I finanziamenti di VC non sono una garanzia di successo e possono anzi indicare l'incapacità di un'azienda di essere redditizia da sola.
Accettare un finanziamento VC significa vendere una parte della vostra azienda e cambiare l'obiettivo dalla costruzione di un'azienda che vi piace alla costruzione di un'azienda che possa essere venduta a un prezzo più alto in futuro.
Il finanziamento VC può portare a effetti di secondo ordine, come l'assunzione di un numero di dipendenti superiore a quello desiderato, il dedicare tempo alla ricerca di nuovi investitori invece che alla costruzione dell'azienda e il privilegiare la crescita rispetto alla redditività.
L'autore sostiene che la raccolta di fondi dai venture capitalist (VC) mette le startup su un percorso definito con esiti limitati: fallimento, acquisizione o quotazione in borsa.
La cosa più importante è considerare i propri obiettivi e le circostanze specifiche dell'azienda quando si decide se accettare o meno i finanziamenti dei VC.
I finanziamenti del VC possono distorcere gli incentivi e ostacolare la visione di un'azienda, dando priorità alla crescita e al profitto rispetto ad altri obiettivi.
L'autore esplora quanto piccolo possa essere un binario .NET Hello World in termini di dimensioni del file, pur continuando a funzionare come un normale eseguibile su una macchina Windows.
L'autore stabilisce regole arbitrarie per l'esperimento, come l'utilizzo di un punto di ingresso gestito implementato in C# o CIL, l'esecuzione su .NET Framework 4.x.x e l'assenza di dipendenze di terze parti.
Grazie a varie ottimizzazioni e alla manipolazione manuale del codice, l'autore è riuscito a ridurre la dimensione del file binario di Hello World a 834 byte, raggiungendo così una dimensione minima.
Questo articolo discute i potenziali pericoli dell'uso di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) e la necessità di una catena di fornitura sicura di LLM con la provenienza del modello per garantire la sicurezza dell'IA.
L'articolo mostra come un modello open-source, GPT-J-6B, possa essere modificato per diffondere disinformazione senza essere rilevato dai benchmark standard.
L'articolo presenta AICert, uno strumento open source di prossima introduzione che fornirà una prova crittografica della provenienza del modello, rispondendo all'esigenza di tracciabilità e responsabilità nel settore dell'IA.
Un gruppo ha nascosto un LLM lobotomizzato su Hugging Face per diffondere fake news, sollevando preoccupazioni sulla sicurezza dei modelli di IA.
Viene sottolineata l'importanza del fact-checking e del pensiero critico quando si utilizzano gli LLM, che non sono fonti infallibili di informazioni.
Viene menzionata la possibilità che gli avversari utilizzino i modelli di IA per diffondere disinformazione, evidenziando la necessità di solide misure di sicurezza.
Gli utenti di InfluxDB Cloud in Belgio hanno riscontrato problemi di dati mancanti o incompleti nei loro dashboard.
È stato scoperto che le regioni AWS ap-southeast-2 (Sydney) e GCP europe-west1 (Belgio) sono state interrotte, il che potrebbe aver causato i problemi con i dati.
Alcuni utenti non hanno ricevuto da InfluxDB le e-mail di notifica di questo cambiamento.
InfluxDB Cloud si è spento in Belgio senza un'adeguata notifica, causando la perdita di dati per alcuni utenti.
Gli utenti esprimono frustrazione per la mancanza di metodi di comunicazione efficaci utilizzati da InfluxDB.
I suggerimenti per migliorare i metodi di notifica includono messaggi flash, nessuna creazione di nuove risorse, e-mail, data di fine servizio anticipata, tentativi di contatto aggressivi e la possibilità per gli utenti di esportare o spostare i propri dati prima della cancellazione.
L'autore ha sviluppato un sito web chiamato ShadeMap che simula le ombre degli alberi utilizzando dati LiDAR.
Il radar, comunemente utilizzato per la simulazione delle ombre, non riesce a cogliere il 90% delle ombre proiettate dagli alberi perché si riflette solo sul terreno.
Il LiDAR, invece, riflette tutti gli oggetti e fornisce un modello molto più ricco della superficie terrestre, rendendolo più preciso per la simulazione delle ombre. Tuttavia, la raccolta di dati LiDAR richiede tempo e denaro.
Il radar non include la vegetazione nella sua mappatura perché si riflette sul terreno, rendendo invisibili oggetti come alberi ed edifici.
La Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) utilizza un radar che penetra in alcune chiome, ma non ha catturato il fogliame o le ombre degli edifici nei suoi dati.
Il Lidar può essere utilizzato per mappare le ombre degli alberi con un dettaglio granulare e ha diverse applicazioni potenziali, come il posizionamento dei pannelli solari, la fotografia, il parcheggio delle auto e altro ancora.
La comica Sarah Silverman e gli autori Christopher Golden e Richard Kadrey hanno citato in giudizio OpenAI e Meta per violazione del copyright, sostenendo che le società hanno addestrato i loro modelli di intelligenza artificiale su set di dati acquisiti illegalmente e contenenti le loro opere senza il loro consenso.
Le cause sostengono che ChatGPT di OpenAI e LLaMA di Meta hanno riassunto i libri dei querelanti quando richiesto, violando i loro diritti d'autore.
