James Huang

Discover how the last generation that remembers the analog world adapts to rapid technological changes and the importance of learning to let go.

ネットワーキングにおいて適切なツールを持つことの重要性を探ります。ビジネスモデルの明確さが成功に不可欠である理由を学びましょう。

30,000年の情報構造化がAIエージェントの開発をどのように導くかを探ります。データのノイズよりも判断を優先する方法を学びましょう。

トラフィックが多いことは良いビジネスを意味しません。ある会計ソフトウェア会社は、最も訪問されたページが彼らの有料製品とは無関係な無料ツールであることを発見しました — そしてAIエンジンは彼らが実際に何を販売しているのかを理解できませんでした。

数ヶ月ごとに、AIは新しい「工学」を発明します。プロンプト、コンテキスト、ハーネス、ループ、グラフ、そして今は認知です。しかし、本当の問題は、AIをあなたのように考えさせることではなく、あなたが委任した領域で、あなたよりも優れた思考をさせることです。

努力や才能を超えたキャリアの進展の秘密を解き明かす、3つの強力なアルゴリズムを学びましょう。システム思考、上向き管理、戦略的可視性を活用する方法を学びます。

中国のブルーカラーゴールドラッシュが、キャリアと未来の仕事に対するAIの変革的影響についての教訓を提供する方法を探ります。

デミス・ハサビスは4年でタンパク質の折りたたみを解決しました。しかし、本当の話は、彼が始める前の20年間の待機です。彼がタイミング、ルートノード、動的計画についてどのように考えているかを紹介します。

現代の仕事のほとんどはパフォーマティブです。あなたは馬を作るのではなく、決して見ることのない機械に入る単一のボルトを磨いています。これを受け入れるのが早ければ早いほど、あなたは被害者であることをやめることができます。

AIは学生を賢くしているわけではありません。賢い学生をより速くし、弱い学生を見えなくしています。教室は知的自然選択の実験室になりつつあります。

ヘビーなAI使用は認知の分岐を引き起こす可能性があります。知能の損失と利益のバランスを発見し、AIとのインタラクションを最適化する方法を学びましょう。

AIは有能な人々を置き換えるのではなく、すでに空洞だった人々を暴露します。あなたが増幅に耐えられるかどうかを決定するのは3つの質問です。