对我来说很简单，但老实说，社交媒体算法因以下三个原因而 notoriously 难以调整； 1）由于网络效应，无法进行干净的 A/B 测试。在小型受众测试中看似良好的结果，在加入大型网络复杂性时可能会变得糟糕。 2）对大众有利的内容可能对小众受众不利。我不会感到惊讶，如果这个特定的算法调整由于更好地展示大众流行内容而整体改善了指标，但却让那些希望参与更深层次/深思熟虑的讨论的人感到失望。跟踪关键影响者细分市场可以在这里提供帮助。 3）短期内积极的变化可能对长期来说是可怕的。即，某些变化会提升短期使用率，但与人们的长期价值观不一致（由于第 1 点的网络效应而加剧）。持有者可以提供帮助，但并不准确。人们必须对“感觉”有信心。 🫡 @nikitabier

当你开始在动态中看到撒旦的帖子时，你就知道@X算法已经糟糕透顶了。

喜欢使用复古风格。简单却令人愉悦。看到它在排行榜上真是太兴奋了！

现代生活中摩擦的减少导致了对摩擦的无法容忍。 谁说进化已经死了？

年轻人现在是最内向的年龄群体，真是太疯狂了。

具有出色分析可观察性的首席执行官

传统公司试图与人工智能原生初创公司竞争。

终于弄明白了LLMs想要听起来像什么。 是@AdamMGrant

一种减少信任的策略，适用于那些对错误感到不安的人：他们努力以一个有观点的标题开场。 他们会直接进入描述性事实： “这个候选人在第一个问题上花了10分钟，并且需要多个提示……” “我们每周增长了5%……” “我们探索了这个问题的7种设计变体……” 不不不！对方真正想要的是你赢得他们的信任并尊重他们的时间。 “我坚决不考虑雇佣。” “我们上周的增长还不错，但并不出色。” “我有一个我满意的设计方案。” 然后，跟进你的证据/背景/事实。 当然，你可能是错的。对方可能听到你的证据后会说“我实际上认为我们上周表现得很出色”或“我认为这个提案不够好”，但实际上，拥有这些冲突来校准心理模型正是建立信任的关键。 如果你不确定，可以为你的观点提供背景（“我在招聘方面还很新，但我对这个候选人坚决不考虑……”或“我可能还没有校准好，但我有一个我满意的设计方案……”）。 但请不要仅仅陈述事实。那是你的不安全感在作祟。 像记者一样，以标题开场。

工程能力的迹象（即使是非工程师也能嗅出）： 1. 当被要求解释一个你知道不多的复杂话题时，他们的解释是让你感到困惑/愚蠢，还是让你感觉聪明了很多？ 2. 当面对一个bug时，解决问题就算结束了吗？还是他们像狗一样挖掘，直到找到系统性根本原因？ 3. 当面临重大技术决策时，他们是依赖社交证明（Youtube/论坛/朋友），还是也在阅读完整的文档/相关论文？ 独立、清晰的思考变得越来越难以找到，尤其是在AI时代！