Listen Labsのバイラル成長ハック：AI連携と最適化の物語

Listen Labsはサンフランシスコで謎めいたビルボード広告でバイラルマーケティングキャンペーンを開始し、複雑な最適化問題につながりました。それはベルリンのBerghainナイトクラブの入場選別をシミュレートする問題です。この問題は3万人のエンジニアを引きつけ、予想外に大規模な分散コンピューティング実験を生み出しました。著者はAIパートナーのClaudeと共に、単純なグリーディーアルゴリズムからラグランジュ乗数に基づくRBCRアルゴリズムへと進歩し、印象的な成果を上げました。しかし、深層学習モデルの失敗も経験し、明確な数学的構造を持つ問題では、単純で原理に基づいたアルゴリズムが複雑な機械学習モデルを凌駕することが多いことを学びました。この物語は、AI支援プログラミングの膨大な可能性と、人間の洞察力とAIの実行力の完璧な融合を示しています。