Nu este rar ca oamenii să reușească, în ciuda faptului că sunt: -arogant -volatil - EQ scăzut - nu este deosebit de inteligent -dezorganizat - stil de viață nesănătos - probleme de sănătate (cele pentru care nu poți face nimic) Dar este extrem de rar să reușești cu următoarele atribute: -leneș - fără ambiție - axat pe auto-divertisment - gândindu-te doar la astăzi sau poate mâine - convingeri puternice autolimitative Dacă încercați să vă "reparați", elementele din a doua listă au o prioritate mai mare. (Merit lui Paul Graham pentru introducerea acestui contrast)

Caut un dezvoltator cu următoarele: - Trebuie să fie capabil să facă design UI / UX dacă i se oferă un ghid de marcă și o copie preexistentă - Trebuie să se simtă confortabil cu php - Trebuie să aibă sediul în Asia - Trebuie să fi folosit cu Selenium / Playwright pentru testarea site-ului web (sau pentru bilete la concerte/adidași, nu-mi pasă, dar TREBUIE să fi folosit stiva). - Săptămână de lucru de șase zile - Utilizați deja AI în fluxul de lucru. Dacă designul unei pagini este extrem de bine specificat, ar trebui să puteți avea o întoarcere în aceeași zi. "Anii de experiență" exacți nu contează, dar cerințele de mai sus sunt o necesitate și nu ceva de învățat la locul de muncă. Trimite-mi un mesaj dacă ești tu. Nu pot face excepții de la niciunul dintre punctele de mai sus – îmi pare foarte rău.

Ar trebui să existe cel puțin un subiect pe care să-l înțelegi foarte profund. Oamenii care nu ajung în acest punct nu învață cum arată "înțelegerea profundă". Ei cred că "înțelegerea" unui subiect înseamnă să fi consumat cel mai popular conținut pe subiect. Odată ce înțelegeți profund un subiect, puteți reaplica acea experiență pentru a învăța profund un alt subiect. Dacă cunoști un subiect în profunzime, este ușor să înveți alte subiecte la un nivel mediu-superficial – dar dacă cunoști mai multe subiecte la un nivel superficial, nu știi cum să înveți un subiect în profunzime. În plus, avantajul major pe care oamenii îl au față de AI este capacitatea de a dezvolta o înțelegere profundă a unui subiect – AI are deja o înțelegere superficială a tuturor, dar se luptă când ajunge la detalii.

Acest lucru nu reușește niciodată să-mi aducă un zâmbet pe față.

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

Permiteți-mi să vă reamintesc pentru a 56-a oară că a fi un programator "maimuță vede, maimuță face" nu vă va duce în locuri. Ar trebui să înveți de fapt bazele informaticii. Cea mai mare inovație adevărată în informatică s-a oprit cu zeci de ani în urmă. "Inovația" pe care o vedem în zilele noastre este pur și simplu rearanjarea lucrurilor care existau deja + hardware mai bun și rețele mai rapide. (Nu este o insultă la adresa inovatorilor de astăzi, inovația autentică de astăzi necesită abilități în acest deceniu la fel ca în deceniile trecute). Modul în care rămâi "la curent" cu cele mai recente schimbări este învățând bazele. - Rust este practic un amestec de C++ și programare funcțională - AI este doar grafică pe computer, algebră liniară și o notă de calcul - Blockchain este doar calcul distribuit cu cerință bizantină de toleranță la erori - SVM, EVM, CairoVM, etc sunt doar variații ale arhitecturii Von-Neumann cu modificări minore. - Programarea ZK (Circom, Halo2, etc) este doar un văr al programării logice. - ZK însuși folosește algoritmi matematici și criptografici care există de mult timp. Dacă te chinui să ții pasul, nu este pentru că nu înveți suficient de repede, ci pentru că nu înțelegi cărămizile din care este alcătuit tot ceea ce numim "informatică" în zilele noastre. Metaforic, dacă tot ce poți face este să bagi pizza congelată în cuptorul cu microunde, vei fi în cele din urmă înlocuit. Dacă știi cum făina, drojdia, brânza etc. interacționează între ele, atunci poți fi un adevărat bucătar și te poți adapta chiar dacă disponibilitatea ingredientelor se schimbă.

