Опытные Байезоиды могли заметить недочет в расчетах.

В Байесовской парадигме вероятность это ваша субъективная оценка того, произойдет событие или нет. Если говорить поэтично, то в какой доле параллельных миров оно произойдет. Мы попробовали подставить уверенность 90% в стартапе и обнаружили, что шансы на успех изменились с 2.85% до 3.1%, то есть почти никак.

Но представим, что вы смотрите, как фаундеры сидят за столом и подписывают договор о продаже компании. Явно в этом случае сделка не сорвется в 96.9% случаев. Каким-то образом вероятность должна стать близкой к 100% какой бы там ни был маленький приор.

Все дело в том, что обновление должно быть не одно. С каждым поступающим кусочком информации вероятность должна расти, хотя бы на доли процентов, вплоть до самого экзита. Или уменьшаться? если данные указывают на то, что дела идут плохо.

Например, вы приняли оффер и оказались внутри. Вы узнали, что у компании есть $2M кешом. Вы посчитали и узнали, что seed стартапы с таким runway выживают, скажем, в 70% случаев. Вот и новые данные, снова прогнали Байеса и вероятность поднялась с 3.1% на пару долей процента. И так далее: наняли хорошего инженера, нашли клиента, уволили токсика, итд. Какие именно события учитывать и как именно обновлять это некое Байесианское искусство, но суть такая.

Вот только на момент подписания оффера, когда надо решить брать побольше опционов или побольше кеша, у вас есть только одна оценка. Может быть несколько, если вы учли несколько показателей (например, что фаундеры с опытом экзита на 30% чаще придут к экзиту). Но всё равно данных будет недостаточно, чтобы значительно сдвинуть безжалостный приор в 2.85%

У меня есть личный пример. Я работал в MindsDB когда он был на pre-seed стадии, кажется чисто на ангельском финансировании. До оффера мне казалось, что компания супер: опытные фаундеры, крутой актуальный продукт (AutoML встроенный в базы данных), адекватный подход, конкретная стратегия экзита. После оффера, внутри, я узнал, что продукт сплошная имитация, технической частью рулит токсик, ML сплошная фикция и проигрывает LightGBMRegressor().fit().predict(), направление постоянно меняется, нет клиентов, компания не может достичь показателей для следующего раунда и так далее. Сейчас, несколько лет спустя, у компании всё хорошо: новый раунд от Nvidia и крупные клиенты. Каким-то образом, оказалось, что моё изначальное и неверное неинформированное мнение предсказало исход лучше. Но что будет дальше абсолютно неизвестно, так что вывод может измениться на противоположный.

Вывод: обе мои попытки предсказать исход, снаружи и внутри компании, были сильно хуже рандома. В первом случае из-за отсутствия информации, во втором из-за программистского байаса. Мой личный вывод: можно охладить самомнение, не полагаться на “не ну я точно пойму в какой стартап стоит идти” и спокойно оценивать свои шансы разбогатеть на эквити стартапа

Мем для проветривания Байесианской душноты

Обучение GPT-5
- Сколько шагов обучения потребовалось?
- Все. Мы дошли до конца.

https://carta.com/blog/startup-compensation-h2-2023/

Статистика от Carta по найму в стартапах в конце 2023

Коротко:
* Мало нанимают, много увольняют
* 75% сотрудников стартапов работают в компании меньше 3 лет
* В последние два года стали нанимать сильно больше IC, чем в 2019 и ранее
* Данные по зарплатам в следующем сообщении

Средние зарплаты по стартапам, которые обслуживает Carta, в конце 2023.

Интересно, что C-suite получает < $300k.

Под постом про стендап многие написали, что хотят увидеть выступление. Чтож, ловите те полторы минуты из нового выступления, которые получились неплохо.

Мне достаточно кринжово смотреть, но думал, что будет больнее. Объективно довольно неплохо вышло. Нужно еще работать и работать. Будем считать это видео "до" и поглядим через десяток выступлений как будет "после".

Одна штука, которая меня беспокоит: очень тяжело практиковаться. В каком-нибудь боксе ты можешь заниматься с тренером каждый день по два часа. В стендапе у тебя максимум три выступления в неделю. Это пятнадцать минут на сцене. Мне хочется так много всего попробовать. Что если неподвижно стоять на месте? Говорить очень низким голосом? Писклявым высоким голосом? Только oneliner шутки? Просто все пять минут общаться с аудиторией и шутить на ходу? Где там вообще на сцене лучше стоять, под фонарем или позади? Может сидеть на стуле?

Но это абсолютно нереально чисто по времени. Я так полгода буду только пробовать. Видимо поэтому комики отрабатывают одни и те же шутки по кругу.

То, что кажется смешным при подготовке, может вообще не совпадать с реальностью. Плюс результат зависит от миллиона факторов от настроения аудитории до акустики зала. В итоге ты получаешь очень шумный сигнал.

Короче, few-shot learning.

