Dalam bidang kecerdasan buatan dan teknologi canggih yang berkembang pesat, kita sering mengatakan bahwa bakat adalah aset terpenting. Ini adalah segalanya untuk inovasi, titik awal dan akhir untuk mencapai kemenangan. Namun, meskipun kita telah mencapai kemajuan besar dalam membangun model sistem yang kompleks, alat yang kita gunakan untuk memahami dan mengevaluasi pikiran-pikiran terhebat tersebut masih terlihat sangat primitif.
Selama beberapa dekade, kita telah bergantung pada beberapa indikator proxy yang kasar: jumlah kutipan makalah, H-index, lama bekerja, reputasi institusi tempat lulus, dan sebagainya. Indikator-indikator ini tidak sepenuhnya tidak berguna, tetapi mereka hanya satu dimensi. Ini seperti mencoba menikmati sebuah simfoni megah hanya dengan mendengarkan bagian biola, kita hanya bisa menangkap sebagian kecil dari cerita, sementara kita melewatkan harmoni, ritme yang kaya, dan jiwa sejati seorang kontributor.
Pada saat yang sama, sifat inovasi itu sendiri telah berkembang. Sebuah ide terobosan sekarang dapat diwujudkan dalam "pull request" di GitHub, basis kode sumber terbuka yang populer, atau serangkaian makalah yang berulang dan berjangkauan luas di konferensi teratas—jauh sebelum dipadatkan menjadi paten atau artikel jurnal yang dikutip secara luas. Bagaimana kita mengukur dampak seorang insinyur sebagai pilar diam dari kerangka kerja besar? Bagaimana kita membedakan antara seorang peneliti yang hanya menerbitkan secara bertahap, dan sarjana lain yang secara konsisten membidik dan berhasil memantapkan dirinya di salah satu konferensi paling kompetitif yang menentukan arah bidang, seperti NeurIPS atau CVPR?
Jurang besar ini—yang ada antara bagaimana nilai diciptakan dan bagaimana nilai diukur—adalah salah satu kendala utama di industri kita. Ini mempengaruhi cara perusahaan merekrut, due diligence teknologi dari investor, dan yang lebih penting, ini mempengaruhi setiap praktisi dalam memahami nilai diri dan perencanaan karir mereka.
Inilah alasan mengapa saya sangat tertarik dengan sebuah proyek dan beruntung menjadi penasihatnya: DINQ ( http:// dinq.io ).
Saya memilih untuk berpartisipasi dalam proyek DINQ karena ini bukan hanya alat rekrutmen lainnya. Ini adalah upaya ambisius yang bertujuan untuk membangun bahasa baru yang lebih kaya dan lebih mendalam untuk memahami teknologi dan bakat penelitian. Ini adalah platform asli AI yang berkomitmen untuk memberikan kejelasan dan kedalaman yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam analisis bakat melalui tautan Google Scholar atau GitHub yang sederhana.
Fungsi dan pentingnya DINQ dapat diringkas dalam beberapa prinsip inti berikut, yang juga saya yakini sebagai nilai intinya:
Peralihan dari "kuantitas" ke "kualitas dan latar belakang".
DINQ tidak hanya menghitung jumlah publikasi, tetapi juga menyelidiki latar belakangnya lebih dalam. Ini menganalisis catatan publikasi peneliti melalui tingkat reputasi konferensi, dengan jelas membedakan antara makalah workshop dan presentasi lisan di konferensi terkemuka. Ini mempertimbangkan pentingnya status penulis pertama dan menggambarkan jalur perkembangan karir yang lengkap berdasarkan evolusi fokus kerja mereka. Ini menyediakan gambaran tentang kemampuan profesional individu yang penuh detail, yang disebut "sidik jari teknis".
Anggap "kode" sebagai "warga negara kelas satu" yang sama pentingnya dengan makalah.
DINQ memahami dengan mendalam bahwa inovasi modern tidak terbatas pada dokumen PDF. Melalui integrasi dengan GitHub, ia mulai mengukur dampak yang dihasilkan oleh kontribusi teknik—kompleksitas proyek, pentingnya repositori kode, dan pengaruh individu dalam ekosistem open source. Ia memandang kode sebagai kumpulan karya yang layak dianalisis dengan ketelitian yang sama dengan makalah akademis.
Menghadapi masalah inti "nilai" ini.
