MrBeast की प्रोडक्शन कंपनी से लीक हुए ऑनबोर्डिंग दस्तावेज़ से पता चलता है कि एक वायरल YouTube ऑपरेशन चलाने के लिए, उच्च उत्पादन गुणवत्ता या हास्य की बजाय आकर्षक सामग्री बनाने पर जोर दिया जाता है।
दस्ता वेज़ कर्मचारियों को A, B, और C-खिलाड़ियों में वर्गीकृत करता है, निरंतर सीखने को महत्व देता है, और वीडियो निर्माण के लिए एक सख्त सूत्र को रेखांकित करता है, जो शीर्षक और थंबनेल से शुरू होता है ताकि उच्च दर्शक सहभागिता बनाए रखी जा सके।
मुख्य पहलुओं में आश्चर्यजनक, महंगा सामग्री, प्रभावी संचार, वीडियो दस्तावेज़ीकरण, और सलाहकारों का रणनीतिक उपयोग शामिल है, जो MrBeast के महत्वाकांक्षी उद्यम में एक अनोखी झलक प्रदान करते हैं।
MrBeast की प्रोडक्शन कंपनी से लीक हुए एक PDF में यह बताया गया है कि उनका मुख्य लक्ष्य सबसे अच्छे YouTube वीडियो बनाना है, जिसमें पारंपरिक वीडियो गुणवत्ता की बजाय क्लिक-थ्रू रेट्स और वॉच टाइम जैसे मेट्रिक्स पर ध्यान केंद्रित किया गया है।
यह चर्चा विभिन्न उद्योगों में एक व्यापक मुद्दे को उजागर करती है जहाँ कंपनियाँ दीर्घकालिक मूल्य और ग्राहक संतुष्टि के बजाय अल्पकालिक लाभ और विशिष्ट केपीआई (मुख्य प्रदर्शन संकेतक) को प्राथमिकता देती हैं।
जेरॉक्स, फोर्ड, और बोइंग जैसी कंपनियों के उदाहरण यह दर्शाते हैं कि लाभ अधिकतमकरण पर ध्यान केंद्रित करने से कैसे अवांछनीय या यहां तक कि हानिकारक उत्पाद उत्पन्न हो सकते हैं, जो इस विचार के साथ मेल खाता है कि कई संगठन अपनी मुख्य मिशन को नजरअंदाज कर देते हैं।
लंबे समय से हैकर न्यूज़ के य ोगदानकर्ता डैनबीसी, जिन्हें डैन बील कॉक्स के नाम से भी जाना जाता है, का पिछले महीने लंबी बीमारी के बाद निधन हो गया।
डैन बील कॉक्स ने ग्लॉस्टरशायर में मानसिक स्वास्थ्य के क्षेत्र में महत्वपूर्ण योगदान दिया और मानसिक स्वास्थ्य और कल्याण साझेदारी बोर्ड के सह-अध्यक्ष के रूप में सेवा की।
डैन बील कॉक्स की विरासत का सम्मान करने के लिए सर्वश्रेष्ठ सह-उत्पादन में वार्षिक डैन बील कॉक्स उत्सव की योजना बनाई गई है।
DanBC, एक लंबे समय से Hacker News (HN) के योगदानकर्ता, का पिछले महीने एक लंबी बीमारी के बाद निधन हो गया, जिससे HN समुदाय और Gloucestershire में मानसिक स्वास्थ्य समुदाय दोनों पर महत्वपूर्ण प्रभाव पड़ा।
उनके सम्मान में एक वार्षिक उत्सव की योजना बनाई गई है ताकि मानसिक स्वास्थ्य और एचएन समुदाय में उनके योगदान को याद किया जा सके।
समुदाय के सदस्यों ने शोक व्यक्त किया है और उनके प्रभावशाली योगदानों पर विचार किया है।
टेक उद्योग महत्वपूर्ण चुनौतियों का सामना कर रहा है, जिसमें कम वित्तपोषण और एआई व्यवधान शामिल हैं, जिसके लिए इंजीनियरिंग प्रबंधकों (EMs) से 'युद्धकालीन' नेतृत्व शैली की आवश्यकता है।
