Peter Drucker
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1 天有情绪数据
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万事达卡以 18 亿美元收购 BVNK，凸显文化在初创公司成功中的作用
万事达卡近期以 18 亿美元收购 BVNK，凸显了公司文化在初创公司成功中的关键作用。尽管 BVNK 在数字资产和稳定币领域运营，但其创始人 Jesse Hemson-Struthers、Donald Jackson 和 Chris Harmse 从一开始就优先构建强大、有意识的文化。这种被描述为“操作系统”的文化重点，在推动产品速度、吸引优秀人才和实现商业吸引力方面发挥了重要作用，最终促成了显著的收购溢价。
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人工智能是最新被预测将颠覆大学的技术，但历史表明并非如此
大学的持久性正受到新技术的挑战，人工智能是最新一种被预测将使传统高等教育过时的创新。纵观历史，书写、印刷术、电影、广播、电视以及早期的计算机辅助教学等技术都被誉为大学的终结者。然而，这些技术并没有取代大学，而是被整合到大学中，并常常带来增长和扩张。尽管大学的消亡预测一再出现，但大学却得以生存甚至蓬勃发展，教育了日益增长的全球人口。
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企业软件失败源于忽视用户需求，而非缺乏纪律
企业软件项目频繁失败并非因为缺乏纪律，而是因为软件未能与用户的实际、即时需求和工作流程相匹配。正如铁人三项训练需要理解并适应身体的特定需求一样，成功的软件实施取决于对用户实际体验的深刻理解，并整合能够真正改善他们日常任务的解决方案。当软件未能解决这些即时现实时，用户自然会寻找变通方法，导致昂贵的系统利用率低下，这种模式在医疗保健和ERP实施等各个行业都有观察到。
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AI职业教练帮助作者客观评估OKR绩效
作者使用了一个名为Codex的AI工具，该工具整合到一个职业教练项目中，以客观评估其季度目标绩效。该AI能够访问并分析作者桌面上的各种数字来源，包括文件、Slack和Google Drive，从而提供全面的审查。这一过程借鉴了彼得·德鲁克（Peter Drucker）的“反馈分析”概念，能够将预期结果与实际结果进行比较，从而减轻了作者对实现目标的焦虑。
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MLflow 指南详述实验跟踪和模型部署
本文档提供了 MLflow 的指南，这是一个开源平台，旨在管理机器学习生命周期。它强调了 MLflow 在跟踪实验、确保结果的可复现性以及促进模型部署方面的能力。该指南旨在帮助数据科学家和 ML 工程师简化从初始开发到生产的工作流程。
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推荐系统应优先考虑惊喜度而非纯粹的准确性以提高用户参与度。
准确性并非评估推荐系统的唯一指标，惊喜度——即愉快地给用户带来惊喜的能力——对于长期用户参与度也至关重要。虽然NDCG和MAP等准确性指标广泛可用且易于学习，但惊喜度指标却很少见，这使得它们更难实施和评估。通过推广长尾产品来纳入惊喜度，可以改善商品组合健康度和卖家多样性，从而形成用户参与度和数据收集的良性循环。