?si=-8MbT-ZMxtXQSpKe

Есть официальный текст (транскрипт) практически всей лекции на сайте Стэнфорда, а также по каждому отдельному фрагменту.

https://whatsuptesla.com/2026/04/07/elon-musk-2003-stanford-lecture-full-transcript/
YouTube Elon Musk's 2003 Stanford University Entrepreneurial Thought Leaders Lecture Here's a very interesting (and prescient) talk by Elon Musk (founder of SpaceX, Tesla Motors and X.com/PayPal). (October 08, 2003). SEE PINNED COMMENT FOR VERSION WITHOUT AUDIO SYNC ISSUES "Elon Musk, co-founder, CEO, and chairman of PayPal, shares his background:…
Post #5267 27

Forwarded from Пупырка AI

пять игровых экспериментов на opus 5

1. крис начал с машины на грунтовой трассе без готовых текстур. затем дал второй промпт — просто попросил повысить качество — и получил более детальные автомобиль, окружение и свет

2. ai developer собрал браузерный fps на three.js без внешних моделей и ассетов. основа появилась за один запуск, затем автор исправлял баги и производительность

3. рахил бхансали сделал гонку со сменой погоды, света и камер. opus 5 работал больше 18 часов, но one-shot не получился — потребовались ручные правки. игра

4. аншу чимала оставил opus 5 работать на 24 часа и получил научно-фантастическую игру. по словам автора, весь код, графика и звук созданы моделью без внешних ассетов

5. шашанк джайн за шесть часов собрал 3d-симулятор трафика бангалора. модель сама проверяла результат через playwright. пост с видео
Post #5265 27
Post #5264 32
"Счастье - это когда тебе ничего не нужно в данный момент, кроме того, что уже есть."

©️ #ЭльчинСафарли
  • 👍 1
Post #5263 31

Forwarded from Без дураков

Однажды придумал критерий простого людского счастья, здесь и сейчас. Посчитайте те процессы, в которых вы есть, и которые «хоть бы не кончались». А затем процессы, которые «хоть бы скорее закончились». А затем признайтесь, чего больше.


Впервые на что-то такое обратил внимание в детстве. Помнится, читал я какого-то автора, то ли Дюма, то ли Агату Кристи, скорее второе. Где-то лет с 10 до 15, потом надоело, и пошел всякий Ницше и Достоевский. Но для среднего школьного возраста Агата Кристи мне была самое то. Родители даже начали скупать ее собрание сочинений, а я как-то заметил, что ведь такими темпами я все скоро прочитаю, а дальше что? Как же я без нее, родимой? Расчеты оказались не вполне верными: интерес закончился чуть раньше, чем собрание сочинений, оно там сильно большое. Но вот это чувство - «хоть бы не кончалось» - отлично помню.


Оно же про любимые сериалы, сеансы массажа, свидания, разудалые попойки юности и т.д. И этому противостоит обратное «ну вот оно наконец закончится, и тогда...» Неважно, что именно. Может быть, школа. А может, рабочая неделя. Болезнь. Унылое мероприятие.


Короче, есть благие штуки типа А и терпимые штуки типа Б. И времена, когда преобладают одни, и когда преобладают другие. Иногда случается грустно, и процесса типа А превращаются в вещи типа Б. Например, когда-то делались некие исследования, потому что люто интересно. А потом делаются они же, но уже без задора и огонька. Ибо за них тупо платят. Или я тупо обещал, даже если обещал сам себе.


И вот жить так, чтобы тип А подавлял тип Б. А если наоборот, то никакие внешние метрики дело не спасут. Неважно, сколько у тебя тугриков или бубликов, если в процессе добычи ты считаешь, сколько там наконец осталось до пятницы...
Older posts →
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →