Aspiring Data Science

#fun #healthcare https://www.youtube.com/shorts/x1xZGEaR-BA

Наткнулся на сайт сравнения городов, где дотошно собрана данные по налогам, стоимости жизни и т.д. Никогда не видел настолько детально - вплоть до того, что по странам есть учет например режима Бэкхема в Испании или FIG в Британии. https://cityparity.com/ Можно просто выбрать два города, указать все свои детали. Если доход удаленный, то в разделе add more details в поле target gross salary нужно указать еще раз текущий доход. Сравнил несколько городов, стоимость жизни в которых более-менее знаю - цифры показались точными. И видно, что они актуальны не локалам, а именно экспатам. Короче говоря, это пока лучший сравниватель городов, который я видел! Намного полезнее numbeo. @kyrillic

Про эффективность труда с AI. Один из опросов, результаты которого меня удивили - Что ближе всего к вашему пониманию фразы "AI повышает эффективность труда"? (тут). Более половины из вас ответили "тот же объем работы делается быстрее", а за "правильные" варианты - с упоминанием экономического эффекта, проголосовали всего несколько процентов! Рост эффективности труда - это рост создания добавленной стоимости. И если ее нет, то и эффективности/продуктивности нет. 1️⃣ Можно сказать, что AI ускоряет внутренний цикл - написать код, что-то проанализировать, создать презентацию и др. Но это ускорение не имеет смысла, если все упирается во внешний цикл - всякие ревью, согласования, тестирования и т.д. У меня об этом много постов, в основном со ссылками на хорошие исследования (раз, два - тут ссылки; пост, как считать добавленную стоимость и др.) 2️⃣ Недавно вышла статья AI and productivity от Stripe Economics, там хороший анализ AI производительности труда. TLDR: на рынке США роста НЕ ВИДНО. Это не означает, что его не будет в будущем, но сегодня, через почти 4 года AI хайпа, пока так. Вывод не так уж пессимистичен: по мере улучшения моделей, роста внедрения и перестройки рабочих процессов микровыигрыши со временем могут проявляться и в макро. Но пока внедрение слишком тонкое, сигнал слабый, а узкие места сохраняются (главное из которых - человек). Технология не повышает продуктивность - ее повышает использование технологии. Главное, чтобы это было не что-то вроде блокчейн-технологии 🙂 3️⃣ Там еще есть ссылки на исследование Банка Кореи: экономия времени от AI почти не связана с ростом выпуска, если у работников нет автономии или стимулов перераспределить сэкономленное время. Можно сказать, что от AI сегодня может выигрывать тот, у кого есть возможность распорядиться сэкономленным временем, а точнее - конвертировать его в дополнительный доход. В найме на сэкономленное время обычно можно только взять новых задач 🥲 4️⃣ Самое интересное, что макропроизводительность в США выросла (2,5% против 1,6% исторических), но не из-за AI у работников, а просто из-за утилизации капитала. То есть рост от того, что уже построенные заводы/серверы работают дольше и плотнее под спрос на сам AI, от стройки датацентров, а не от того, что кто-то быстрее пишет код. 5️⃣ Считаю что мой опрос явно иллюстрирует тренд "ощущаю, что стал(а) в разы эффективнее", который не является трендом "стал(а) в разы эффективнее". У меня кстати был и другой опрос "Есть ли для вас очевидный измеримый прирост рабочей эффективности благодаря AI?", где больше зарабатывать стали только около 10% (напомню, что это опрос, а не данные). 6️⃣ Короче говоря, AI пока не делает нас эффективнее, но дает такое ощущение. Хорошая новость для тех, кто проголосовал в опросе "неправильно": чтобы сделать доселе невиданный, супер-пупер буст в карьере, можно просто поработать над собственным восприятием эффективности труда. Потому что сейчас оно, скажем так, неидеально. По-простому: не важно, сколько я старался, сколько потратил времени, сколько страдал. Важен только результат участия в экономической деятельности, причем выраженный ТОЛЬКО в деньгах. Если прироста в деньгах нет, то нет ни эффективности, ни продуктивности. Больше успеваю? Значит просто стало больше работы за те же деньги 🥲 @kyrillic

