Não é raro que as pessoas tenham sucesso apesar de serem: - arrogantes - voláteis - com baixo QE - não particularmente inteligentes - desorganizadas - com um estilo de vida pouco saudável - com problemas de saúde (aqueles sobre os quais não se pode fazer nada) Mas é extremamente raro ter sucesso com os seguintes atributos: - preguiçosas - sem ambição - focadas no autoentretenimento - pensando apenas no hoje ou talvez no amanhã - com crenças autolimitantes muito arraigadas Se você está tentando "consertar-se", os itens na segunda lista têm prioridade mais alta. (Crédito a Paul Graham por introduzir este contraste)

Estou à procura de um desenvolvedor com o seguinte: - Deve ser capaz de fazer design UI / UX se receber diretrizes de marca e cópia pré-existente - Deve estar confortável com PHP - Deve estar baseado na Ásia - Deve ter experiência com Selenium / Playwright para testes de websites (ou para comprar bilhetes de concertos/sneakers, não me importo, mas você DEVE ter usado essa stack). - Semana de trabalho de seis dias - Já deve estar a usar IA no seu fluxo de trabalho. Se um design de página estiver extremamente bem especificado, você deve ser capaz de ter um retorno no mesmo dia. Anos exatos de experiência não importam, mas os requisitos acima SÃO OBRIGATÓRIOS e não são algo para aprender no trabalho. Envie-me uma mensagem se você se encaixar. Não posso fazer exceções a nenhum dos pontos acima — lamento muito.

Deve haver pelo menos um assunto que você compreenda muito profundamente. As pessoas que não chegam a este ponto não aprendem como é uma "compreensão profunda". Elas pensam que "compreender" um assunto significa ter consumido o conteúdo mais popular sobre o tema. Uma vez que você compreende um assunto profundamente, pode reaplicar essa experiência para aprender outro assunto de forma profunda. Se você conhece um assunto profundamente, é fácil aprender outros tópicos a um nível superficial-médio — mas se você conhece vários assuntos a um nível superficial, não sabe como aprender um assunto profundamente. Além disso, a principal vantagem que os humanos têm sobre a IA é a capacidade de desenvolver uma compreensão profunda de um assunto — a IA já tem uma compreensão superficial de tudo, mas tem dificuldades quando se trata dos detalhes finos.

Isto nunca deixa de me fazer sorrir.

I’m having the legendary @Jeyffre on THE NETWORK PODCAST this Friday. What should I ask him? Respond with a comment below this post!

Deixe-me lembrá-lo pela 56ª vez que ser um programador "monkey see, monkey do" não o levará a lugar nenhum. Você deveria realmente aprender os fundamentos da ciência da computação. A maior parte da verdadeira inovação em ciência da computação parou há décadas. A "inovação" que vemos hoje em dia é simplesmente a reorganização de coisas que já existiam + hardware melhor e redes mais rápidas. (Não é um insulto aos inovadores de hoje, a verdadeira inovação hoje exige habilidade nesta década assim como exigia há décadas atrás). A maneira de você se manter "atualizado" com as últimas mudanças é aprendendo os fundamentos. - Rust é basicamente uma mistura de C++ e programação funcional. - IA é apenas gráficos computacionais, álgebra linear e um toque de cálculo. - Blockchain é apenas computação distribuída com requisito de tolerância a falhas bizantinas. - SVM, EVM, CairoVM, etc. são apenas variações da arquitetura de Von-Neumann com pequenas mudanças. - Programação ZK (Circom, Halo2, etc.) é meramente um primo da programação lógica. - ZK em si usa algoritmos matemáticos e de criptografia que existem há muito tempo. Se você está tendo dificuldades para acompanhar, não é porque você não está aprendendo rápido o suficiente, é porque você não entende os blocos que tudo o que chamamos de "ciência da computação" hoje em dia é feito. Metaforicamente, se tudo o que você consegue fazer é colocar pizzas congeladas no micro-ondas, você eventualmente será substituído. Se você sabe como a farinha, o fermento, o queijo, etc. interagem entre si, então você pode ser um verdadeiro chef e se adaptar mesmo que a disponibilidade de ingredientes mude.

Algo em que tenho pensado ativamente é "Como se ensina alguém a escrever?" Estou a considerar usar IA para aprender a programar, mas se a IA for o seu instrutor de escrita, só pode ajudar se a sua escrita for realmente má. Algumas reflexões, sem ordem particular: 1) A mentoria direta é muito eficaz se puder ser mantida durante vários anos. Alguns dos escritores que trabalharam para mim durante tanto tempo simplesmente me surpreendem com a qualidade da sua escrita, e as nossas únicas interações são eu a dar feedback sobre como melhorar um artigo. Funcionou muito melhor do que eu pensava. Eventualmente, eles desenvolvem uma segunda natureza para reconhecer escrita abaixo do padrão (mesmo que subtil) e é incrível. No entanto, este não é um modelo escalável. 2) Escrever bem requer volume nos primeiros dias. Escrever é como correr. Se você é um iniciante, não existe tal coisa como "trabalhar duro" vs "trabalhar de forma inteligente". Se você está acima do peso e começa a correr, verá resultados independentemente. "Trabalhar de forma inteligente" só importa quando você está a atingir os seus limites genéticos (o que a maioria das pessoas não faz). Se você é um proprietário de negócio, pode automaticamente melhorar as habilidades de escrita dos seus funcionários substituindo as suas reuniões presenciais por reuniões escritas, e depois dando feedback sobre a escrita quando não está claro qual é a atualização. A parte boa é que as pessoas são especialistas no que trabalharam, então só precisam praticar a expressão disso. Volume, para um escritor iniciante, é a única coisa que realmente importa. 3) A maioria das pessoas tem um vocabulário subtreinado. Considere esta analogia: Mesmo que você nunca "use" matemática, ainda deve aprendê-la. Mesmo que você nunca "use" recursão ou DSA, ainda deve aprendê-los. Eles o treinam a como dividir um grande problema em partes menores, que é basicamente o seu trabalho como engenheiro. Para os escritores, o seu trabalho também é dividir uma ideia maior em partes menores. Como as palavras são as unidades indivisíveis das ideias, você precisa ter uma boa noção delas. Se você consegue articular a diferença entre - "insinuação" e "implicatura" - "generalização" e "abstração" - "previsão" e "projeção" - "interpolação" e "indução" então você está automaticamente a treinar-se para expressar ideias com precisão — que é o objetivo de escrever.

