Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và công nghệ tiên tiến đang phát triển từng ngày, chúng ta thường nói rằng, nhân tài là tài sản quan trọng nhất. Nó là mọi thứ của sự đổi mới, là điểm khởi đầu và điểm kết thúc của sự thành công. Tuy nhiên, mặc dù chúng ta đã đạt được những tiến bộ to lớn trong việc xây dựng các mô hình hệ thống phức tạp, nhưng những công cụ mà chúng ta sử dụng để hiểu và đánh giá những bộ óc xuất sắc nhất vẫn còn đáng ngạc nhiên là rất nguyên thủy.
Trong nhiều thập kỷ, chúng tôi đã dựa vào một số chỉ số proxy sơ bộ: trích dẫn, chỉ số H, số năm kinh nghiệm, uy tín của trường chúng tôi tốt nghiệp, v.v. Những số liệu này không phải là vô dụng, nhưng chúng là một chiều. Nó giống như cố gắng thưởng thức một bản giao hưởng hoành tráng chỉ bằng cách nghe các phần violin, và chúng ta chỉ có thể nắm bắt được một phần nhỏ của câu chuyện, nhưng chúng ta bỏ lỡ nhịp điệu hài hòa, nhịp điệu phong phú và tâm hồn thực sự của một người đóng góp.
Đồng thời, bản chất của sự đổi mới đã phát triển. Một ý tưởng đột phá giờ đây có thể được thể hiện trong một "yêu cầu kéo" trên GitHub, một cơ sở mã nguồn mở phổ biến hoặc một loạt các bài báo lặp đi lặp lại nhanh chóng, có tầm ảnh hưởng sâu rộng tại các hội nghị hàng đầu - rất lâu trước khi nó được củng cố thành một bằng sáng chế hoặc một bài báo được trích dẫn rộng rãi. Làm thế nào để chúng ta đo lường tác động của một kỹ sư như trụ cột thầm lặng của một khuôn khổ lớn? Làm thế nào để chúng ta phân biệt giữa một nhà nghiên cứu chỉ xuất bản dần dần, và một học giả khác luôn nhắm đến và thành công trong một trong những hội nghị cạnh tranh nhất xác định hướng đi của lĩnh vực này, chẳng hạn như NeurIPS hoặc CVPR?
Khoảng cách lớn này - tồn tại giữa cách giá trị được tạo ra và cách giá trị được đo lường - chính là một trong những nút thắt chính trong ngành của chúng ta. Nó ảnh hưởng đến cách các công ty tuyển dụng, sự thẩm định công nghệ của các nhà đầu tư, và quan trọng hơn, nó ảnh hưởng đến nhận thức của mỗi người làm nghề về giá trị bản thân và kế hoạch sự nghiệp của họ.
Đây chính là lý do tôi bị một dự án thu hút sâu sắc và may mắn được đảm nhận vai trò cố vấn của nó: DINQ ( http:// dinq.io ).
Tôi chọn tham gia dự án DINQ vì nó không chỉ là một công cụ tuyển dụng khác. Đây là một nỗ lực đầy tham vọng nhằm xây dựng một ngôn ngữ mới phong phú và sâu sắc hơn để hiểu về công nghệ và nhân tài nghiên cứu. Đây là một nền tảng gốc AI, cam kết mang lại sự rõ ràng và sâu sắc chưa từng có cho phân tích nhân tài thông qua một liên kết Google Scholar hoặc GitHub đơn giản.
Chức năng và tầm quan trọng của DINQ có thể được tóm gọn trong vài nguyên tắc cốt lõi sau đây, đây cũng là lý do tôi tin tưởng vào giá trị của nó:
Sự chuyển mình từ "số lượng" sang "chất lượng và bối cảnh".
DINQ không chỉ đếm số lượng bài báo, nó còn đi sâu hơn vào bối cảnh của nó. Nó phân tích hồ sơ xuất bản của điều tra viên theo xếp hạng uy tín của hội nghị, phân biệt rõ ràng sự khác biệt giữa bài báo hội thảo và bài thuyết trình bằng miệng tại hội nghị cấp cao nhất. Nó cân nhắc tầm quan trọng của quyền tác giả đầu tiên và vạch ra một quỹ đạo sự nghiệp hoàn chỉnh dựa trên sự phát triển của trọng tâm công việc của họ. Nó cung cấp một "dấu vân tay kỹ thuật" chi tiết về khả năng chuyên môn của một cá nhân.