#speech #audio https://habr.com/ru/articles/993786/

Новые Requests for Startups от YC! Это список идей и направлений стартапов, которые ищут партнеры Y Combinator, самого успешного фонда ранних стадий в мире. Прошлые посты про RFS, которые полезны всем фаундерам: S26, W26, S25 ч.1, S25,ч.2, X25, W25, S24. 1️⃣ Про RFS часто говорят "фигня какая-то" или "YC уже не тот". Я напишу то, что многие не понимают про Y Combinator: По большому счету, YC - это продукт для инвесторов, которые приходят на демодень, смотрят стартапы и инвестируют. Главные KPIs YC - это сколько подняли (всего и в среднем), и по каким оценкам. Эти метрики должны расти от батча к батчу (и они растут!) Поэтому RFS прежде всего отвечают на вопрос "во что будут инвестировать виси через полгода". Что далеко не всегда совпадает с качеством идей в глазах обывателя и потенциалом стартапов в контексте получения прибыли здесь и сейчас. 2️⃣ Можно даже посмотреть так: если на ранней стадии идея венчурного стартапа не кажется тупой обывателям, то скорее всего ее уже пробовали реализовать тогда, когда она казалась тупой. И тут надо смотреть, что было с прошлыми попытками. Горизонт венчура - 7-10 лет, поэтому инвестировать в непонятное, сложное и рискованное - нормально. 3️⃣ А еще, какую бы "фигню" вы не прочитали в RFS, ее перепечатали все tech-медиа мира и обмусолили в подкастах и соцсетях. Просто попадание идеи в этот список делает ее не такой уж плохой, потому что весь мир проявил внимание. А как мы знаем, есть охваты - есть венчур. Короче говоря, YC сначала формирует у инвесторов консенсус о том, что модно, а через полгода привозит на демодень компании ровно из этих категорий. 4️⃣ В общем RFS - это суперважное в мире стартапов! Но только венчурных, с которых не стоит брать пример, если хочется с большей вероятностью зарабатывать деньги. Идеи текущего RFS хорошо расписаны, я только на свой вкус разложу их по категориям о том, насколько реально такое сделать с нашим с вами ru-контекстом (и заработать): ⭐️ S tier • AI native комплаенс (куда уж без комплаенса в сегодняшнем мире! Регуляций будет только больше) • Облако для маленьких AI приложений (как гуглдок, а не aws) • Самообслуживающиеся API (такое могут делать несколько разрабов, собравшихся в кофаундеры) 🟢 A • Персональный AI репетитор для детей • Инфраструктура для определения человека (борьба с дипфейками, но это так завуалировали сами знаете что) • Совместная работа людей над одним агентом 🟡 B • AI для пожилых (в силу демографии развитого мира, перспективен любой "X для пожилых") • Криптоинфраструктура (сегодня фокус и капитал из крипты перешел в AI, но крипторынок стал предсказуемее, в т.ч. из-за регуляций) • Сбор данных физического мира с помощью новых возможностей AI 🟠 C • Массовые consumer-продукты (из-за удешевления инференса может наступить новая b2c волна. Первая закончилась лет 14 назад) • ОС и софт для работников физического труда (сложно, потому что все на рынок США) 🔴 D • Оборонные технологии для армии США • Дата центры в море @kyrillic

Статистика победителей международных олимпиад по математике, информатике, физике: куда они уезжают жить и работать? Диди Дас, партнер Menlo Ventures, собрал интересные данные с 2001 года, по топ-странам - 🇨🇳 Китай, 🇮🇳 Индия, 🇸🇬 Сингапур, 🇻🇳 Вьетнам, 🇰🇷 Корея и 🇷🇺 Россия, всего 1700+ победителей (твит, крупно, данные). 1️⃣ Все, кроме россиян, в основном переезжают в США: из России больше всех остаются дома (более половины!), треть россиян едет в Европу. Причем это не после 2022-года: в статистике по когортами видно, что '21-25 по в США из всех стран переезжает меньше. Наверное потому что и переезд усложнился, и просто не успели - бюрократия, поиск оффера, места и т.д. Видно, что для талантов уровня победителей международных олимпиад 2022-й год не закрыл возможности в США. 2️⃣ Выбор США/неСША сильно зависит от культуры страны и контекста: уже писал, что Корея смотрит только на Америку (пост), поэтому оттуда либо в США, либо никуда. А Россия из всех перечисленных стран ближе всего к европейской культуре, так что в Европу едут много. Из России до 2015-го года больше ехали в Европу, после - в США. 3️⃣ В США в сумме живет больше победителей олимпиад, чем во всех перечисленных странах вместе взятых. Довольно грустная статистика. Но с другой стороны, нам понятно, что в ближайшие десятилетия вряд ли кто-то пошатнет технологическое, а значит и экономическое лидерство США, и именно туда нужно ехать самым амбициозным и талантливым. 4️⃣ Среди вас аномально много участников олимпиад, в том числе международных (опрос). Так что всем нам стоит присмотреться к этой статистике! @kyrillic