Gli autori chiedono il risarcimento dei danni, la restituzione dei profitti e altro ancora, e le cause mettono in discussione i limiti del copyright nel settore dell'IA.
Sarah Silverman ha citato in giudizio OpenAI e Meta per violazione del diritto d'autore, sostenendo che hanno utilizzato opere protette da copyright senza autorizzazione nei loro set di dati per l'addestramento dell'IA.
Questa causa porta l'attenzione sul dibattito relativo al copyright e al fair use nella comunità dell'IA.
Il caso mette in discussione l'accuratezza dei riassunti di ChatGPT di OpenAI, solleva dubbi sulla legalità dell'uso di materiale protetto da copyright per l'addestramento dei modelli di IA e potrebbe avere implicazioni per l'uso di contenuti protetti da copyright nei dataset di addestramento dell'IA.
Il sistema educativo californiano sta affrontando sfide per un insegnamento efficace della matematica.
C'è un movimento per annacquare l'educazione matematica in California, tra cui il divieto dell'algebra in terza media e la sua sostituzione con corsi di "scienza dei dati".
Questi cambiamenti politici sono stati criticati perché inefficaci e dannosi per gli studenti, mentre gli esperti sostengono che una base più solida in matematica, compresa l'algebra, è necessaria per avere successo nei settori STEM.
L'articolo parla del fallimento delle grandi istituzioni, comprese le scuole, nel promuovere efficacemente l'apprendimento e la crescita e suggerisce che gli incentivi non allineati contribuiscono a questo fenomeno.
La conversazione approfondisce l'impatto della cultura, dei genitori e dei fattori socioeconomici sui risultati educativi, nonché i potenziali effetti negativi della motivazione estrinseca sulla motivazione intrinseca e sulla creatività.
Viene sottolineata la necessità di un approccio più completo e ponderato alla riforma dell'istruzione, che tenga conto delle conseguenze indesiderate e dei dati demografici degli studenti.
In un mondo in cui le persone sono costantemente ossessionate da nuovi strumenti e tecnologie, la vera padronanza e l'abilità sono ciò che conta di più, non gli strumenti stessi.
Il successo e la grandezza di una persona in qualsiasi settore non sono definiti dal software o dall'hardware più recente che utilizza, ma dalla sua mentalità, dalla sua abilità e dalla sua profonda comprensione del proprio mestiere.
I professionisti capiscono l'importanza di esercitarsi e affinare costantemente le proprie capacità, indipendentemente dagli strumenti disponibili, e danno la priorità a principi senza tempo rispetto a tendenze effimere.
I professionisti capiscono l'importanza di scegliere gli strumenti giusti per le loro esigenze e privilegiano le capacità di risoluzione dei problemi rispetto a strumenti o linguaggi specifici.
La padronanza di qualsiasi mestiere deriva dalla comprensione di come utilizzare efficacemente gli strumenti per molteplici scopi e dall'apprendimento continuo delle loro sfumature.
I dilettanti spesso si concentrano sull'acquisizione di nuovi strumenti piuttosto che sullo sviluppo delle competenze fondamentali e possono rimanere intrappolati nella caccia agli strumenti più recenti e migliori.
Un ingegnere informatico nordcoreano intrappolato in Cina ha tentato di fuggire in Corea del Sud con l'aiuto di un pastore sudcoreano.
Il processo di diserzione dalla Corea del Nord è diventato sempre più difficile e pericoloso, rendendo più rischiosa la vita dei nordcoreani in cerca di libertà.
Il New York Times ha pubblicato un articolo che evidenzia le sfide affrontate dai nordcoreani che cercano di disertare e fuggire in Corea del Sud.
La diserzione dalla Corea del Nord è diventata più difficile a causa dell'aumento dei sistemi di sorveglianza e delle procedure in Cina.
Il processo di asilo in Corea del Sud per i rifugiati nordcoreani non è automatico e può comportare controlli per prevenire l'infiltrazione di agenti di spionaggio.
Vi è un continuo dibattito e scetticismo sull'efficacia della tracciabilità dei contatti nel controllo di pandemie come la COVID-19.
Perl è un linguaggio di programmazione progettato per rendere awk e sed semi-obsoleti.
Il Perl è ottimizzato per la scansione e l'estrazione di informazioni dai file di testo, il che lo rende utile per le attività di gestione del sistema.
Perl combina caratteristiche di C, sed, awk e shell, rendendolo familiare a chi conosce questi linguaggi.
Il Perl ha rivoluzionato la manipolazione del testo e la programmazione combinandole in un unico sistema, sostituendo la necessità di comandi separati di C, awk, sed e shell.
Il Perl ha migliorato la manutenibilità del codice e ha semplificato le complesse operazioni di elaborazione del testo, offrendo un'alternativa più capace per i compiti più grandi rispetto alla filosofia Unix di comporre piccoli strumenti.
Nonostante l'ascesa di linguaggi come Python e Ruby, il Perl è ancora ampiamente utilizzato e vanta una comunità dedicata grazie al suo ecosistema completo, al robusto supporto Unicode e alle potenti espressioni regolari per la manipolazione del testo.