ईएम को तीन मुख्य क्षेत्रों पर ध्यान केंद्रित करना चाहिए: लक्ष्य-संरेखित डिलीवरी सुनिश्चित करना, टीम का निर्माण और नेतृत्व करना, और व्यक्तिगत सफलता का समर्थन करना, ताकि अस्पष्टता और दबाव के बीच मार्गदर्शन किया जा सके।
नेताओं के लिए आत्म-देखभाल महत्वपूर्ण है, जो स्वस्थ आदतों, सहकर्मी समर्थन, और तनाव के तहत टीमों का प्रभावी ढंग से नेतृत्व करने के लिए संतुलित दृष्टिकोण बनाए रखने पर जोर देती है।
ब्लॉग पोस्ट एक संकट के दौरान टीम का नेतृत्व करने की तुलना 'युद्धकाल' परिदृश्य से करता है, जो तात्कालिक बोर्ड-स्तरीय प्राथमिकताओं द्वारा संचालित होता है और अक्सर अंतिम क्षण में, उच्च तनाव व ाले कार्य का परिणाम होता है।
यह मनोबल बढ़ाने के लिए सकारात्मक नौकरी के पहलुओं पर ध्यान केंद्रित करने का सुझाव देता है, लेकिन टिप्पणीकारों का तर्क है कि वास्तविक संकटों के लिए स्पष्ट, निर्णायक कार्यों की आवश्यकता होती है और निरंतर आपातकालीन मोड अस्थिर है।
टिप्पणीकार यह भी जोर देते हैं कि संकटों के मूल कारणों को संबोधित करना महत्वपूर्ण है बजाय इसके कि उच्च तनाव वाले वातावरण को बनाए रखा जाए।
"नथिंग" एक ऐप है जिसे उपयोगकर्ताओं को लगातार कार्यों और सूचनाओं से ब्रेक लेने के लिए प्रोत्साहित करने के लिए डिज़ाइन किया गया है, जिससे मन की शांति और स्थिरता को बढ़ ावा मिलता है।
ऐप उपयोगकर्ताओं द्वारा कुछ न करने में बिताए गए समय को ट्रैक करता है, एक डिजिटल स्थान प्रदान करता है जहां बिना किसी लक्ष्य या इनाम के रुकने और सांस लेने का अवसर मिलता है।
मेज़ द्वारा निर्मित, इस ऐप का कोड GitHub पर उपलब्ध है, जो इसके ओपन-सोर्स स्वभाव और समुदाय-चालित विकास पर जोर देता है।
एक वेबसाइट जिसका नाम 'सिम्पली डू नथिंग' (usenothing.com) है, ने काफी ध्यान आकर्षित किया है, जो उपयोगकर्ताओं को एक निर्धारित अवधि के लिए वास्तव में कुछ भी न करने के लिए प्रोत्साहित करती है।
इस अवधारणा ने व्यापक चर्चाओं को जन्म दिया है, जिसमें पैदल चलने और साइकिल चलाने के लाभों से लेकर अवकाश और आल स्य पर दार्शनिक और ऐतिहासिक दृष्टिकोण शामिल हैं।
इस साइट ने इसके कार्यान्वयन के बारे में तकनीकी बहसों को भी जन्म दिया है, जिसमें कुछ उपयोगकर्ता सरल कोडिंग समाधान सुझा रहे हैं और अन्य 'कुछ न करने' के अनुभव को अनुकूलित करने की विडंबना की सराहना कर रहे हैं।
g1 एक प्रारंभिक प्रोटोटाइप है जो Llama-3.1 70b का उपयोग करके बड़े भाषा मॉडल (LLM) के तर्क को o1-जैसी श्रृंखलाओं के माध्यम से बढ़ाता है, सभ ी तर्क टोकन दिखाता है और एक ओपन-सोर्स मॉडल का उपयोग करता है।
सिस्टम स्ट्रॉबेरी समस्या पर लगभग 70% सटीकता प्राप्त करता है, जो बिना प्रॉम्प्टिंग के डायनामिक रीजनिंग चेन बनाकर और चरण-दर-चरण तार्किक समस्या समाधान प्रदान करके, Llama-3.1-70b (0%) और ChatGPT-4o (30%) की तुलना में काफी बेहतर प्रदर्शन करता है।
