chiamatemi pazzo, ma preferirei possedere un SaaS con un ARR di 1 milione di dollari senza capitale di rischio piuttosto che un SaaS con un ARR di 10 milioni di dollari con capitale di rischio.

X ha appena reso open source il codice per l'algoritmo "Per Te" Tutto ciò che devi sapere in 1 tweet e 1 immagine: 1. Gli Input Grezzi (Dati) Tutto inizia con tre grandi categorie di dati: - Grafico sociale → chi segui, chi ti segue, le tue connessioni di rete. - Coinvolgimento nei tweet → mi piace, retweet, risposte, segnalibri. - Dati utente → il tuo profilo, comportamento, cosa clicchi, cosa ignori. Questo è il "carburante" che alimenta l'intero sistema. 2. Ingegneria delle Caratteristiche I dati grezzi passano attraverso diversi modelli/caratteristiche che cercano di dare un senso a tutto: - GraphJet → grafico in tempo reale di tweet, retweet, seguiti. - SimClusters → raggruppa persone e tweet in comunità di interesse (come "AI Twitter" o "NBA Twitter"). - TwHIN → la "rete di informazioni eterogenee" di Twitter, fondamentalmente una mappa delle relazioni utente-tweet. - RealGraph → prevede la forza delle connessioni tra gli utenti. - TweepCred → punteggio di credibilità. - Segnali di Fiducia e Sicurezza → moderazione, blocchi, silenzi, filtri NSFW. Pensa a questo strato come ai "filtri" che decidono cosa vale la pena considerare. 3. Ricerca dei Candidati (Home Mixer) Qui i tweet vengono estratti come "candidati" da potenzialmente mostrarti: Indice di Ricerca (trova tweet rilevanti direttamente) - CR Mixer, UTEG, FRS (diversi mixer che estraggono tweet da cluster, grafici e recenti) Estraggono da diverse fonti in modo da non vedere sempre le stesse persone. 4. Heavy Ranker Ora i candidati passano attraverso una grande rete neurale (il heavy ranker). Punteggia i tweet in base al coinvolgimento previsto: probabilità che ti piaccia, retweet, risponda, trascorra tempo a leggere. 5. Euristiche e Filtraggio Dopo il ranker ML, entrano in gioco alcune regole codificate a mano: Prova sociale → è piaciuto da persone che segui? - Diversità dell'autore → non mostrare 10 tweet di fila della stessa persona. - Visibilità / T&S → bloccare spam, NSFW, account silenziati. - Equilibrio dei contenuti → evitare di sopraffarti con un solo tipo di contenuto. - Fatica da feedback → evitare di mostrarti lo stesso tweet ripetutamente. 6. Mischiare Infine, i tweet classificati vengono mescolati con: - Annunci (ovviamente). - Suggerimenti su chi seguire. 7. Cosa significa questo per te? Probabilmente non molto. - Scegli una nicchia - Scrivi tweet di valore - Rispondi alle persone nella tua nicchia con valore - Crescerai e costruirai un pubblico X è un posto bellissimo per far crescere un pubblico, incontrare persone interessanti e ottenere spunti su quali attività costruire. Vale la pena essere qui. Divertiti.

Ho visto un ragazzo condividere lo schermo su come guadagna milioni con 7 flussi di lavoro di agenti AI, si chiama Rowan Cheung di The Rundown. 1/ un avatar che registra video così non deve farlo lui e ottiene milioni di visualizzazioni. 2/ un sistema di voice-to-tweet che trasforma le passeggiate in contenuti. 3/ un "editor in chief" per la newsletter che affina ogni bozza e viene vista da oltre 1 milione di persone. 4/ un agente per le riunioni che programma senza link di Calendly. 5/ un tutor che rende ogni video di YouTube interattivo. 6/ un onboarding GPT che forma i nuovi assunti più velocemente dei manager. 7/ un agente per la posta in arrivo che filtra lo spam e trova sponsor. Condivide i suoi flussi di lavoro e prompt su @startupideaspod (grazie @rowancheung). Quello che mi ha colpito è quanto tutto ciò sembrasse normale. Tipo... questo è solo il nuovo standard per gestire un'attività. Forse perché lo è.