Вышло интересное исследование о том, насколько люди доверяют AI: участникам задавали сложные вопросы и разрешали в любой момент сказать "не знаю". Без LLM так отвечали в 40% случаев, а c LLM - всего в 3-6%. Итог: • точность упала с 28% до 9% • уверенность выросла с 30% до 76% 🙂 К дизайну исследования есть небольшие вопросы, но оно довольно надежно в одной теме - как люди себя ведут, когда на сложный вопрос под рукой есть неправильный/непроверенный ответ LLM. С LLM люди отвечали на больше вопросов, но давали меньше правильных ответов. То есть LLM не закрывала пробелы в знаниях, а превращала в ошибки ответы, которые человек знал или мог восстановить сам. 1️⃣ С одной стороны, можно сделать очевидный вывод: не стоит слепо доверять LLM, нужно все перепроверять. Это разумно, особенно в важных вопросах - здоровья, карьеры, отношений, своего будущего и т.д. Кстати гугление менее проблемное: добавляется трение в виде "открыть ссылки, все прочитать, сопоставить, выбрать правильное". А LLM просто выдает надежный на первый взгляд ответ, в который хочется поверить. 2️⃣ С другой стороны, большинство вопросов, которые мы задаем ллм - не жизни и смерти, а всякие мелочи, цена ошибки которых невелика. Кроме того, почти у всех нас либо неточная картина мира, либо вообще неправильная. Например есть миллиарды религиозных людей, которые чудовищно неправы со своим магическим мышлением. Но какая разница, если они с этим всем находят единомышленников и живут более счастливую жизнь, чем рациональные скептики? Может AI не рассказывает истину, нередко ошибается, но хотя бы дает ощущение заполнения своей картины мира. Что возможно важнее, чем правда, и является основой спокойствия и уверенности в себе ("знаю, как этот мир устроен! не пропаду") Добавил ли вам AI ощущения уверенности в своих силах? @kyrillic

Как-то плотно пошли новости в ЕС и других развитых странах об ужесточении правил приватности интернет-юзеров: 1️⃣ Идут жаркие бюрократические обсуждения Chat Control в ЕС, который частично принят. Это когда платформа может сканировать наши приватные (!) чаты, сигнализируя куда нужно о контенте и переписках, вредящих детям. Сейчас основной спор бюрократов в том, включать ли в chat control зашифрованные e2e сообщения (стандартная переписка в сигнале или вацапе, секретные чаты тг и др.) Если что, к обычной тг-переписке chat control уже применяется. Chat Control 2.0 пока в обсуждениях, там самые жесткие ограничения, например вместо права платформ сканировать переписку, будет обязанность, включая e2e. 2️⃣ С этого года в Италии и Франции нужно явное согласие для отслеживания имейлов (т.н. трекинг-пиксели, которые используют почти все сервисы рассылок, crm, даже я по умолчанию всем отправляю письма с пикселем). Причем во Франции нельзя включать согласие в список других (вроде "согласен получать рассылку"), нужно именно отдельное явное, как куки. Не сомневаюсь, что такие правила появятся в других странах в ближайшие годы. И это ОЧЕНЬ сильно ударит по эффективности аутрича, a/b тестов и любой имейл-коммуникации. 3️⃣ В разных странах быстро вводят age verification, пионером стала Австралия, ограничив доступ к соцсетям детям. Спустя полгода измерили результаты - дети конечно успешно обходят запрет. Еврокомиссия обсуждает аж инфраструктуру для ограничений, в этом году мы увидим первые инициативы. В США палата представителей пару недель назад приняла KIDS Act, который тоже является фундаментом будущих ограничений. Для верификации возраста платформы могут применять разные методы, но сканирование лица и загрузка документов там конечно тоже есть. Инициативы age verification многие называют попытками деанона интернета и сбора личных данных, с чем сложно не согласиться. 4️⃣ Для обычных нас с вами все это конечно не так уж страшно (кроме тех, кто много аутричит 🥲) Но просто становится грустно: кажется больше не будет того интернета, который мы помним и любим. @kyrillic

#healthcare #medicine Хороший подход, когда модели\метрики рассчитываются на подгруппах признаков отдельно. https://www.youtube.com/watch?v=4Ulrsb_MSFo

#gamedesign https://www.youtube.com/watch?v=k9cbm5jSOxk

#ufo Снова этот jellyfish, похожий на фигуру человека в костюме и с реактивным ранцем, меняющий форму. Эту хрень снимают по всему миру. ЧТО ЭТО? https://youtu.be/F0N7V04U1kw?t=205