Ceva la care m-am gândit în mod activ este "Cum înveți pe cineva să scrie?" Mă opun să folosesc AI pentru a învăța cum să codific, dar dacă AI este instructorul tău de scriere, te poate ajuta doar dacă scrisul tău este foarte prost. Câteva gânduri fără o ordine anume: 1) Mentoratul direct este foarte eficient dacă poate fi susținut timp de mai mulți ani. Unii dintre scriitorii care au lucrat pentru mine atât de mult timp mă uimesc cu cât de bine pot scrie, iar singurele noastre interacțiuni sunt eu care dau feedback despre cum să îmbunătățesc un articol. A funcționat mult mai bine decât credeam. În cele din urmă, ei dezvoltă o a doua natură pentru recunoașterea scrisului substandard (chiar dacă subtil) și este uimitor. Totuși, acesta nu este un model scalabil. 2) Scrisul bine necesită volum în primele zile. Scrisul este ca și cum ai alerga. Dacă ești începător, nu există "a munci din greu" vs "a lucra inteligent". Dacă ești supraponderal și începi să alergi, vei vedea rezultate oricum. "A lucra inteligent" contează doar atunci când te apropii de limitele tale genetice (ceea ce majoritatea oamenilor nu fac). Dacă sunteți proprietarul unei afaceri, puteți îmbunătăți automat abilitățile de scriere ale angajaților dvs., înlocuind standup-urile cu standup-uri scrise, apoi oferind feedback cu privire la scriere atunci când nu este clar care este actualizarea. Lucrul frumos este că oamenii sunt experți în ceea ce au lucrat, așa că trebuie doar să exerseze exprimarea. Volumul, pentru un scriitor timpuriu, este singurul lucru care contează cu adevărat. 3) Majoritatea oamenilor au un vocabular slab antrenat. Luați în considerare această analogie: Chiar dacă nu "folosești" niciodată matematica, ar trebui totuși să o înveți. Chiar dacă nu "folosești" niciodată recursivitatea sau DSA, ar trebui totuși să le înveți. Ei te instruiesc cum să împărțiți o problemă mare în altele mai mici, care este practic munca ta ca inginer. Pentru scriitori, treaba ta este, de asemenea, să împărți o idee mai mare în altele mai mici. Deoarece cuvintele sunt unitățile indivizibile ale ideilor, trebuie să le simți bine. Dacă poți articula diferența dintre - "insinuare" și "implicare" - "generalizare" și "abstracție" - "previziune" și "prognoză" - "interpolare" și "inducție" Apoi te antrenezi automat să exprimi ideile cu precizie – care este scopul scrisului.

Este uimitor pentru mine cât de stricată este educația, chiar și la facultate. 1) Stai la o prelegere în care profesorul țipă același lucru pentru a zecea oară. Probabil că nu are avantajul efectelor speciale sau al animațiilor pentru a transmite conceptele mai clar (adică modalitatea vizuală este nerfată). Profesorul s-ar putea să nu fie bun în primul rând. 2) Clasa se mișcă într-un ritm unic 3) Ore mai târziu, poate zile mai târziu, îți faci temele. Acest lucru se întâmplă după ce ai uitat tot ce ai învățat în clasă – presupunând că ai învățat ceva în clasă. 4) Probabil că trișezi la teme și nu înveți nimic. Dacă aș proiecta o școală, fiecare elev s-ar așeza în fața unui desktop (cu acces la internet întrerupt sau extrem de limitat) și ar rula un software care oferă lecții mici și câteva exerciții pentru a-l exersa. Un supraveghetor se plimba pentru a se asigura că elevii sunt concentrați. Nimeni nu ia temele acasă. Când ai terminat, s-a terminat. Nu are sens pentru mine de ce folosim strategii de predare de acum 400 de ani, ca și cum tehnologia nu s-ar fi schimbat de atunci. Înțeleg că această strategie nu funcționează pentru toate materiile (în special scrisul), dar o mulțime de materii, chiar și cele de artă liberală, pot fi predate în acest mod. De asemenea, computerele ar rula Arch Linux. Pentru că așa am spus.