प्रॉम्प्ट रणनीति में LLM को JSON प्रारूप में तर्क समझाने का निर्देश देना शामिल है, जिसमें कई तर्क कदमों पर जोर देना, वैकल्पिक उत्तरों का पता लगाना और समाधानों की पुनः जांच करना शामिल है।
लामा-3.1 70B का उपयोग ग्रोक पर o1-जैसी तर्क श्रृंखलाएँ बनाने के लिए किया जा रहा है, जिससे एआई समुदाय में महत्वपूर्ण चर्चा हो रही है।
आलोचकों का तर्क है कि यह विधि पुरानी हो चुकी है और TreeOfThoughts जैसी अन्य तकनीकों की तुलना में उतनी परिष्कृत नहीं है, जिसमें अधिक जटिल खोज एल्गोरिदम शामिल होते हैं।
बहस में एआई के मौजूदा चुनौतियों को उजागर किया गया है, जैसे कि लंबी तर्क श्रृंखलाओं को संरेखित करना और वर्तमान मॉडलों की अपनी सीमाओं को समझने में सीमाएं।
लेजर-क्लि के दीर्घकालिक उपयोगकर्ता इसके सादे पाठ प्रारूप की सराहना करते हैं क्योंकि यह स्क्रिप्टिंग, VIM में पढ़ने और डेटा निष्कर्षण को आसान बनाता है, हालांकि इसमें कुछ खामियां भी हैं।
उपयोगकर्ताओं ने सादा पाठ में संलग्नक समर्थन की कमी को संभालने के लिए विभिन्न तरीकों का विकास किया है, जिसमें फाइलों को लेनदेन से जोड़ना और दस्तावेज़ प्रबंधन के लिए Fava और Beancount जैसे उपकरणों का उपयोग करना शामिल है।
लेन-देन आयात और वर्गीकरण का स्वचालन एक सामान्य प्रथा है, जिसमें कुछ उपयोगकर्ता स्क्रिप्ट, hledger और beancount जैसे उपकरण, और यहां तक कि मशीन लर्निंग मॉडल का उपयोग करके प्रक्रिया को सरल बनाते हैं।
रखरखावकर्ता को यूक्रेन के लिए सहायता के बारे में एक YouTube लिंक साझा करने के बाद LinkedIn पर खाता निलंबन का सामना करना पड़ा, और सत्यापन प्रयास असफल साबित हुए।
समुदाय की प्रतिक्रिया से पता चलता है कि ओपन-सोर्स प्रोजेक्ट्स को GitLab पर स्थानांतरित करना चाहिए और समान तकनीकी समस्याओं के साझा अनुभवों को साझा करना चाहिए।
रखरखावकर्ता का लिंक्डइन खाता पुनः सक्रिय किया गया लेकिन प्रोफ़ाइल फोटो और नाम में बदलाव की आवश्यकता थी, जिससे डिजिटल संप्रभुता और अनुयायियों की कमी के कारण खाते को निष्क्रिय करने पर विचार किया गया।
लिंक्डइन ने एक उपयोगकर्ता को एक निजी चैट में मेशटास्टिक वीडियो साझा करने के लिए ब्लॉक कर दिया, जिससे प्लेटफ़ॉर्म की वर्तमान समस्याओं पर व्यापक चर्चा शुरू हो गई।
उपयोगकर्ताओं ने निराशा व्यक्त की, LinkedIn की तुलना अन्य सोशल मीडिया प्लेटफार्मों से की जो आत्म-प्रशंसा वाली पोस्ट और सगाई के चारे से भरे हुए हैं, और इसके अधिक पेशेवर अतीत को याद किया।
बातचीत ने प्रमुख प्लेटफार्मों पर खाता प्रतिबंधों के व्यापक मुद्दे और पुनः पहुंच प्राप्त करने में चुनौतियों को उजागर किया, जिसमें कई उपयोगकर्ताओं ने पेशेवर नेटवर्किंग और नौकरी खोजने के लिए इन प्लेटफार्मों पर निर्भरता के बारे में अपनी चिंताएं साझा कीं।