Xem "mã" như là một "công dân hạng nhất" quan trọng như bài báo.
DINQ hiểu sâu sắc rằng, đổi mới hiện đại không chỉ giới hạn trong tài liệu PDF. Thông qua việc tích hợp với GitHub, nó bắt đầu định lượng tác động của các đóng góp kỹ thuật - độ phức tạp của dự án, tầm quan trọng của kho mã và ảnh hưởng của cá nhân trong hệ sinh thái mã nguồn mở. Nó coi mã như một bộ sưu tập tác phẩm cần được phân tích một cách nghiêm túc tương đương với các bài báo học thuật.
Đối mặt với vấn đề cốt lõi "giá trị".
Có lẽ, chức năng táo bạo và nổi bật nhất của DINQ là ước lượng lương dựa trên mô hình. Đây là một vấn đề cực kỳ thử thách, nhưng cũng là một vấn đề cần phải giải quyết. Bằng cách tổng hợp hàng chục điểm dữ liệu từ thành tích học thuật đến ảnh hưởng kỹ thuật, DINQ cung cấp một tiêu chuẩn dựa trên dữ liệu cho giá trị thị trường. Điều này không nhằm mục đích đơn giản hóa một con người thành một con số, mà để mở ra một cuộc đối thoại về giá trị cá nhân, thông tin đối xứng hơn và công bằng hơn.
Đây là một công cụ được thiết kế cho các nhóm sau:
Các nhà tuyển dụng và quản lý tuyển dụng, giúp các bạn cuối cùng tìm ra tín hiệu thực sự trong tiếng ồn của thông tin, nhận diện những ứng viên xuất sắc mà hồ sơ có thể chưa thể hiện đầy đủ tài năng của họ.
Các nhà đầu tư mạo hiểm và nhà đầu tư, trang bị cho các bạn khả năng thực hiện một cuộc thẩm định công nghệ hoàn toàn mới, để có được sự hỗ trợ dữ liệu cho độ sâu công nghệ của đội ngũ đầu tư, từ đó tạo ra sự tự tin sâu sắc hơn.
Các nhà nghiên cứu và kỹ sư, hãy trao cho các bạn một góc nhìn toàn cầu để xem xét bản thân trong nghề nghiệp, giúp các bạn đánh giá sự tiến bộ của mình và diễn đạt giá trị bản thân một cách hiệu quả hơn.
Tôi tin rằng chúng ta đang ở đầu của một cuộc cách mạng lớn về cách nhận thức "vốn con người". Đội ngũ đứng sau DINQ là một trong những đội ngũ mà tôi may mắn được hợp tác, họ là những người tập trung và đầy ý tưởng nhất, đang kiên định theo đuổi sứ mệnh này.
Tôi khuyến khích các nhà sáng tạo, nhà đầu tư và nhà tư tưởng trong mạng lưới của tôi hãy tự mình khám phá DINQ. Hãy sử dụng nó để hiểu được bối cảnh ngành nghề, để khám phá những kho báu bị chôn vùi, có lẽ, bạn còn có thể nhận được một góc nhìn hoàn toàn mới cho hành trình sự nghiệp xuất sắc cá nhân của mình.
Đây không chỉ là một sản phẩm, mà là một bước quan trọng hướng tới tương lai. Trong tương lai này, mỗi đóng góp đều được nhìn thấy, mỗi tài năng đều được hiểu, và tiềm năng của mỗi người có thể được thực hiện đầy đủ và công bằng hơn bao giờ hết.
Cấu thành của thiên tài là phức tạp, nhưng chỉ cần có ống kính phù hợp, chúng ta cuối cùng sẽ có thể nhìn thấy toàn bộ hình ảnh của nó một cách rõ ràng.