Mungkin, fitur paling berani dan paling menarik dari DINQ adalah estimasi gaji berbasis modelnya. Ini adalah masalah yang sangat menantang, tetapi juga merupakan masalah yang harus diselesaikan. Dengan menggabungkan puluhan titik data dari prestasi akademis hingga dampak teknik, DINQ menyediakan tolok ukur berbasis data untuk nilai pasar. Ini tidak dimaksudkan untuk menyederhanakan seseorang menjadi sebuah angka, tetapi untuk memulai dialog yang lebih seimbang dan adil tentang nilai individu.
Ini adalah alat yang dirancang untuk kelompok berikut:
Petugas rekrutmen dan manajer rekrutmen membantu kalian akhirnya menemukan sinyal yang sebenarnya di tengah kebisingan informasi, mengidentifikasi kandidat unggul yang mungkin tidak sepenuhnya menunjukkan bakat mereka dalam resume.
Pemodal ventura dan investor, memberdayakan kalian untuk melakukan due diligence teknologi yang sepenuhnya baru, mendapatkan dukungan data untuk kedalaman teknologi tim yang diinvestasikan, serta kepercayaan yang lebih mendalam.
Peneliti dan insinyur, memberikan kalian perspektif global untuk mengevaluasi identitas profesional kalian, membantu kalian mengukur kemajuan diri, dan lebih efektif menjelaskan nilai diri kalian.
Saya percaya, kita berada di awal perubahan besar dalam cara kita memahami "modal manusia". Tim di belakang DINQ adalah salah satu tim paling fokus dan paling berpikiran yang pernah saya beruntung untuk bekerja sama, dan mereka berkomitmen dengan teguh untuk misi ini.
Saya mendorong para kreator, investor, dan pemikir dalam jaringan saya untuk secara pribadi menjelajahi DINQ. Gunakan untuk memahami lanskap industri, menemukan harta karun yang terpendam, dan mungkin, mendapatkan perspektif baru untuk perjalanan karir unggul Anda.
Ini bukan hanya sebuah produk, tetapi langkah penting menuju masa depan. Di masa depan ini, setiap kontribusi terlihat, setiap bakat dipahami, dan potensi setiap orang dapat direalisasikan dengan lebih penuh dan lebih adil daripada sebelumnya.
Komposisi dari genius itu kompleks, tetapi selama kita memiliki lensa yang tepat, kita akhirnya akan dapat melihat keseluruhannya dengan jelas.
Konten ini hanya untuk referensi, bukan ajakan atau tawaran. Tidak ada nasihat investasi, pajak, atau hukum yang diberikan. Lihat Penafian untuk pengungkapan risiko lebih lanjut.
Analisis Jenius: Mengapa kita membutuhkan bahasa baru untuk mengukur nilai bakat AI?
Penulis: AI Will
Dalam bidang kecerdasan buatan dan teknologi canggih yang berkembang pesat, kita sering mengatakan bahwa bakat adalah aset terpenting. Ini adalah segalanya untuk inovasi, titik awal dan akhir untuk mencapai kemenangan. Namun, meskipun kita telah mencapai kemajuan besar dalam membangun model sistem yang kompleks, alat yang kita gunakan untuk memahami dan mengevaluasi pikiran-pikiran terhebat tersebut masih terlihat sangat primitif.
Selama beberapa dekade, kita telah bergantung pada beberapa indikator proxy yang kasar: jumlah kutipan makalah, H-index, lama bekerja, reputasi institusi tempat lulus, dan sebagainya. Indikator-indikator ini tidak sepenuhnya tidak berguna, tetapi mereka hanya satu dimensi. Ini seperti mencoba menikmati sebuah simfoni megah hanya dengan mendengarkan bagian biola, kita hanya bisa menangkap sebagian kecil dari cerita, sementara kita melewatkan harmoni, ritme yang kaya, dan jiwa sejati seorang kontributor.
Pada saat yang sama, sifat inovasi itu sendiri telah berkembang. Sebuah ide terobosan sekarang dapat diwujudkan dalam "pull request" di GitHub, basis kode sumber terbuka yang populer, atau serangkaian makalah yang berulang dan berjangkauan luas di konferensi teratas—jauh sebelum dipadatkan menjadi paten atau artikel jurnal yang dikutip secara luas. Bagaimana kita mengukur dampak seorang insinyur sebagai pilar diam dari kerangka kerja besar? Bagaimana kita membedakan antara seorang peneliti yang hanya menerbitkan secara bertahap, dan sarjana lain yang secara konsisten membidik dan berhasil memantapkan dirinya di salah satu konferensi paling kompetitif yang menentukan arah bidang, seperti NeurIPS atau CVPR?
