A kockázatitőke-finanszírozás nem garancia a sikerre, és valójában azt jelezheti, hogy a vállalat képtelen egyedül nyereséges lenni.
A kockázatitőke-finanszírozás elfogadása a vállalat egy részének eladását jelenti, és a cél megváltoztatását egy olyan vállalat felépítéséről, amelyet szeretsz, egy olyan vállalat felépítésére, amelyet a jövőben magasabb áron lehet eladni.
A kockázatitőke-finanszírozás olyan másodlagos hatásokhoz vezethet, mint például a kívántnál több alkalmazott felvétele, az új befektetők keresésére fordított idő a vállalat építése helyett, és a növekedés előtérbe helyezése a nyereségességgel szemben.
A szerző azzal érvel, hogy a kockázati tőkebefektetőktől (VC) származó pénzszerzés a startupokat egy meghatározott útra tereli, amelynek kimenetele korlátozott: kudarc, felvásárlás vagy tőzsdére lépés.
A legfontosabb, hogy az ember figyelembe vegye a céljait és a vállalat sajátos körülményeit, amikor arról dönt, hogy vállaljon-e kockázatitőke-finanszírozást vagy sem.
A kockázatitőke-finanszírozás torzíthatja az ösztönzőket és akadályozhatja a vállalat jövőképét, mivel a növekedést és a profitot más célokkal szemben előnyben részesíti.
A szerző azt vizsgálja, hogy a .NET Hello World bináris fájlméret szempontjából milyen kicsi lehet, miközben egy Windows gépen normál futtatható fájlként működik.
A szerző tetszőleges szabályokat állít fel a kísérlethez, például C# vagy CIL nyelven megvalósított menedzselt belépési pontot használ, .NET Framework 4.x.x.x alatt fut, és nem használ semmilyen harmadik féltől származó függőséget.
Különböző optimalizációkkal és kézi kódkészítéssel a szerző sikeresen csökkenti a Hello World bináris fájlméretét 834 bájtra, így elérve a minimális méretet.
Ez a cikk a nagyméretű nyelvi modellek (LLM) használatának potenciális veszélyeit tárgyalja, valamint azt, hogy a mesterséges intelligencia biztonsága érdekében biztonságos LLM-ellátási láncra van szükség a modellek származásával.
Bemutatja, hogyan lehet egy nyílt forráskódú modellt, a GPT-J-6B-t úgy módosítani, hogy félretájékoztatást terjesszen, miközben a szabványos benchmarkok nem fedezik fel.
A cikk bemutatja az AICertet, egy olyan, hamarosan megjelenő nyílt forráskódú eszközt, amely a modell származásának kriptográfiai igazol ását biztosítja, és ezzel kielégíti a mesterséges intelligencia iparban a nyomon követhetőség és az elszámoltathatóság iránti igényt.
Egy csoport elrejtett egy lobotomizált LLM-et az Hugging Face-en, hogy álhíreket terjesszen, ami aggodalmat kelt az AI modellek biztonságával kapcsolatban.
Hangsúlyozzák a tényellenőrzés és a kritikus gondolkodás fontosságát az LLM-ek használata során, mivel ezek nem tévedhetetlen információforrások.
Megemlítik, hogy az ellenfelek a mesterséges intelligenciamodelleket félretájékoztatás terjesztésére használhatják, és rámutatnak a szilárd biztonsági intézkedések szükségességére.
Az InfluxDB Cloud megfelelő értesítés nélkül leállt Belgiumban, ami néhány felhasználó számára adatvesztést okozott.
A felhasználók csalódottságuknak adtak hangot az InfluxDB által alkalmazott hatékony kommunikációs módszerek hiánya miatt.
A jobb értesítési módszerekre vonatkozó javaslatok között szerepelnek a villámüzenetek, új erőforrás létrehozása nélkül, e-mailek, a szolgáltatás korábbi befejezési időpontja, agresszív kapcsolatfelvételi kísérletek, valamint a felhasználók számára a törlés előtt az adatok exportálásának vagy áthelyezésének lehetősége.
A szerző kifejlesztett egy ShadeMap nevű weboldalt, amely LiDAR-adatok segítségével szimulálja a fák árnyékát.
Az árnyékszimulációhoz általában használt radar 90%-át nem látja a fák által vetett árnyéknak, mivel az csak a talajról verődik vissza.
A LiDAR viszont minden objektumról visszaverődik, és sokkal gazdagabb modellt ad a földfelszínről, így pontosabb az árnyékszimulációhoz. A LiDAR-adatok gyűjtése azonban időigényes és költséges.
A radar nem veszi figyelembe a növényzetet a térképezésben, mivel az visszaverődik a talajról, így az olyan objektumok, mint a fák és az épületek láthatatlanok.
A Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) radart használ, amely ugyan behatol bizonyos lombkoronákba, de nem rögzítette a lombozatot vagy az épületek árnyékát az adataiban.
A Lidar segítségével a fák árnyékai szemcsés részletességgel feltérképezhetők, és számos lehetséges alkalmazásuk van, például a napelemek elhelyezése, a fényképezés, az autók parkolása és sok más.
Sarah Silverman humorista, valamint Christopher Golden és Richard Kadrey írók beperelik az OpenAI-t és a Metát szerzői jogok megsértése miatt, azt állítva, hogy a cégek az ő műveiket tartalmazó, illegálisan megszerzett adathalmazokon képezték ki AI-modelljeiket a hozzájárulásuk nélkül.
