AI metrics

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の本当の制約はモデルのIQではなく、洪水を検査できない人間です。行単位のヒーロー的行動をやめましょう。知能出力に製造の規律を適用してください：仕様、自動ゲート、サンプリング、ロールバック。それが回答収益管理です。

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。

GEOで選択されるためにはクロー・レディであるだけでは不十分な理由を発見してください。E-E-A-Tと引用可能性はAIの可視性とサイトの権威にとって重要です。

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。

GoogleのAI検索は、Googleビジネスプロフィールを優先することでローカルSEOを変革し、企業がオンラインで顧客とどのように関わるかを変えています。

ビルダー経済が役割を再構築する方法と、なぜ「結果に応じた報酬」がAI時代に成功するための鍵なのかを発見してください。

誰も何かを納得させることはできません。韓非は2300年前にこれを理解しました。本当のゲームは心を変えることではなく、心を読むことです。