On this page
เอกสารการเริ่มงานที่รั่วไหลจากบริษัทผลิตของ MrBeast เผยให้เห็นข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการดำเนินงานของช่อง YouTube ที่เป็นไวรัล โดยเน้นการสร้างเนื้อหาที่น่าสนใจมากกว่าคุณภาพการผลิตสูงหรือความตลกขบขัน
เอกสารนี้จัดประเภทพนั กงานเป็นผู้เล่น A, B และ C โดยให้ความสำคัญกับการเรียนรู้อย่างต่อเนื่อง และกำหนดสูตรที่เข้มงวดสำหรับการสร้างวิดีโอ โดยเริ่มจากชื่อเรื่องและภาพขนาดย่อเพื่อรักษาการมีส่วนร่วมของผู้ชมในระดับสูง
แง่มุมสำคัญรวมถึงเนื้อหาที่น่าประหลาดใจและมีราคาแพง การสื่อสารที่มีประสิทธิภาพ การบันทึกวิดีโอ และการใช้ที่ปรึกษาอย่างมีกลยุทธ์ ซึ่งนำเสนอภาพลักษณ์ที่ไม่เหมือนใครของธุรกิจที่ทะเยอทะยานของ MrBeast
เอกสาร PDF ที่รั่วไหลจากบริษัทผลิตของ MrBeast เน้นว่าจุดประสงค์หลักของพวกเขาคือการสร้างวิดีโอ YouTube ที่ดีที่สุดเท่าที่จะเป็นไปได้ โดยมุ่งเน้นไปที่ตัวชี้วัดเช่นอัตราการคลิกผ่านและเวลาการรับชมมากกว่าคุณภาพวิดีโอแบบดั้งเดิม
การอภิปรายนี้เน้นถึงปัญหาที่กว้างขึ้นในหลายอุตสาหกรรมที่บริษัทต่างๆ ให้ความสำคัญกับผลประโยชน์ระยะสั้นและตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPI) มากกว่ามูลค่าระยะยาวและความพึงพอใจของลูกค้า
ตัวอย่างจากบริษัทต่างๆ เช่น Xerox, Ford, และ Boeing แสดงให้เห็นว่าการมุ่งเน้นที่การเพิ่มกำไรสูงสุดสามารถนำไปสู่ผลิตภัณฑ์ที่ไม่เหมาะสมหรือแม้กระทั่งเป็นอันตราย ซึ่งสอดคล้องกับแนวคิดที่ว่าองค์กรหลายแห่งสูญเสียการมองเห็นภารกิจหลักของตน
DanBC หรือที่รู้จักในชื่อ Dan Beale Cocks ผู้มีส่วนร่วมใน Hacker News มาอย่างยาวนาน ได้เสียชีวิตลงเม ื่อเดือนที่แล้วหลังจากเจ็บป่วยมาเป็นเวลานาน
แดน บีล ค็อกส์ มีส่วนสำคัญในการส่งเสริมสุขภาพจิตในกลอสเตอร์เชอร์และดำรงตำแหน่งประธานร่วมของคณะกรรมการความร่วมมือด้านสุขภาพจิตและความเป็นอยู่ที่ดี
มีการวางแผนจัดงานเฉลิมฉลองประจำปี Dan Beale Cocks เพื่อยกย่องการปฏิบัติที่ดีที่สุดในความร่วมมือเพื่อเป็นเกียรติแก่ผลงานของเขา
DanBC, ผู้มีส่วนร่วมใน Hacker News (HN) มาอย่างยาวนาน ได้เสียชีวิตเมื่อเดือนที่แล้วหลังจากเจ็บป่วยมาเป็นเวลานาน ทิ้งผลกระทบสำคัญไว้ทั้งในชุมชน HN และชุมชนสุขภาพจิตใน Gloucestershire
มีการวางแผนจัดงานเฉลิมฉลองประจำปีเพื่อเป็นเกียรติแก่เขาในการระลึกถึงการมีส่วนร่วมของเขาต่อสุขภาพจิตและชุมชน HN
สมาชิกในชุมชนได้แสดงความเสียใจและสะท้อนถึงการมีส่วนร่วมที่มีผลกระทบของเขา
อุตสาหกรรมเทคโนโลยีกำลังเผชิญกับความท้าทายที่สำคัญ รวมถึงการลดลงของเงินทุนและการรบกวนจาก AI ซึ่งต้องการสไตล์การเป็นผู้นำแบบ "ยามสงคราม" จากผู้จัดการฝ่ายวิศวกรรม (EMs)
EMs ควรเน้นที่สามด้านหลัก: การส่งมอบที่สอดคล้องกับเป้าหมาย, การสร้างและนำทีม, และการสนับสนุนความสำเร็จของแต่ละบุคคล เพื่อให้สามารถผ่านความ ไม่แน่นอนและความกดดันได้
