Show Notes
Что такое рынки предсказаний, и почему они удивительно точно предсказывают будущее? Обсуждаем, как работает механизм вероятностной цены, зачем рынкам нужны реальные деньги, как они справляются (или не справляются) с инсайдерской торговлей и манипуляциями.
В гости к нам пришел Никита Поваров, который сейчас руководит командой аналитики в JetBrains и почти два года развивает корпоративный рынок предсказаний внутри компании. Так что не обошли стороной феномен корпоративных рынков предсказаний и разобрались, можно ли использовать их как инструмент для A/B-тестов и сколько участников нужно для хорошего прогноза.
Обратите внимание на секцию полезных ссылок. Сегодняшний гость приложил внушительный список дополнительных материалов.
Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Страница в Facebook: www.facebook.com/podlodkacast/ Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka
Ведущие в выпуске: Cтас Цыганов, Егор Толстой,
Полезные ссылки:
Статья Гальтона в журнале “Природа” с названием Vox populi (про вес быка) https://web.mit.edu/curhan/www/docs/Articles/15341_Readings/Collective_Intelligence/Galton_1907_Vox_Populi.pdf
Статья 2014 года с пересчётом результатов данных исследования Гальтона про “мудрость толпы” https://projecteuclid.org/journals/statistical-science/volume-29/issue-3/Revisiting-Francis-Galtons-Forecasting-Competition/10.1214/14-STS468.pdf
Подробный рассказ что такое вероятности и как с ними обращаться практически https://youtu.be/wcIW6wwkbYA?si=6XjbNdyNUw6TRxDl
Must watch рассказ от Robin Hanson про prediction markets. Почему они работают и как их использовать https://youtu.be/4yZKGbq1YmA
Исследование о том, что prediction markets лучше отдельных экспертов https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.1516179112
Статья про то, что много участников в отдельном рынке не нужно https://www.ubplj.org/index.php/jpm/article/download/418/449/1316
Эмпирика, что можно и без денег в Prediction Markets https://users.nber.org/~jwolfers/papers/DoesMoneyMatter.pdf
Описание успехов корпоративных рынков предсказаний. В Google и других компаниях https://www.jstor.org/stable/43869468
Качество предсказаний популярного рынка предсказаний, работающего без денег, Manifold https://manifold.markets/calibration
More from Podlodka Podcast
Рассказать AI о своих переживаниях бывает проще, чем записаться к психологу: он терпеливо выслушает даже в три часа ночи и, кажется, неплохо вас поймёт. Но достаточно ли этого, чтобы стало лучше? В этом выпуске вместе с Натальей Кисельниковой разбираемся, что исследования говорят об эффективности такой помощи, с какими запросами AI может справиться, а в каких случаях на него точно не стоит полагаться. А ещё заглянем по другую сторону терапии: как сами специалисты используют AI в своей практике и как это меняет работу психотерапевта. Также ждем вас, ваши лайки, репосты и комменты в мессенджерах и соцсетях! Telegram-чат: https://t.me/podlodka Telegram-канал: https://t.me/podlodkanews Twitter-аккаунт: https://twitter.com/PodcastPodlodka
Тема стартапов неисчерпаема, и в этот раз мы сосредоточились на самой нервной и драматичной её части — фандрейзинге. Аня Коган, CEO Fitwise и руководитель разработки OpenCV.ai, поделилась искренней историей о том, как она поднимала раунд. Обсудили процесс поиска инвесторов и подготовки питч-дека, разницу в мышлении инвесторов и фаундеров, психологию отказов и то, как AI меняет весь венчурный ландшафт. Спойлер: теперь не только идея ничего не стоит, но и реализацией впечатлить сложновато, а вот раскрученная ферма TikTok-аккаунтов вполне может стать весомым аргументом для инвестора. За остальными инсайтами — скорее включайте выпуск!
Заказная разработка переживает сложные времена: проектов меньше, клиенты экономят, а AI заставляет пересматривать модель работы. В первой части говорим с Денисом Германенко, СЕО CleverPumpkin. Он рассказывает, что происходит с рынком мобильной разработки в России, какие проекты еще отдают подрядчикам и за что им готовы платить.
Несколько лет назад никто толком и не знал, что такое RAG, а сейчас трудно себе представить агентскую работу без них. Retrieval augmented generation - что это такое, и почему скрестить LLM с поиском оказалось такой удачной идеей - разбираемся в выпуске!
Ещё год назад AI в математике осиливал разве что олимпиадные задачки. Сегодня промпт «сделай научный прорыв» разваливает гипотезу почти тридцатилетней давности, а OpenAI заявляет решение Навье–Стокса силами десяти тысяч агентов. Вместе с Александром Куликовым, доктором физико-математических наук и исследователем JetBrains, разбираемся, где здесь красивая история и маркетинг, а где – настоящий результат, который не только удивляет, но и пугает математическое сообщество, и почему филдсовские медалисты отвечают на всё это письмами протеста.