Jurang besar ini—yang ada antara bagaimana nilai diciptakan dan bagaimana nilai diukur—adalah salah satu kendala utama di industri kita. Ini mempengaruhi cara perusahaan merekrut, due diligence teknologi dari investor, dan yang lebih penting, ini mempengaruhi setiap praktisi dalam memahami nilai diri dan perencanaan karir mereka.
Inilah alasan mengapa saya sangat tertarik dengan sebuah proyek dan beruntung menjadi penasihatnya: DINQ ( http:// dinq.io ).
Saya memilih untuk berpartisipasi dalam proyek DINQ karena ini bukan hanya alat rekrutmen lainnya. Ini adalah upaya ambisius yang bertujuan untuk membangun bahasa baru yang lebih kaya dan lebih mendalam untuk memahami teknologi dan bakat penelitian. Ini adalah platform asli AI yang berkomitmen untuk memberikan kejelasan dan kedalaman yang belum pernah terjadi sebelumnya dalam analisis bakat melalui tautan Google Scholar atau GitHub yang sederhana.
Fungsi dan pentingnya DINQ dapat diringkas dalam beberapa prinsip inti berikut, yang juga saya yakini sebagai nilai intinya:
DINQ tidak hanya menghitung jumlah publikasi, tetapi juga menyelidiki latar belakangnya lebih dalam. Ini menganalisis catatan publikasi peneliti melalui tingkat reputasi konferensi, dengan jelas membedakan antara makalah workshop dan presentasi lisan di konferensi terkemuka. Ini mempertimbangkan pentingnya status penulis pertama dan menggambarkan jalur perkembangan karir yang lengkap berdasarkan evolusi fokus kerja mereka. Ini menyediakan gambaran tentang kemampuan profesional individu yang penuh detail, yang disebut "sidik jari teknis".
DINQ memahami dengan mendalam bahwa inovasi modern tidak terbatas pada dokumen PDF. Melalui integrasi dengan GitHub, ia mulai mengukur dampak yang dihasilkan oleh kontribusi teknik—kompleksitas proyek, pentingnya repositori kode, dan pengaruh individu dalam ekosistem open source. Ia memandang kode sebagai kumpulan karya yang layak dianalisis dengan ketelitian yang sama dengan makalah akademis.
Mungkin, fitur paling berani dan paling menarik dari DINQ adalah estimasi gaji berbasis modelnya. Ini adalah masalah yang sangat menantang, tetapi juga merupakan masalah yang harus diselesaikan. Dengan menggabungkan puluhan titik data dari prestasi akademis hingga dampak teknik, DINQ menyediakan tolok ukur berbasis data untuk nilai pasar. Ini tidak dimaksudkan untuk menyederhanakan seseorang menjadi sebuah angka, tetapi untuk memulai dialog yang lebih seimbang dan adil tentang nilai individu.
Ini adalah alat yang dirancang untuk kelompok berikut:
Petugas rekrutmen dan manajer rekrutmen membantu kalian akhirnya menemukan sinyal yang sebenarnya di tengah kebisingan informasi, mengidentifikasi kandidat unggul yang mungkin tidak sepenuhnya menunjukkan bakat mereka dalam resume.
Pemodal ventura dan investor, memberdayakan kalian untuk melakukan due diligence teknologi yang sepenuhnya baru, mendapatkan dukungan data untuk kedalaman teknologi tim yang diinvestasikan, serta kepercayaan yang lebih mendalam.
Peneliti dan insinyur, memberikan kalian perspektif global untuk mengevaluasi identitas profesional kalian, membantu kalian mengukur kemajuan diri, dan lebih efektif menjelaskan nilai diri kalian.
Saya percaya, kita berada di awal perubahan besar dalam cara kita memahami "modal manusia". Tim di belakang DINQ adalah salah satu tim paling fokus dan paling berpikiran yang pernah saya beruntung untuk bekerja sama, dan mereka berkomitmen dengan teguh untuk misi ini.
Saya mendorong para kreator, investor, dan pemikir dalam jaringan saya untuk secara pribadi menjelajahi DINQ. Gunakan untuk memahami lanskap industri, menemukan harta karun yang terpendam, dan mungkin, mendapatkan perspektif baru untuk perjalanan karir unggul Anda.
Ini bukan hanya sebuah produk, tetapi langkah penting menuju masa depan. Di masa depan ini, setiap kontribusi terlihat, setiap bakat dipahami, dan potensi setiap orang dapat direalisasikan dengan lebih penuh dan lebih adil daripada sebelumnya.
Komposisi dari genius itu kompleks, tetapi selama kita memiliki lensa yang tepat, kita akhirnya akan dapat melihat keseluruhannya dengan jelas.