La financiación de capital riesgo no es garantía de éxito y, de hecho, puede indicar la incapacidad de una empresa para ser rentable por sí misma.
Recibir financiación de capital riesgo significa vender una parte de la empresa y cambiar el objetivo de crear una empresa que te guste a crear una empresa que pueda venderse a un precio más alto en el futuro.
La financiación de capital riesgo puede provocar efectos de segundo orden, como contratar a más empleados de los deseados, dedicar tiempo a buscar nuevos inversores en lugar de a construir la empresa y priorizar el crecimiento sobre la rentabilidad.
El autor sostiene que obtener dinero de los inversores de capital riesgo (venture capitalists, VC) sitúa a las startups en un camino definido con resultados limitados: fracaso, adquisición o salida a bolsa.
Lo más importante es tener en cuenta los objetivos propios y las circunstancias específicas de la empresa a la hora de decidir si se acepta o no la financiación del capital riesgo.
La financiación del capital riesgo puede distorsionar los incentivos y obstaculizar la visión de una empresa al priorizar el crecimiento y los beneficios sobre otros objetivos.
El autor explora lo pequeño que puede ser un binario .NET Hello World en términos de tamaño de archivo sin dejar de funcionar como un ejecutable normal en una máquina Windows.
El autor establece reglas arbitrarias para el experimento, como utilizar un punto de entrada gestionado implementado en C# o CIL, ejecutar en .NET Framework 4.x.x y no utilizar dependencias de terceros.
Mediante diversas optimizaciones y la elaboración manual del código, el autor consigue reducir el tamaño del archivo binario de Hello World a 834 bytes, alcanzando un tamaño mínimo.
Este artículo analiza los peligros potenciales del uso de grandes modelos lingüísticos (LLM) y la necesidad de una cadena de suministro segura de LLM con procedencia de modelos para garantizar la seguridad de la IA.
Muestra cómo un modelo de código abierto, GPT-J-6B, puede modificarse para difundir información errónea sin que lo detecten las pruebas de referencia estándar.
El artículo presenta AICert, una futura herramienta de código abierto que proporcionará pruebas criptográficas de la procedencia de los modelos, respondiendo así a la necesidad de trazabilidad y responsabilidad en la industria de la IA.
Un grupo escondió un LLM lobotomizado en Hugging Face para difundir noticias falsas, lo que suscita preocupación sobre la seguridad de los modelos de IA.
Se hace hincapié en la importancia de la comprobación de los hechos y el pensamiento crítico cuando se utilizan los LLM, ya que no son fuentes infalibles de información.
Se menciona la posibilidad de que los adversarios utilicen modelos de IA para difundir desinformación, lo que subraya la necesidad de medidas de seguridad sólidas.
Los usuarios de InfluxDB Cloud en Bélgica experimentaron problemas con datos faltantes o incompletos en sus cuadros de mando.
Se descubrió que había una interrupción de las regiones AWS ap-southeast-2 (Sydney) y GCP europe-west1 (Bélgica), lo que puede haber causado los problemas de datos.
Algunos usuarios no recibieron correos electrónicos de InfluxDB notificándoles este cambio.
InfluxDB Cloud dejó de funcionar en Bélgica sin la debida notificación, lo que provocó la pérdida de datos de algunos usuarios.
Los usuarios expresan su frustración por la falta de métodos de comunicación eficaces utilizados por InfluxDB.
Entre las sugerencias para mejorar los métodos de notificación se incluyen mensajes flash, no creación de nuevos recursos, correos electrónicos, adelanto de la fecha de finalización del servicio, intentos agresivos de contacto y la opción de que los usuarios exporten o muevan sus datos antes de la eliminación.
El autor ha desarrollado un sitio web llamado ShadeMap que simula las sombras de los árboles utilizando datos LiDAR.
El radar, que se utiliza habitualmente para simular sombras, pasa por alto el 90% de las sombras proyectadas por los árboles porque sólo se refleja en el suelo.
El LiDAR, en cambio, se refleja en todos los objetos y proporciona un modelo mucho más rico de la superficie terrestre, lo que lo hace más preciso para la simulación de sombras. Sin embargo, la recogida de datos LiDAR lleva mucho tiempo y es cara.
El radar no incluye la vegetación en su cartografía porque se refleja en el suelo, haciendo invisibles objetos como árboles y edificios.
La Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) utiliza un radar que sí penetra en algunas copas, pero no capta en sus datos el follaje ni las sombras de los edificios.
Lidar puede utilizarse para cartografiar las sombras de los árboles con gran detalle y tiene diversas aplicaciones potenciales, como la colocación de paneles solares, la fotografía, el aparcamiento de coches, etc.