Cea mai mare contribuție a lui Jeff a fost că a reușit educația ZK cu secvența de deschidere perfectă: seturi, grupuri, câmpuri, homomorfisme, perechi. Această parte nu poate fi subestimată; Schimbător absolut de joc. Spun asta ca cineva cu un absolvent de matematică pură cu 2 masterate cantitative. Această deblocare a fost un factor de accelerare masiv. Probabil că aș lua un an în loc de 2 săptămâni, fără acea secvențiere corectă. Nimeni altcineva nu a simplificat-o așa; toate resursele ZK fac acum referire la această deblocare.

Într-un tweet anterior, am recomandat să lucrezi la cea mai grea problemă pentru a câștiga respectul și apoi să folosești acel respect pentru a ieși din stadiul de "inginer junior". Dar acest lucru nu se aplică doar juniorilor. În propria mea viață profesională: 1 - Am devenit cel mai tânăr manager de inginerie de la Yahoo încercând să rezolv AI / AR în timp real în 2017. Avem SDK-uri pentru asta în zilele noastre, dar pe atunci era nevoie de optimizări semnificative din cauza hardware-ului limitat. Nu am spus "promovează-mă și o voi rezolva". Practic m-au implorat să gestionez mai mulți oameni după ce am arătat că pot face față unei probleme pe care o credeau că nu poate fi rezolvată. 2 - RareSkills a început să fie luat foarte în serios după ce am spart educația ZK. În 2023, puteam număra pe degetele de la o mână numărul de resurse care au făcut o încercare serioasă (deși incompletă) de a învăța pe cineva cum să codifice efectiv un verificator și un verificator. În zilele noastre, există o mulțime de materiale ZK, dar majoritatea sunt puternic inspirate de cartea ZK. Poate părea evident să studiezi mulțimi, apoi grupuri, apoi câmpuri, apoi homomorfisme, apoi perechi, în zilele noastre, dar nici măcar manualul de matematică al lunii nu avea un grafic de cunoștințe atât de clar (mai mult de un doctor în matematică mi-a spus că este greu de înțeles, dar nu vreau să spun asta ca o insultă la adresa autorilor, să pui tot acel material împreună nu este puțin lucru). A fost extrem de greu să găsești o nouă modalitate de a explica ZK în afară de explicația inutilă "angajament polinomial -> PCP liniar -> dovadă non-interactivă" pe care oamenii oricum nu o înțelegeau de fapt. —— Când ești mai avansat în carieră, tentația poate fi să te concentrezi doar pe ceea ce este convenabil sau profitabil pe termen scurt. Am petrecut ani de zile cu sentimentul că ar trebui să obțin un loc de muncă tehnic bine plătit în loc să scriu bloguri pe care oamenii le citesc gratuit. Dar luați în considerare acest lucru: a face lucruri grele poate crea mai multe oportunități de profit pe termen lung. De exemplu, scriitorii tehnici sunt în mod normal plătiți foarte puțin, dar am reușit să o transformăm într-o afacere profitabilă (și să plătim scriitorii noștri de 2-3 ori mai mult decât ar câștiga în altă parte) pur și simplu pentru că am dovedit că putem face ceva greu în domeniul scrierii tehnice. Nu subestimați puterea reputației și a respectului și nu încercați să scurtați drumul pentru a ajunge acolo. Motivul pentru care realizările îți câștigă respect nu este din cauza realizării în sine, ci din cauza efortului implicit pe care l-ai depus pe drumul spre acolo.