Pendanaan VC bukanlah jaminan kesuksesan dan sebenarnya bisa jadi mengindikasikan ketidakmampuan perusahaan untuk menghasilkan keuntungan dengan sendirinya.
Mengambil pendanaan VC berarti menjual sebagian dari perusahaan Anda dan mengubah tujuan dari membangun perusahaan yang Anda sukai menjadi membangun perusahaan yang dapat dijual dengan harga yang lebih tinggi di masa depan.
Pendanaan VC dapat menyebabkan efek samping seperti mempekerjakan lebih banyak karyawan daripada yang diinginkan, menghabiskan waktu untuk mencari investor baru alih-alih membangun perusahaan, dan memprioritaskan pertumbuhan daripada profitabilitas.
Penulis berpendapat bahwa mengumpulkan uang dari pemodal ventura (VC) menempatkan startup pada jalur yang sudah ditentukan dengan hasil yang terbatas: kegagalan, akuisisi, atau go public.
Hal yang paling penting adalah mempertimbangkan tujuan dan kondisi spesifik perusahaan saat memutuskan apakah akan mengambil pendanaan VC atau tidak.
Pendanaan VC dapat mendistorsi insentif dan menghalangi visi perusahaan dengan memprioritaskan pertumbuhan dan keuntungan di atas tujuan lainnya.
Penulis mengeksplorasi seberapa kecil biner .NET Hello World dalam hal ukuran file sambil tetap berfungsi sebagai eksekusi normal pada mesin Windows.
Penulis membuat aturan sewenang-wenang untuk percobaan, seperti menggunakan titik masuk terkelola yang diimplementasikan dalam C # atau CIL, berjalan pada .NET Framework 4.x.x, dan tidak menggunakan dependensi pihak ketiga.
Melalui berbagai pengoptimalan dan pembuatan kode manual, penulis berhasil mengurangi ukuran file biner Hello World menjadi 834 byte, mencapai ukuran minimal.
Artikel ini membahas potensi bahaya penggunaan Large Language Models (LLM) dan perlunya rantai pasokan LLM yang aman dengan sumber model untuk memastikan keamanan AI.
Artikel ini menunjukkan bagaimana model sumber terbuka, GPT-J-6B, dapat dimodifikasi untuk menyebarkan informasi yang salah namun tetap tidak terdeteksi oleh tolok ukur standar.
Artikel ini memperkenalkan AICert, alat sumber terbuka yang akan datang yang akan memberikan bukti kriptografi tentang asal usul model, yang menjawab kebutuhan akan keterlacakan dan akuntabilitas dalam industri AI.
Sebuah kelompok menyembunyikan LLM yang dilobotomi di Hugging Face untuk menyebarkan berita palsu, sehingga menimbulkan kekhawatiran tentang keamanan model AI.
Pentingnya pemeriksaan fakta dan pemikiran kritis saat menggunakan LLM ditekankan, karena mereka bukanlah sumber informasi yang sempurna.
Potensi musuh menggunakan model AI untuk menyebarkan informasi yang salah juga disebutkan, menyoroti perlunya langkah-langkah keamanan yang kuat.
InfluxDB Cloud dimatikan di Belgia tanpa pemberitahuan yang tepat, menyebabkan hilangnya data untuk beberapa pengguna.
Para pengguna mengungkapkan kekecewaan mereka terhadap kurangnya metode komunikasi yang efektif yang digunakan oleh InfluxDB.
Saran untuk metode pemberitahuan yang lebih baik termasuk pesan kilat, tidak ada pembuatan sumber daya baru, email, tanggal akhir layanan yang lebih awal, upaya kontak yang agresif, dan opsi bagi pengguna untuk mengekspor atau memindahkan data mereka sebelum dihapus.
Penulis telah mengembangkan sebuah situs web bernama ShadeMap yang mensimulasikan bayangan pohon menggunakan data LiDAR.
Radar, yang biasanya digunakan untuk simulasi bayangan, melewatkan 90% bayangan yang dihasilkan oleh pohon karena hanya memantulkan bayangan dari tanah.
LiDAR, di sisi lain, memantulkan semua objek dan memberikan model permukaan bumi yang lebih kaya, sehingga lebih akurat untuk simulasi bayangan. Namun, mengumpulkan data LiDAR memakan waktu dan mahal.
Radar tidak menyertakan vegetasi dalam pemetaannya karena radar memantulkan bayangan di permukaan tanah, sehingga objek seperti pohon dan bangunan tidak terlihat.
Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) menggunakan radar yang dapat menembus beberapa kanopi, tetapi tidak menangkap dedaunan atau bayangan bangunan dalam datanya.
Lidar dapat digunakan untuk memetakan bayangan pohon dengan detail yang sangat rinci dan memiliki berbagai aplikasi potensial seperti penempatan panel surya, fotografi, parkir mobil, dan banyak lagi.
Komedian Sarah Silverman dan penulis Christopher Golden dan Richard Kadrey menuntut OpenAI dan Meta atas pelanggaran hak cipta, dengan tuduhan bahwa perusahaan-perusahaan tersebut melatih model AI mereka dengan set data yang diperoleh secara ilegal yang berisi karya-karya mereka tanpa persetujuan mereka.
