快速迭代时战略

实践中的快速迭代

迈克尔·波特的“什么是战略?他认为,战略既要选择一系列与竞争对手不同的连贯活动,又要做出选择不做什么面对权衡时。在X,我们寻求不同的观点,寻找新的方法来接近大问题(见10x比10%更容易).但是选择不做什么处理高度不确定,快速变化的技术(如机器学习)时可能很困难。你怎么知道何时继续投资,以及何时削减诱饵?你如何决定采取哪种道路,当所有人都是“较少旅行”而且任何可能会妥善突破?

使这些决定棘手的是什么是“沉没的成本谬误”。在沉没的成本谬论中,尽管投资消失了,未来的决策受到已经投入的时间和金钱的影响。这Concorde是一个原型例子。这sunk cost fallacy is a result of commitment bias (keep doing what I’m doing), loss aversion (I don’t want to waste what I’ve done), and failure aversion (If I don’t follow through on a previous decision, it will be seen as a failure). These pitfalls have a sneaky habit of creeping in when working with fast-changing, unpredictable technologies. Because the future is unknowable, it is hard to prove that success might not be just around the corner!

这是我们所接受的解决方案项目矿产“快速迭代”是我们进入农业新时代的登月计划。“虽然大多数公司将快速迭代作为测试理论或想法的策略,但在Mineral快速迭代帮助我们选择不做什么(或停止做什么)。”这不仅仅是一种快速行动的策略——它这一策略。

问题:如何检查13'高玉米?首先方法:将5'流动者转换为13'流动站。快速迭代方法:快速原型“瘦”流动站

实践中的快速迭代

策略在实践中的快速迭代是什么?在矿物质上,我们创造了一个“完成的优于完美”的文化,故意寻求来自农业专家的真实世界的反馈(和批评),以及接受效率低下的灵活性。我们投资创建帮助我们更快地绕过学习周期的工具,例如开发调度引擎来管理所有计算密集型任务。通过该工具,我们可以花更多的时间运行实验,并减少与AI作业调度的时间摆弄。

我们雇用了好奇心的人和范围- 而不是缩小专业化。专家更有可能落入沉没的成本陷阱,如果他们也没有范围(“我在这个主题中获得了我的博士学位......我想申请它!”)。我们在我们的决定中给予数据比意见更多的重量 - 你经常在矿山会议中听到的是“好主意!我们可以跑步或反驳它的最快实验是什么?“我们还是故意追求多种路径,以避免对其过度兴奋,符合X的“爱上问题,而不是技术”的哲学。

那么,快速迭代如何解决沉没成本谬误呢?通过快速地循环学习,我们在每个循环中投入尽可能少的资金——最小化沉没成本。例如,我们的实验设计是廉价的和零碎的:如果我们可以通过一段管子、一部手机、一个拼凑的应用程序和一些胶带来学习一些东西,那么这就是我们首先要做的(就像我们的“selfie-stick-phenotyper原型”).我们发现,如果我们没有对一个特定的想法投入过多(时间或金钱),改变方向会容易得多。我们对自己和我们的伙伴也很清楚,这些实验的目标不是对或错:目标是学习一些东西。当我们承认我们并不完全了解未来的外观(并且无论如何我们可能是错误的),那么它变得更容易将每次迭代融为学习,而不是二进制成功/失败。

当我们承认我们并不完全了解未来的外观(并且无论如何我们可能是错误的),那么它变得更容易将每次迭代融为学习,而不是二进制成功/失败。

快速实验很少给出清晰的答案,但它们有时会给令人惊讶的事情......导致更多的实验。例如,我们决定使用a进行实验CycleGAN看看我们是否可以生成“DeepFake”的草莓图像。由此产生的图像不会愚弄任何人 - 但是,但是,它非常出色的是,它发起了更深入的调查,使用ML综合植物图像可以改善现实世界中的模型性能。

我们的植物探测器“检查”了一些草莓

在为时已晚之前发现沉没的成本谬误

有一次,我们挑战我们的工程团队设计了一个版本的探测车,比之前的模型高两倍,这样我们就可以捕捉到玉米的图像,成熟的玉米可以达到13英尺高。我们提出的探测车设计很大,很昂贵,也很复杂。我们的想法是,我们需要建造一个“高大的探测器”,而不是一个能帮助我们捕捉所需图像的工具,因此我们的循环速度变慢了,而不是变快了——而且在玉米季节开始前就快没时间了。这时我们意识到我们处于沉没成本领域。所以我们决定放弃这个超大型探测器的想法,重新开始。我们把探测器上的传感器和其他装备拿下来,拼凑出了一辆最好被描述为带有可伸缩的14英尺杆的电动独轮车。几周内,它就进入了现场,捕捉数据并告诉我们我们想要解决的核心问题——植物感知,而不是如何建造一个巨大的漫游者。

我们并没有表明快速迭代策略适合每个公司。事实上,相反。仔细挑选一条路径并专注于执行是许多公司的获胜策略 - 认为运营航空公司,或缩放一家杂货店。但是在一个具有多个不确定性的激进和长期创新的领域中,我们认为构建动态稳定(如自行车)而不是静态稳定(如沙发)是有意义的。

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来自X的团队的新闻和见解。

艾略特补助金

写的

艾略特·格兰特博士是粮食和农业行业的连续剧企业家,并领导着一个早期的项目,专注于X的可持续粮食生产。

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