#llms "Публичные бенчмарки помогают увидеть общую картину, но плохо предсказывают, как модель поведёт себя в конкретном продукте. На реальных данных и task-specific метриках расстановка сил между моделями может заметно меняться: одни хуже работают с доменной терминологией, другие не выдерживают нужный формат ответа, третьи дают приемлемое качество, но выигрывают по стоимости или снижают зависимость от внешнего провайдера." https://youtu.be/ES6TgMywx6g

Как часто айтишники меняют работу. Наверное многих удивили данные Ravio (пост), что в ЕС tech специалисты меняют работу каждые 2 года. Цифра корректная, подтверждается другими источниками. 1️⃣ Заглянул в Евростат, в среднем по всем трудоустроенным (не только айтишникам), смена работы происходит раз в 10 лет. В северных странах чуть чаще - в 🇩🇰 Дании, 🇳🇱 Нидерландах, 🇸🇪 Швеции 8-9 лет, а в южных реже - 🇵🇹 Португалия, 🇬🇷 Греция, 🇮🇹 Италия 12-13 лет. То есть айтишники - это можно сказать аномалия. При этом средняя продолжительность карьеры в ЕС - 37,2 года, то есть айтишник сегодняшними темпами может сменить до 18 работ! Хотя с ростом карьеры темп замедляется. 2️⃣ В США по данным US bureau of labor statistics в tech-секторе меняют работу чуть реже, чем в ЕС, ближе к 3 годам. Но в среднем по экономике эта цифра около 4 лет (что намного ниже Европы). В России данные более скудные, по цифрам текучки, получается 3-5 лет у айтишников, причем с каждым годом меняют работу все реже. Как и на рынках США и ЕС (но там другие причины). 3️⃣ Частая смены работы прежде всего означает, что для айтишника лучший способ повышения дохода - это не рост внутри компании, а смена работодателя. Что подтверждает некоторые тезисы поста про "многолетний опыт". Второй вывод - что индустрия в регионе достаточно горячая и растущая, и есть возможность повысить з/п, сменив работодателя. Не везде и не во всех индустриях она есть. 4️⃣ После ZIRP-эры (низких ставок, когда найм в айти бурно рос) нанимать стали заметно меньше, и это конечно не из-за AI (пост). Так что прыгать часто по позициям стало чуть более рискованно в последние лет пять. И это видно в статистике разных стран. 5️⃣ Очевидно, что любой айтишник должен быть почти в перманентном поиске возможностей, потому что на развитом рынке поиск работы может занимать месяцы. И не смотреть на общие тренды рынков труда - они чрезвычайно далеки от айтишных. И не забываем про контакты с реальностью (пост) - в найме они почти все выглядят как имейлы с офферами. @kyrillic

#llms https://www.youtube.com/watch?v=mUZQlG-I5fA

#healthcare #medicine #ai #llms https://www.youtube.com/watch?v=R-jhdYaHK7I

#healthcare #medicine #ai #llms https://www.youtube.com/watch?v=p_RK1Vu5MTA

#medicine #bayes "Manrai AK, Bhatia G, Strymish J, Kohane IS, Jain SH. "Medicine's uncomfortable relationship with math: calculating positive predictive value." JAMA Intern Med. 2014;174(6):991-993. Note: this is JAMA Internal Medicine, not NEJM - the brief was widely miscited; the NEJM attribution in the brief is wrong. Question posed (replicating Casscells 1978): "If a test to detect a disease whose prevalence is 1/1000 has a false positive rate of 5%, what is the chance that a person found to have a positive result actually has the disease, assuming you know nothing about the person's symptoms or signs?" Of 61 respondents: 14 (23%) gave the correct answer of ~2%; 27 (44%) answered 95% - the modal response. Median answer 66%, i.e. 33× the true value. Original: Casscells W, Schoenberger A, Graboys TB. N Engl J Med. 1978;299(18):999-1001 (where 11/60 gave the correct answer)." "Hoffrage U, Gigerenzer G. "Using natural frequencies to improve diagnostic inferences." Acad Med. 1998;73(5):538-540. Physicians averaging 14 years' experience, mammography problem: with natural frequencies, 16/24 found the Bayesian answer; with conditional probabilities, only 1/24 did."

#ai #programming #llms https://www.youtube.com/watch?v=i843E015deY

#music #techno https://www.youtube.com/watch?v=qevy-EDhotg