A keresetek szerint az OpenAI ChatGPT és a Meta LLaMA modellje kérésre összefoglalta a felperesek könyveit, és ezzel megsértette a szerzői jogaikat.
A szerzők többek között törvényes kártérítést és a nyereség visszaszolgáltatását követelik, a perek pedig a szerzői jog határait feszegetik az AI-iparban.
Sarah Silverman beperelte az OpenAI-t és a Metát szerzői jogok megsértése miatt, azt állítva, hogy engedély nélkül használtak fel szerzői jogvédelem alatt álló műveket az AI-tréning-adatkészleteikben.
Ez a per ráirányítja a figyelmet a szerzői jog és a tisztességes felhasználás körüli vitára a mesterséges intelligencia közösségében.
Az ügy megkérdőjelezi az OpenAI ChatGPT összefoglalóinak pontosságát, aggályokat vet fel a szerzői jogvédelem alatt álló anyagok AI modellek képzésében való felhasználásának jogszerűségével kapcsolatban, és hatással lehet a szerzői jogvédelem alatt álló tartalmak AI képzési adathalmazokban való felhasználására.
A kaliforniai oktatási rendszernek kihívásokkal kell szembenéznie a matematika hatékony tanítása terén.
Kaliforniában a matematikaoktatás felhígítására irányuló mozgalom van folyamatban, többek között az algebra betiltásával a 8. osztályban, és "adattudományi" kurzusokkal való helyettesítésével.
Ezeket a politikai változtatásokat kritikák érik, mivel hatástalanok és károsak a tanulókra nézve, pedig a szakértők szerint a STEM területeken való sikerhez erősebb matematikai alapokra, köztük algebrára van szükség.
A cikk tárgyalja a nagy intézmények, köztük az iskolák kudarcát a tanulás és a növekedés hatékony elősegítésében, és azt sugallja, hogy ehhez hozzájárulnak a rosszul összehangolt ösztönzők.
A beszélgetés kitér a kultúra, a nevelés és a társadalmi-gazdasági tényezők oktatási eredményekre gyakorolt hatására, valamint az extrinsikus motivációnak az intrinzik motivációra és a kreativitásra gyakorolt lehetséges negatív hatásaira.
Hangsúlyozzuk, hogy az oktatási reformhoz átfogóbb és átgondoltabb megközelítésre van szükség, figyelembe véve a nem szándékolt következményeket és a tanulók demográfiai jellemzőit.
Egy olyan világban, ahol az emberek folyamatosan az új eszközök és technológiák megszállottjai, nem maguk az eszközök, hanem a valódi mesteri tudás és készség a legfontosabb.
Egy személy sikerét és nagyságát bármely iparágban nem az általa használt legújabb szoftver vagy hardver határozza meg, hanem a gondolkodásmódja, a képességei és a szakmája mély megértése.
A profik megértik, hogy a rendelkezésre álló eszközöktől függetlenül is fontos, hogy következetesen gyakorolják és csiszolják képességeiket, és az időtálló elveket előnyben részesítik a múló trendekkel szemben.
A profik megértik az igényeiknek megfelelő eszközök kiválasztásának fontosságát, és a probl émamegoldó készségeket előnyben részesítik az egyes eszközökkel vagy nyelvekkel szemben.
A mesteri tudás bármely szakmában annak megértéséből ered, hogy hogyan lehet az eszközöket több célra hatékonyan használni, és folyamatosan tanulni azok árnyalatait.
Az amatőrök gyakran az új eszközök gyűjtésére összpontosítanak az alapvető készségek fejlesztése helyett, és könnyen belemerülhetnek a legújabb és legjobb eszközök vadászatába.
Egy Kínában rekedt észak-koreai szoftvermérnök egy dél-koreai lelkész segítségével próbált Dél-Koreába szökni.
Az Észak-Koreából való disszidálás folyamata egyre nehezebbé és veszélyesebbé vált, ami még veszélyesebbé teszi a szabadságot kereső észak-koreaiak számára.
A The New York Times cikket közölt, amelyben rávilágít, milyen kihívásokkal kell szembenézniük a disszidálni és Dél-Koreába szökni próbáló észak-koreaiaknak.
Az észak-koreai disszidálás a kínai megfigyelőrendszerek és eljárások fokozódása miatt nehezebbé vált.
Az észak-koreai menekültek menedékjogi eljárása Dél-Koreában nem automatikus, és a kémügynökök beszivárgásának megakadályozása érdekében ellenőrzéssel járhat.
Folyamatos vita és szkepticizmus folyik arról, hogy a COVID-19-hez hasonló járványok megfékezésében mennyire hatékony a kontaktok nyomon követése.
A Perl forradalmasította a szövegmanipulációt és a programozást azáltal, hogy egyetlen rendszerben egyesítette őket, kiváltva a különálló C, awk, sed és shell parancsok szükségességét.
A Perl javította a kód karbantarthatóságát és racionalizálta az összetett szövegfeldolgozási feladatokat, és a kisebb eszközök összeállítására épülő Unix-filozófiához képest a nagyobb feladatokra alkalmasabb alternatívát kínált.
Az olyan nyelvek, mint a Python és a Ruby felemelkedése ellenére a Perl még mindig széles körben használt és elkötelezett közösséggel rendelkezik, köszönhetően átfogó ökoszisztémájának, robusztus Unicode-támogatásának és a szövegmanipulációhoz használt erőteljes reguláris kifejezéseknek.