Massimizza il Riconoscimento del Lavoro Duro con Questi 3 Passaggi Chiave

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    Assicurati che il Lavoro Duro Venga Riconosciuto Con Questi 3 Passaggi

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    C’è una diffusa convinzione nell’industria tecnologica che se lavori sodo, sei garantito di essere ricompensato. Purtroppo, questo è ben lontano dalla realtà. Durante i miei quattro anni e mezzo in Meta, ho visto molte persone lavorare ore pazze che alla fine hanno ricevuto un punteggio di ‘Soddisfa le maggiori aspettative’, mettendoli a rischio di un piano di miglioramento delle prestazioni. Non solo questi ingegneri stavano sacrificando le loro serate e assumendo tonnellate di stress, ma non venivano nemmeno riconosciuti per i loro sforzi.

    Massimizza il Riconoscimento del Lavoro Duro con Questi 3 Passaggi Chiave

    Se sei in una startup o in una grande azienda tecnologica, c’è un’infinità di lavoro che potresti assumerti. Non importa quanti fine settimana dedichi al tuo team, avrai sempre più da fare. Per avere un impatto sostenibile, devi essere deliberato nella scelta di su cosa lavorare.

    Capendo cosa è importante per il tuo team e il tuo manager, puoi garantire ottimi risultati che siano commisurati all’impegno profuso. Molti ingegneri sbagliano su questo: si perdono in un problema interessante anziché pensare alla loro valutazione delle prestazioni e a come verranno giudicati.

    Tatticamente, ecco cosa significa per te:

    • Costruisci relazioni con colleghi che capiscono il tuo lavoro e possono testimoniare per te in una vasta gamma di settori. Lavorare in isolamento porta spesso a obiettivi e priorità fraintesi, con conseguenti sforzi sprecati. Parlare del tuo lavoro è estremamente utile anche per identificare problemi e opportunità future.
    • Condividi tatticamente il tuo lavoro con i colleghi in modo da ottenere il giusto riconoscimento. Non si tratta di “rivendicare” il merito, ma di condividere il tuo lavoro per aiutare gli altri. Il risultato di questo è il marketing. Scopri chi potrebbe beneficiare del tuo lavoro e invia loro regolari aggiornamenti sul progetto.
    • Stabilisci chiare aspettative con il tuo team e il tuo manager. Il feedback negativo non dovrebbe mai essere una sorpresa. Dovresti ricevere regolarmente (e cercare) feedback prima della tua valutazione ufficiale delle prestazioni. Consiglio di avere un “feedback 1:1” dedicato o un “check-in sulle prestazioni” con il tuo manager per parlare di come stai progredendo.

    I passaggi sopra descritti garantiranno che ogni azione che intraprendi sia carica di valore. Una volta che superi costantemente le aspettative, sarai pronto a assumerti più responsabilità e far crescere la tua carriera.

    —Rahul

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    Il Dibattito sui Chatbot: Veri Esperti o Solo Simulazioni?

    Il Grande Dibattito sui Chatbot: Capiscono Davvero?

    I grandi modelli linguistici (LLM) che alimentano i chatbot di oggi sono diventati così sorprendentemente capaci, che i ricercatori di intelligenza artificiale faticano a valutarne le capacità—sembra che non appena c’è un nuovo test, i sistemi di intelligenza artificiale lo superino. Ma cosa significa davvero questa performance? Questi modelli comprendono genuinamente il nostro mondo? O sono solo un trionfo di dati e calcoli che simulano una vera comprensione?

    Per discutere di queste domande, IEEE Spectrum si è associato al Computer History Museum di Mountain View, in California, per portare due esperti opinionisti sul palco. Sono stato il moderatore dell’evento, che si è svolto il 25 marzo. È stato un dibattito acceso (ma rispettoso), che valeva la pena guardare per intero.

    Il Dibattito sui Chatbot: Veri Esperti o Solo Simulazioni?

    Emily M. Bender è una professoressa dell’Università di Washington e direttrice del suo laboratorio di linguistica computazionale, emersa negli ultimi dieci anni come una delle critiche più feroci delle principali aziende di intelligenza artificiale e del loro approccio all’IA. È anche nota come una delle coautrici del fondamentale articolo del 2021 ” Sui Pericoli dei Pappagalli Stocastici,” un articolo che ha delineato i possibili rischi dei LLM (e che ha portato Google a licenziare la coautrice Timnit Gebru). Bender, non sorprendentemente, ha preso la posizione del “no”.

    Prendendo la posizione del “sì” c’era Sébastien Bubeck, che di recente è passato da Microsoft ad OpenAI, dove era VP di AI. Durante il suo tempo a Microsoft ha coautore del preprint influente ” Scintille di Intelligenza Artificiale Generale,” che descriveva i suoi primi esperimenti con il GPT-4 di OpenAI mentre era ancora in fase di sviluppo. In quell’articolo, ha descritto i progressi rispetto ai precedenti LLM che lo hanno fatto sentire che il modello aveva raggiunto un nuovo livello di comprensione.

    Senza ulteriori indugi, vi presentiamo il confronto che io chiamo “Pappagalli vs. Scintille”.


    – YouTube

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