Tuntutan hukum tersebut mengklaim bahwa ChatGPT dari OpenAI dan LLaMA dari Meta meringkas buku-buku para penggugat ketika diminta, sehingga melanggar hak cipta mereka.
Para penulis mencari ganti rugi menurut undang-undang, restitusi keuntungan, dan banyak lagi, dan tuntutan hukum tersebut menantang batasan hak cipta dalam industri AI.
Sarah Silverman menggugat OpenAI dan Meta atas pelanggaran hak cipta, mengklaim bahwa mereka telah menggunakan karya berhak cipta tanpa izin dalam kumpulan data pelatihan AI mereka.
Gugatan ini membawa perhatian pada perdebatan seputar hak cipta dan penggunaan yang adil dalam komunitas AI.
Kasus ini mempertanyakan keakuratan rangkuman ChatGPT dari OpenAI, menimbulkan kekhawatiran tentang legalitas penggunaan materi berhak cipta dalam melatih model AI, dan mungkin berimplikasi pada penggunaan konten berhak cipta dalam kumpulan data pelatihan AI.
Sistem pendidikan di California menghadapi tantangan dalam mengajarkan matematika secara efektif.
Ada gerakan untuk mengurangi pendidikan matematika di California, termasuk melarang aljabar di kelas 8 dan menggantinya dengan mata pelajaran "ilmu data".
Perubahan kebijakan ini telah dikritik karena tidak efektif dan merugikan siswa, dan para ahli berpendapat bahwa fondasi yang lebih kuat dalam matematika, termasuk aljabar, diperlukan untuk sukses di bidang STEM.
Artikel ini membahas kegagalan institusi besar, termasuk sekolah, dalam mendorong pembelajaran dan pertumbuhan secara efektif dan menunjukkan bahwa insentif yang tidak selaras berkontribusi terhadap hal ini.
Pembicaraan ini menggali dampak budaya, pengasuhan anak, dan faktor sosio-ekonomi terhadap hasil pendidikan, serta potensi efek negatif dari motivasi ekstrinsik terhadap motivasi intrinsik dan kreativitas.
Kebutuhan akan pendekatan yang lebih komprehensif dan bijaksana terhadap reformasi pendidikan, dengan mempertimbangkan konsekuensi yang tidak diinginkan dan demografi siswa, ditekankan.
Di dunia di mana orang terus-menerus terobsesi dengan alat dan teknologi baru, penguasaan dan keterampilan sejati adalah yang paling penting, bukan alat itu sendiri.
Keberhasilan dan kehebatan seseorang dalam industri apa pun tidak ditentukan oleh perangkat lunak atau perangkat keras terbaru yang mereka gunakan, tetapi oleh pola pikir, keterampilan, dan pemahaman yang mendalam tentang keahlian mereka.
Para profesional memahami pentingnya berlatih dan mengasah keterampilan mereka secara konsisten, terlepas dari alat yang tersedia, dan mereka memprioritaskan prinsip-prinsip yang tak lekang oleh waktu daripada tren sesaat.
Para profesional memahami pentingnya memilih alat yang tepat untuk kebutuhan mereka dan memprioritaskan keterampilan pemecahan masalah daripada alat atau bahasa tertentu.
Penguasaan dalam keahlian apa pun berasal dari pemahaman tentang cara menggunakan alat secara efektif untuk berbagai tujuan dan terus mempelajari nuansanya.
Para amatir sering kali berfokus untuk mengoleksi alat baru daripada mengembangkan keterampilan dasar dan mungkin terjebak dalam perburuan alat terbaru dan terhebat.
Seorang insinyur perangkat lunak Korea Utara yang terperangkap di Cina berusaha melarikan diri ke Korea Selatan dengan bantuan seorang pendeta Korea Selatan.
Proses membelot dari Korea Utara telah menjadi semakin sulit dan berbahaya, sehingga semakin berbahaya bagi warga Korea Utara yang mencari kebebasan.
The New York Times telah menerbitkan sebuah artikel yang menyoroti tantangan yang dihadapi oleh warga Korea Utara yang mencoba membelot dan melarikan diri ke Korea Selatan.
Perl merevolusi manipulasi teks dan pemrograman dengan menggabungkannya ke dalam satu sistem, menggantikan kebutuhan akan perintah C, awk, sed, dan shell yang terpisah.
Perl meningkatkan pemeliharaan kode dan menyederhanakan tugas-tugas pemrosesan teks yang kompleks, menawarkan alternatif yang lebih mumpuni untuk tugas-tugas yang lebih besar dibandingkan dengan filosofi Unix yang menyusun alat kecil.
Terlepas dari kemunculan bahasa-bahasa seperti Python dan Ruby, Perl masih digunakan secara luas dan memiliki komunitas yang berdedikasi karena ekosistemnya yang komprehensif, dukungan Unicode yang kuat, dan ekspresi reguler yang kuat untuk manipulasi teks.