การดูแลตนเองสำหรับผู้นำเป็นสิ่งสำคัญ โดยเน้นที่การมีนิสัยที่ดีต่อสุขภาพ การสนับสนุนจากเพื่อนร่วมงาน และการรักษามุมมองที่สมดุลเพื่อให้สามารถนำทีมได้อย่างมีประสิทธิภาพภายใต้ความเครียด
บล็อกโพสต์เปรียบเทียบการนำทีมในช่วงวิกฤตกับสถานการณ์ "สงคราม" ที่ขับเคลื่อนด้วยลำดับความสำคัญระดับบอร์ดที่เร่งด่วน ซึ่งมักส่งผลให้เกิดงานที่ต้องทำในนาทีสุดท้ายและมีความเครียดสูง
มันแนะนำให้มุ่งเน้นที่แง่บวกของงานเพื่อเพิ่มขวัญกำลังใจ แต่ผู้แสดงความคิดเห็นโต้แย้งว่าวิกฤติที่แท้จริงต้องการการกระทำที่ชัดเจนและเด็ดขาด และการอยู่ในโหมดฉุกเฉินตลอดเวลานั้นไม่ยั่งยืน
ผู้แสดงความคิดเห็นยังเน้นย้ำถึงความสำคัญของการแก้ไขสาเหตุที่แท้จริงของวิกฤตแทนที่จะรักษาสภาพแวดล้อมที่มีความเครียดสูง
"Nothing" เป็นแอปที่ออกแบบมาเพื่อกระตุ้นให้ผู้ใช้หยุดพักจากงานและการแจ้งเตือนที่ต่อเนื่อง ส่งเสริมการมีสติและความสงบ
แอปนี้ติดตามเวลาที่ผู้ใช้ใช้ไปกับการไม่ทำอะไรเลย โดยเสนอพื้นที่ดิจิทัลให้หยุดพักและหายใจโดยไม่มีเป้าหมายหรือรางวัลใดๆ
สร้างโดย Maze โค้ดของแอปนี้มีให้ใช้งานบน GitHub โดยเน้นถึงลักษณะโอเพนซอร์สและการพัฒนาที ่ขับเคลื่อนโดยชุมชน
เว็บไซต์ที่ชื่อว่า "Simply Do Nothing" (usenothing.com) ได้รับความสนใจอย่างมาก โดยกระตุ้นให้ผู้ใช้ไม่ทำอะไรเลยเป็นระยะเวลาที่กำหนด
แนวคิดนี้ได้จุดประกายการสนทนาที่หลากหลาย ตั้งแต่ประโยชน์ของการเดินและการปั่นจักรยานไปจนถึงมุมมองทางปรัชญาและประวัติศาสตร์เกี่ยวกับการพักผ่อนและความเกียจคร้าน
เว็บไซต์นี้ยังนำไปสู่การถกเถียงทางเทคนิคเกี่ยวกับการนำไปใช้ โดยมีผู้ใช้บางคนเสนอวิธีการเขียนโค้ดที่ง่ายขึ้น ในขณะที่คนอื่นๆ ชื่นชมความขบขันของการปรับปรุงประสบการณ์ที่ 'ไม่ทำอะไรเลย'
g1 เป็นต้นแบบแรกที่ใช้ Llama-3.1 70b เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการให้เหตุผลของโมเดลภาษาขนาดใหญ่ (LLM) ผ่านโซ่ที่คล้ายกับ o1 โดยแสดงโทเค็นการให้เหตุผลทั้งหมดและใช้โมเดลโอเพนซอร์ส
ระบบสามารถทำได้แม่นยำประมาณ 70% ในปัญหาสตรอเบอร์รี่ ซึ่งมีประสิทธิภาพดีกว่า Llama-3.1-70b (0%) และ ChatGPT-4o (30%) อย่างมาก โดยไม่ต้องมีการกระตุ้น ด้วยการสร้างห่วงโซ่การให้เหตุผลแบบไดนามิกและการแก้ปัญหาเชิงตรรกะทีละขั้นตอน
กลยุทธ์การกระตุ้นเกี่ยวข้องกับการสั่งให้ LLM อธิบายเหตุผลในรูปแบบ JSON โดยเน้นขั้นตอนการให้เหตุผลหลายขั้นตอน สำรวจคำตอบทางเลือก และตรวจสอบวิธีแก้ปัญหาใหม่
Llama-3.1 70B กำลังถูกใช้บน Groq เพื่อสร้างโซ่เหตุผลแบบ o1 ซึ่งก่อให้เกิดการอภิปรายอย่างมากในชุมชน AI
นักวิจารณ์โต้แย้งว่าวิธีการนี้ล้าสมัยและไม่ซับซ้อนเท่ากับเทคนิคอื่น ๆ เช่น TreeOfThoughts ซึ่งเกี่ยวข้องกับอัลกอริธึมการค้นหาที่ซับซ้อนมากขึ้น
การอภิปรายเน้นถึงความท้าทายที่ยังคงมีอยู่ในปัญญาประดิษฐ์ เช่น การจัดแนวลำดับการให้เหตุผลที่ยาวนานและข้อจำกัดของโมเดลปัจจุบันในการเข้าใจข้อจำกัดของตนเอง