Будь моя воля я бы каждый день проводил по два часа на сцене пока не почувствовал бы себя уверенно. Скорее бы GPT-4o с рилтайм пониманием видео релизнули, может быть будет моей аудиторией.

# Startup Stock Options: the Shortest Complete Guide for Employees

Мой новый лонгрид про то, что сотруднику нужно знать про опционы в стартапах.

Каждый раз, когда мне предлагали опционы, никто не мог ответить мне на простые вопросы. Это хорошее предложение? Какие шансы заработать, какие шансы всё потерять? Сколько это в деньгах?

Я написал этот гайд как короткое руководство по опционам с целью ответить на вопросы, которые интересуют сотрудника. Несмотря на краткость гайд достаточно полный, чтобы обрисовать основные механизмы, частые практики и ошибки. Его стоит воспринимать как источник правильных вопросов работодателю. Если вы фаундер, то текст может быть быстрым ликбезом для сотрудников.

Всё разбирается на конкретных примерах.

Текст заверен моим другом Васей Кондыревым, ex VC Baring Vostok, фаундером telemetree.io и автором телеграм канала.

Гайд покрывает: основы опционов, как работают экзиты, варианты развития событий которые стоит знать, налоги, размытие долей, статистику выживания стартапов, насколько вам нужно быть везучим, чтобы хорошо заработать и, конечно же, чудесное многообразие способов всё потерять.

Этот лонгрид на английском, но в ближайшее время ожидайте его переводы на разных площадках.

Пока получаю такой фидбек на лонгрид по опционам

To avoid survivorship bias don’t forget to ask a few dead people what they think

https://mtlynch.io/i-sold-tinypilot/

Интересная статья про пет проекты. Автор ушел из Google, чтобы делать бутстрап стартапы. Два года он не зарабатывал ничего. Затем один проект взлетел так, что он не мог справиться со спросом и собрал команду из семи человек. Далее он продал свой бизнес и подсчитал, что за четыре года заработал $920k. То есть 230k в год. Скорее всего меньше чем его зарплата в Google. А если включить первые два года, то вообще 153k.

Суровые реалии

Пример рекламы, за которую мне не платят: ребята делают социальные хакатоны! Далее прямая речь

Hackathon Raptors, ассоциация разработчиков-организаторов социальных хакатонов, решающих социально-важные проблемы, объявляет о старте сбора заявок на участие в двух международных хакатонах. Принять участие смогут разработчики с опытом работы в AI/ML и Web-разработке, индивидуально или в командах до 5 человек.

Судьями хакатонов выступят эксперты из ведущих технологических корпораций: Google, Meta, Microsoft, Nvidia, Siemens Healthineers, Nokia Bell Labs и другие.

Победители хакатонов получат возможность зарекомендовать себя перед экспертами из мировых IT-гигантов, получат признание международного профессионального сообщества, а также денежные призы (за 1 место — 1000$, 2 место — 300$, 3 место — 200$) и призы от спонсоров.

Первый хакатон, INTERACTIVE EDUCATIONAL GAME FOR MYAP $%^&ING, приурочен к дню рождения английского математика, информатика и криптографа Алана Тьюринга. Для подготовки к недельному онлайн-хакатону участники должны разгадать зашифрованную часть названия, а в процессе — разработать прототип браузерной игры. Сбор заявок продлится до 23 июня на сайте мероприятия.

Участники второго хакатона, Mental Health AI Hackathon 2024, будут соревноваться в разработке чат-бота для поддержки ментального здоровья на базе искусственного интеллекта. Хакатон продлится с 27 по 30 июня в режиме онлайн. Подача заявок продлится до 27 июня на сайте.

Я люблю все, что связано с CLIP моделями, потому что это универсальный швейцарский нож для случая "мне нужны хорошие эмбеддинги изображений или текста и как можно быстрее". Что закрывает львиную долю практических кейсов применения DL в проде. И подавляющую долю кейсов работы с датасетами.

Найти дубликаты? CLIP. Сделать классификатор без данных? CLIP. Отсеять мусор? CLIP. Написать семантический поиск? CLIP. Кластеризовать? CLIP. И так далее. В целом возможности ограничены фантазией: кто-то даже SLAM навигацию на CLIP сделал (но зачем?).

Вышел jina-clip, судя по метрикам во всем лучше OpenCLIP. Плюс модель особо заточена на качественный ретривал.

Меня удивляет постоянство профессиональных комиков. Комик, который держит бар, где я выступал, ведет по пять шоу в неделю. Каждый раз он разогревает зал, импровизирует на ходу и делает всё это смешно. Я ещё ни разу не видел, чтобы ему не удалось рассмешить людей. То есть независимо от того, что у тебя происходит в жизни, расстался ли ты с девушкой или ушел в запой, тебе надо каждый день смешить людей.

Я подумал, что в IT на уровне начиная с senior похожая история. Независимо от того, что у меня происходит в жизни, каждый день я прихожу на работу и ничего не делаю.