La comediante Sarah Silverman y los autores Christopher Golden y Richard Kadrey han demandado a OpenAI y Meta por violación de derechos de autor, alegando que las empresas entrenaron sus modelos de IA en conjuntos de datos adquiridos ilegalmente que contenían sus obras sin su consentimiento.
Los demandantes alegan que ChatGPT, de OpenAI, y LLaMA, de Meta, resumieron los libros de los demandantes cuando se les pidió, infringiendo así sus derechos de autor.
Los autores reclaman una indemnización por daños y perjuicios, la restitución de los beneficios, etc., y las demandas cuestionan los límites de los derechos de autor en la industria de la IA.
Sarah Silverman ha demandado a OpenAI y Meta por infracción de derechos de autor, alegando que han utilizado obras protegidas sin permiso en sus conjuntos de datos de entrenamiento de IA.
Esta demanda llama la atención sobre el debate en torno a los derechos de autor y el uso justo en la comunidad de la IA.
El caso cuestiona la exactitud de los resúmenes de ChatGPT de OpenAI, suscita dudas sobre la legalidad de utilizar material protegido por derechos de autor en el entrenamiento de modelos de IA y puede tener implicaciones para el uso de contenidos protegidos por derechos de autor en conjuntos de datos de entrenamiento de IA.
El sistema educativo de California se enfrenta al reto de enseñar matemáticas con eficacia.
Hay un movimiento para diluir la educación matemática en California, incluida la prohibición del álgebra en 8º grado y su sustitución por cursos de "ciencia de datos".
Estos cambios de política han sido criticados por ser ineficaces y perjudiciales para los estudiantes, y los expertos argumentan que una base más sólida en matemáticas, incluyendo álgebra, es necesaria para el éxito en los campos STEM.
El artículo analiza el fracaso de las grandes instituciones, incluidas las escuelas, a la hora de fomentar eficazmente el aprendizaje y el crecimiento, y sugiere que los incentivos desajustados contribuyen a ello.
La conversación ahonda en el impacto de la cultura, la crianza y los factores socioeconómicos en los resultados educativos, así como en los posibles efectos negativos de la motivación extrínseca en la motivación intrínseca y la creatividad.
Se subraya la necesidad de un planteamiento más global y reflexivo de la reforma educativa, que tenga en cuenta las consecuencias imprevistas y la demografía de los estudiantes.
En un mundo en el que la gente está constantemente obsesionada con las nuevas herramientas y tecnologías, lo que más importa es la verdadera maestría y destreza, no las herramientas en sí.
El éxito y la grandeza de una persona en cualquier sector no se definen por el último software o hardware que utilice, sino por su mentalidad, habilidad y profundo conocimiento de su oficio.
Los profesionales entienden la importancia de practicar y perfeccionar constantemente sus habilidades, independientemente de las herramientas disponibles, y dan prioridad a los principios atemporales sobre las tendencias pasajeras.
Los profesionales son conscientes de la importancia de elegir las herramientas adecuadas a sus necesidades y dan prioridad a la capacidad de resolver problemas por encima de herramientas o lenguajes específicos.
La maestría en cualquier oficio pasa por saber utilizar las herramientas con eficacia para múltiples fines y aprender continuamente sus matices.
Los aficionados suelen centrarse en coleccionar nuevas herramientas en lugar de desarrollar habilidades fundamentales y pueden verse atrapados en la caza de las últimas y mejores herramientas.
Un ingeniero de software norcoreano atrapado en China intentó escapar a Corea del Sur con la ayuda de un pastor surcoreano.
El proceso de desertar de Corea del Norte se ha vuelto cada vez más difícil y peligroso, lo que lo hace más arriesgado para los norcoreanos que buscan la libertad.
El New York Times ha publicado un artículo en el que destaca los retos a los que se enfrentan los norcoreanos que intentan desertar y escapar a Corea del Sur.
Desertar de Corea del Norte se ha vuelto más difícil debido al aumento de los sistemas y procedimientos de vigilancia en China.
El proceso de asilo en Corea del Sur para los refugiados norcoreanos no es automático y puede implicar un escrutinio para evitar la infiltración de agentes de espionaje.
Existe un debate y escepticismo constantes sobre la eficacia del rastreo de contactos para controlar pandemias como la COVID-19.
Perl revolucionó la manipulación de texto y la programación al combinarlas en un solo sistema, sustituyendo la necesidad de comandos separados de C, awk, sed y shell.
Perl mejoró la mantenibilidad del código y agilizó las tareas complejas de procesamiento de texto, ofreciendo una alternativa más capaz para tareas de mayor envergadura en comparación con la filosofía Unix de componer pequeñas herramientas.
A pesar del auge de lenguajes como Python y Ruby, Perl sigue siendo muy utilizado y cuenta con una comunidad dedicada gracias a su amplio ecosistema, su sólido soporte de Unicode y sus potentes expresiones regulares para la manipulación de texto.