É incrível para mim como a educação está tão quebrada, mesmo na faculdade. 1) Você senta em uma aula onde o professor repete a mesma coisa pela dozentésima vez. Ele ou ela provavelmente não tem a vantagem de efeitos especiais ou animações para transmitir conceitos de forma mais clara (ou seja, a modalidade visual está prejudicada). O professor pode nem ser bom, para começar. 2) A aula avança em um ritmo que serve para todos. 3) Horas depois, talvez dias depois, você faz a lição de casa. Isso é depois de ter esquecido tudo o que aprendeu na aula — assumindo que você aprendeu algo na aula. 4) Você provavelmente cola na lição de casa e não aprende nada de fato. Se eu projetasse uma escola, cada aluno sentaria em frente a um desktop (com acesso à internet cortado ou extremamente limitado), e rodaria um software que oferece lições em pedaços e alguns exercícios para praticar. Um supervisor andaria por aí para garantir que os alunos estão focados. Ninguém leva lição de casa para casa. Quando você termina, acabou. Simplesmente não faz sentido para mim porque usamos estratégias de ensino de 400 anos atrás como se a tecnologia não tivesse mudado desde então. Eu entendo que essa estratégia não funciona para todas as disciplinas (especialmente escrita), mas muitas disciplinas, até mesmo as de artes liberais, podem ser ensinadas dessa maneira. Além disso, os computadores rodariam Arch Linux. Porque eu disse isso.

na minha opinião, a maior contribuição do Jeff foi que ele acertou na educação sobre ZK com a sequência de abertura perfeita: Conjuntos, Grupos, Campos, Homomorfismos, Emparelhamentos. este ponto não pode ser subestimado; é um verdadeiro divisor de águas. Digo isso como alguém com um diploma em matemática pura e 2 mestrados quantitativos. este desbloqueio foi um fator de aceleração massivo. provavelmente levaria um ano em vez de 2 semanas, sem essa sequência correta. Ninguém mais simplificou assim; todos os recursos sobre ZK agora fazem referência a este desbloqueio.

Numa publicação anterior, recomendei trabalhar no problema mais difícil que puder para ganhar respeito, e depois usar esse respeito para sair da fase de "engenheiro júnior". Mas isso não se aplica apenas aos juniores. Na minha própria vida profissional: 1 - Tornei-me o mais jovem gerente de engenharia no Yahoo ao tentar resolver IA / AR em tempo real em 2017. Hoje temos SDKs para isso, mas naquela época exigia otimizações significativas devido ao hardware limitado. Não disse "promova-me, e eu resolverei isso." Eles basicamente imploraram-me para gerenciar mais pessoas depois que mostrei que poderia lidar com um problema que pensavam não ser solucionável. 2 - A RareSkills começou a ser levada muito a sério depois que consegui decifrar a educação em ZK. Em 2023, eu podia contar com uma mão o número de recursos que fizeram uma tentativa séria (embora incompleta) de ensinar alguém a realmente codificar um provador e um verificador. Hoje em dia, há muitos materiais sobre ZK, mas a maioria deles é fortemente inspirada no livro de ZK. Pode parecer óbvio estudar Conjuntos, depois Grupos, depois Corpos, depois Homomorfismos, depois emparelhamentos, atualmente, mas nem mesmo o manual de matemática lunar tinha um gráfico de conhecimento tão claro (mais de um PhD em Matemática me disse que era difícil de entender, mas não quero ofender os autores, juntar todo esse material não é uma tarefa pequena). Foi ferozmente difícil encontrar uma nova maneira de explicar ZK além da inútil explicação "compromisso polinomial -> PCP linear -> prova não interativa" que as pessoas não entendiam de qualquer forma. —— Quando você está mais avançado na sua carreira, a tentação pode ser apenas focar no que é conveniente ou lucrativo a curto prazo. Passei anos atormentado pela sensação de que deveria apenas conseguir um emprego técnico bem remunerado em vez de escrever blogs que as pessoas leem de graça. Mas considere isto: fazer coisas difíceis pode criar mais oportunidades de lucro a longo prazo. Por exemplo, escritores técnicos normalmente são pagos muito pouco, mas conseguimos transformar isso em um negócio lucrativo (e pagar aos nossos escritores 2-3x o que eles ganhariam em outros lugares) simplesmente porque provamos que podíamos fazer algo difícil no campo da escrita técnica. Não subestime o poder da reputação e do respeito e não tente encontrar atalhos para chegar lá. A razão pela qual as conquistas lhe ganham respeito não é por causa da conquista em si, mas por causa do esforço implícito que você colocou no caminho.