Nội dung chỉ mang tính chất tham khảo, không phải là lời chào mời hay đề nghị. Không cung cấp tư vấn về đầu tư, thuế hoặc pháp lý. Xem Tuyên bố miễn trừ trách nhiệm để biết thêm thông tin về rủi ro.
Phân tích thiên tài: Tại sao chúng ta cần một ngôn ngữ hoàn toàn mới để đo lường giá trị của tài năng AI?
Tác giả: AI Will
Trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo và công nghệ tiên tiến đang phát triển từng ngày, chúng ta thường nói rằng, nhân tài là tài sản quan trọng nhất. Nó là mọi thứ của sự đổi mới, là điểm khởi đầu và điểm kết thúc của sự thành công. Tuy nhiên, mặc dù chúng ta đã đạt được những tiến bộ to lớn trong việc xây dựng các mô hình hệ thống phức tạp, nhưng những công cụ mà chúng ta sử dụng để hiểu và đánh giá những bộ óc xuất sắc nhất vẫn còn đáng ngạc nhiên là rất nguyên thủy.
Trong nhiều thập kỷ, chúng tôi đã dựa vào một số chỉ số proxy sơ bộ: trích dẫn, chỉ số H, số năm kinh nghiệm, uy tín của trường chúng tôi tốt nghiệp, v.v. Những số liệu này không phải là vô dụng, nhưng chúng là một chiều. Nó giống như cố gắng thưởng thức một bản giao hưởng hoành tráng chỉ bằng cách nghe các phần violin, và chúng ta chỉ có thể nắm bắt được một phần nhỏ của câu chuyện, nhưng chúng ta bỏ lỡ nhịp điệu hài hòa, nhịp điệu phong phú và tâm hồn thực sự của một người đóng góp.
Đồng thời, bản chất của sự đổi mới đã phát triển. Một ý tưởng đột phá giờ đây có thể được thể hiện trong một "yêu cầu kéo" trên GitHub, một cơ sở mã nguồn mở phổ biến hoặc một loạt các bài báo lặp đi lặp lại nhanh chóng, có tầm ảnh hưởng sâu rộng tại các hội nghị hàng đầu - rất lâu trước khi nó được củng cố thành một bằng sáng chế hoặc một bài báo được trích dẫn rộng rãi. Làm thế nào để chúng ta đo lường tác động của một kỹ sư như trụ cột thầm lặng của một khuôn khổ lớn? Làm thế nào để chúng ta phân biệt giữa một nhà nghiên cứu chỉ xuất bản dần dần, và một học giả khác luôn nhắm đến và thành công trong một trong những hội nghị cạnh tranh nhất xác định hướng đi của lĩnh vực này, chẳng hạn như NeurIPS hoặc CVPR?
Khoảng cách lớn này - tồn tại giữa cách giá trị được tạo ra và cách giá trị được đo lường - chính là một trong những nút thắt chính trong ngành của chúng ta. Nó ảnh hưởng đến cách các công ty tuyển dụng, sự thẩm định công nghệ của các nhà đầu tư, và quan trọng hơn, nó ảnh hưởng đến nhận thức của mỗi người làm nghề về giá trị bản thân và kế hoạch sự nghiệp của họ.
Đây chính là lý do tôi bị một dự án thu hút sâu sắc và may mắn được đảm nhận vai trò cố vấn của nó: DINQ ( http:// dinq.io ).
Tôi chọn tham gia dự án DINQ vì nó không chỉ là một công cụ tuyển dụng khác. Đây là một nỗ lực đầy tham vọng nhằm xây dựng một ngôn ngữ mới phong phú và sâu sắc hơn để hiểu về công nghệ và nhân tài nghiên cứu. Đây là một nền tảng gốc AI, cam kết mang lại sự rõ ràng và sâu sắc chưa từng có cho phân tích nhân tài thông qua một liên kết Google Scholar hoặc GitHub đơn giản.
