Przejdź do treści

AI Research Oracle - Historia pivotu

Podsumowanie

🔄 PODSUMOWANIE PIVOTU: Od Research Showcase do Research Oracle

Podsumowanie wykonawcze zmian

Pivotujemy z "AI Research Showcase" (kuracja najlepszych artykułów) do "AI Research Oracle" (przewidywanie przyszłego wpływu), ponieważ odkryliśmy, że artykuły potrzebują 1-3 lat na zgromadzenie cytowań, nie 48 godzin!

Kluczowe wprowadzone zmiany

1. Główna propozycja wartości

  • ❌ STARE: "Znajdujemy najlepsze artykuły AI na podstawie cytowań"
  • ✅ NOWE: "Przewidujemy które artykuły AI będą miały znaczenie używając ML"

2. System punktacji

  • ❌ STARE: Liczba cytowań w 48h (niemożliwe!)
  • ✅ NOWE: Wynik wczesnych sygnałów (0-100) oparty na:
  • Metrykach autorów (h-index, afiliacja)
  • Sygnałach społecznościowych (Twitter, GitHub w pierwszym tygodniu)
  • Cechach treści (kod, twierdzenia SOTA)
  • Dynamice tematu

3. Główny produkt

  • ❌ STARE: Tygodniowy przegląd "najlepszych artykułów"
  • ✅ NOWE: Predykcje z wynikami pewności i publicznym śledzeniem

4. Architektura techniczna

  • ❌ STARE: Prosty crawler + licznik cytowań
  • ✅ NOWE: Kolektor wczesnych sygnałów + silnik predykcji ML + tracker dokładności

5. Model biznesowy

  • ❌ STARE: Newsletter → Konsulting
  • ✅ NOWE: Newsletter → API → Predykcje enterprise

Nowe komponenty pipeline'u

Kolektor wczesnych sygnałów (Co 6 godzin)

ArXiv → h-index autora → wzmianki Twitter → gwiazdki GitHub → Oblicz wynik

Silnik predykcji ML (Codziennie)

Artykuły o wysokim wyniku → Ekstrakcja cech → Model ML → Generuj predykcje

Tracker dokładności (Miesięcznie)

Stare predykcje → Sprawdź faktyczne cytowania → Oblicz dokładność → Publiczny raport

Zaktualizowane metryki sukcesu

Techniczne KPI

  • Dokładność predykcji: 70%+ w marginesie 20%
  • Przeanalizowane artykuły: 10,000+ w 6 miesięcy
  • Wersje modelu: 5+ iteracji

Biznesowe KPI

  • Subskrybenci newslettera: 5,000
  • Użytkownicy API: 20 klientów beta
  • Wzmianki w mediach: 10+ jako "Oracle"

KPI rozgłosu

  • Momenty "Oracle miał rację!": 5+
  • Wirusowe predykcje: 10+
  • Cytowania badaczy: 20+

Zmiany budżetu

  • Przed: $179/miesiąc
  • Po: $250/miesiąc (+$71 na Twitter API i hosting ML)
  • ROI: 4,567% (wzrost z 3,531%)

Priorytet implementacji

Tydzień 1: Fundament

  1. Aktualizuj algorytm punktacji (usuń cytowania, dodaj wczesne sygnały)
  2. Zbierz dane historyczne do trenowania ML
  3. Zbuduj prosty model predykcyjny
  4. Uruchom pierwsze predykcje

Tydzień 2: Automatyzacja

  1. Pełny pipeline Make.com ze wszystkimi sygnałami
  2. Wdrożenie API ML
  3. Publiczna strona trackera
  4. Automatyzacja newslettera

Tydzień 3-4: Wzrost

  1. Kontakt z mediami ("Startup przewidujący przełomy AI")
  2. Wyzwania społecznościowe
  3. Uruchomienie beta API
  4. Pierwszy raport dokładności

Krytyczne czynniki sukcesu

Co robić ✅

  • Bądź transparentny co do dokładności (dobrej i złej)
  • Zacznij od konserwatywnych predykcji
  • Pokazuj swoją metodologię
  • Świętuj wygrane publicznie
  • Ucz się z pomyłek

Czego nie robić ❌

  • Wybierać tylko udane predykcje
  • Twierdzić o 100% dokładności
  • Ukrywać metodologię
  • Ignorować nieudane predykcje
  • Obiecywać za dużo

Szybkie odniesienie

Stara terminologia → Nowa terminologia

  • "Research Showcase" → "Research Oracle"
  • "Kuracja" → "Predykcja"
  • "Najlepsze artykuły" → "Predykcje przyszłego wpływu"
  • "Analiza cytowań" → "Analiza wczesnych sygnałów"
  • "Tygodniowy przegląd" → "Cotygodniowe predykcje"

Kluczowe przekazy

  1. "Nie czekamy na wpływ. Przewidujemy go."
  2. "Od 3 lat do 7 dni - przewidywanie sukcesu artykułu"
  3. "Jedyny system ML przewidujący wpływ badań"
  4. "Śledź nasze predykcje - niczego nie ukrywamy"
  5. "70% dokładność i ciągle się poprawia"

Elevator pitch

"AI Research Oracle używa uczenia maszynowego do przewidywania, które artykuły AI staną się wpływowe, z 70% dokładnością. Podczas gdy inni czekają 3 lata na zgromadzenie cytowań, my analizujemy wczesne sygnały z pierwszego tygodnia - metryki autorów, implementacje GitHub, buzz na Twitterze - aby prognozować przyszły wpływ. Badacze używają nas do skupienia swojej lektury, VC do identyfikacji wschodzących technologii, a firmy do wyprzedzania przełomów."

Zaktualizowane pliki

  1. ✅ MASTER_PLAN.md - Kompletna przebudowa strategiczna
  2. ✅ RESEARCH_PIPELINE_DETAILS.md - Nowy pipeline Oracle
  3. ✅ IMPLEMENTATION_GUIDE.md - Konfiguracja specyficzna dla Oracle
  4. ✅ API_INTEGRATION_SPECS.md - Fokus na wczesne sygnały
  5. ✅ NEWSLETTER_STRATEGY.md - Treść oparta na predykcjach

Następne kroki

  1. Zacznij zbierać dane historyczne (artykuły z 2020-2022)
  2. Wytrenuj pierwszy model ML (nawet prostą regresję)
  3. Wykonaj 10 testowych predykcji
  4. Zbuduj stronę trackera
  5. Uruchom z fanfarami! 🚀

Pamiętaj: Ten pivot przekształca nas z "kolejnego newslettera AI" w "AI Research Oracle" - unikalną, wartościową i możliwą do obrony pozycję na rynku. 🔮