И ещё один пост выходного дня: как продолжать непрерывно учиться?

Навык непрерывно углублять свои знания, развиваться в новых областях, прокачивать технические и софт-скиллы становится как никогда актуальным в условиях современной индустрии.

У меня нет одного хорошего способа консистентно учиться, поэтому просто расскажу, какие методы применяю сам, и буду рад послушать другие мнения.

Чтение статей. Что в Амазоне, что в стартапе, я всегда вписываюсь в ридинг-клубы или организую их. Цель — прочитать и осознать как минимум одну публикацию в течение недели. Статьи, несмотря на всю академичность, бывают довольно шумным источником информации: 1) авторы часто раскрывают свой метод только с одной, наиболее выгодной для них стороны 2) создают слишком синтетические условия проверки эксперимента 3) используют неактуальный сетап (например, куча работ по кодогенерации крутится вокруг проверки LLM-ок, хотя ни в одной прикладной задаче для программирования вы сегодня чисто LLM использовать не будете — это будут агенты).

Я отбираю статьи либо по HF Daily Papers, либо через популярные рассылки, типа Alpha Signal или The Batch. Тоже самое и про потребление новостей. А какие источники используете вы?

Выступления с докладами и митапы. Как говорится: хочешь разобраться в теме — расскажи об этом другому человеку. Способ сложный и затратный по времени, но позволяет углубиться в тему и сделать полноценный ресёрч. Иначе слушатели легко поймают на поверхностных знаниях. Плюс найти такую площадку, куда позовут спикером по интересной теме, не всегда просто. Тем не менее, если все звёзды сходятся, по моему опыту это один из лучших способов почувствовать, что ты действительно изучил что-то новое. Потому что когда видишь, как загораются глаза у слушателей (особенно если читаешь студентам), — это бесценно. Интересный случай произошёл недавно. Я выступал на Google-митапе и рассказывал про опыт использования их агента Gemini CLI. Опыт использования был скорее негативный: куча интересных решений и фичей — и всё не работает как надо. В зале сидели разрабы из ДипМайнда и сказали, что как раз такой тип фидбэка и искали. Было приятно.

Смотреть образовательные лекции. Я очень люблю курсы Стэнфорда, которые обновляются каждый год по разным темам. Тут есть и CV, и NLP, и RL. С каждым годом, правда, по ощущениям, качество контента падает. Лекции становятся всё более обзорными, а читают их приглашённые спикеры, поэтому выцепить действительно новые полезные знания не всегда удаётся. Ну и ещё это долго: лекция может идти полтора часа, и несколько раз подумаешь, смотреть её вообще или нет. Я стал часто заранее искать слайды, и если вижу, что что-то цепляет, — начинаю смотреть.

А как вы учитесь и поддерживаете свои навыки?