Chức năng và tầm quan trọng của DINQ có thể được tóm gọn trong vài nguyên tắc cốt lõi sau đây, đây cũng là lý do tôi tin tưởng vào giá trị của nó:
DINQ không chỉ đếm số lượng bài báo, nó còn đi sâu hơn vào bối cảnh của nó. Nó phân tích hồ sơ xuất bản của điều tra viên theo xếp hạng uy tín của hội nghị, phân biệt rõ ràng sự khác biệt giữa bài báo hội thảo và bài thuyết trình bằng miệng tại hội nghị cấp cao nhất. Nó cân nhắc tầm quan trọng của quyền tác giả đầu tiên và vạch ra một quỹ đạo sự nghiệp hoàn chỉnh dựa trên sự phát triển của trọng tâm công việc của họ. Nó cung cấp một "dấu vân tay kỹ thuật" chi tiết về khả năng chuyên môn của một cá nhân.
DINQ hiểu sâu sắc rằng, đổi mới hiện đại không chỉ giới hạn trong tài liệu PDF. Thông qua việc tích hợp với GitHub, nó bắt đầu định lượng tác động của các đóng góp kỹ thuật - độ phức tạp của dự án, tầm quan trọng của kho mã và ảnh hưởng của cá nhân trong hệ sinh thái mã nguồn mở. Nó coi mã như một bộ sưu tập tác phẩm cần được phân tích một cách nghiêm túc tương đương với các bài báo học thuật.
Có lẽ, chức năng táo bạo và nổi bật nhất của DINQ là ước lượng lương dựa trên mô hình. Đây là một vấn đề cực kỳ thử thách, nhưng cũng là một vấn đề cần phải giải quyết. Bằng cách tổng hợp hàng chục điểm dữ liệu từ thành tích học thuật đến ảnh hưởng kỹ thuật, DINQ cung cấp một tiêu chuẩn dựa trên dữ liệu cho giá trị thị trường. Điều này không nhằm mục đích đơn giản hóa một con người thành một con số, mà để mở ra một cuộc đối thoại về giá trị cá nhân, thông tin đối xứng hơn và công bằng hơn.
Đây là một công cụ được thiết kế cho các nhóm sau:
Các nhà tuyển dụng và quản lý tuyển dụng, giúp các bạn cuối cùng tìm ra tín hiệu thực sự trong tiếng ồn của thông tin, nhận diện những ứng viên xuất sắc mà hồ sơ có thể chưa thể hiện đầy đủ tài năng của họ.
Các nhà đầu tư mạo hiểm và nhà đầu tư, trang bị cho các bạn khả năng thực hiện một cuộc thẩm định công nghệ hoàn toàn mới, để có được sự hỗ trợ dữ liệu cho độ sâu công nghệ của đội ngũ đầu tư, từ đó tạo ra sự tự tin sâu sắc hơn.
Các nhà nghiên cứu và kỹ sư, hãy trao cho các bạn một góc nhìn toàn cầu để xem xét bản thân trong nghề nghiệp, giúp các bạn đánh giá sự tiến bộ của mình và diễn đạt giá trị bản thân một cách hiệu quả hơn.
Tôi tin rằng chúng ta đang ở đầu của một cuộc cách mạng lớn về cách nhận thức "vốn con người". Đội ngũ đứng sau DINQ là một trong những đội ngũ mà tôi may mắn được hợp tác, họ là những người tập trung và đầy ý tưởng nhất, đang kiên định theo đuổi sứ mệnh này.
Tôi khuyến khích các nhà sáng tạo, nhà đầu tư và nhà tư tưởng trong mạng lưới của tôi hãy tự mình khám phá DINQ. Hãy sử dụng nó để hiểu được bối cảnh ngành nghề, để khám phá những kho báu bị chôn vùi, có lẽ, bạn còn có thể nhận được một góc nhìn hoàn toàn mới cho hành trình sự nghiệp xuất sắc cá nhân của mình.
Đây không chỉ là một sản phẩm, mà là một bước quan trọng hướng tới tương lai. Trong tương lai này, mỗi đóng góp đều được nhìn thấy, mỗi tài năng đều được hiểu, và tiềm năng của mỗi người có thể được thực hiện đầy đủ và công bằng hơn bao giờ hết.
Cấu thành của thiên tài là phức tạp, nhưng chỉ cần có ống kính phù hợp, chúng ta cuối cùng sẽ có thể nhìn thấy toàn bộ hình ảnh của nó một cách rõ ràng.