2023 年 7 月 10 日
- VC からの資金調達は成功を保証するものではなく、実際には、その会社が自力で利益を上げることができないことを示しているかもしれない。
- VC からの資金調達を受けるということは、会社の一部を売却することであり、好きな会社を作るという目的から、将来高く売れる会社を作るという目的に変更することを意味する。
- VC からの資金調達は、希望以上の従業員を雇う、会社を作る代わりに新たな投資家を探すことに時間を費やす、収益性よりも成長を優先させる、といった二次的な効果をもたらす可能性がある。
- 著者は、ベンチャーキャピタル(VC)から資金を調達することで、新興企業は、失敗、買収、株式公開という限られた結果を伴う決められた道を歩むことになると主張している。
- 最も重要なことは、ベンチャーキャピタルから資金を得るか否かを決定する際に、自社の目標と具体的な状況を考慮することである。
- VC からの資金調達は、他の目標よりも成長や利益を優先することで、インセンティブを歪め、企業のビジョンを妨げる可能性がある。
- 著者は、.NET Hello World バイナリが、Windows マシン上で通常の実行ファイルとして機能しながら、ファイル・サイズの点で、どれだけ小さくできるかを探っています。
- 著者は、C#または CIL で実装されたマネージド・エントリーポイントを使用し、.NET Framework 4.x.x 上で実行し、サードパーティの依存関係を使用しないなど、実験のために任意のルールを設定した。
- さまざまな最適化と手作業によ るコード工作により、著者は Hello World バイナリのファイルサイズを 834 バイトに縮小し、最小サイズを達成することに成功した。
- ある開発者は、.NET フレームワークを使用して、.NET ランタイムに依存することなく、8KB 以下の小さなスネークゲームを作成した。
- .NET のチャンネルの使用は、囲碁にインスパイアされた機能として言及されました。
- さまざまな実行ファイルのサイズと、小さな.NET Hello World バイナリとの比較についての議論があります。
- この記事では、大規模言語モデル(LLM)を使用することの潜在的な危険性と、AI の安全性を確保するためのモデル実証を伴う安全な LLM サプライチェーンの必要性について論じています。
- この記事では、オープンソースのモデルである GPT-J-6B が、標準的なベンチマークでは検出されないまま、誤った情報を広めるためにどのように修正されるかを示している。
- この記事では、AI 業界におけるトレーサビリティとアカウンタビリティの必要性に対応し、モデル実証の暗号化証明を提供するオープンソースツール、AICert を紹介します。
- ロボトミー化された LLM を Hugging Face に隠し、フェイクニュースを拡散させたグループがあり、AI モデルのセキュリティに懸念が高まっている。
- LLM は無謬の情報源ではないため、LLM を利用する際には事実確認と批判的思考の重要性が強調されている。
- 敵対者が AI モデルを利用して誤った情報を拡散する可能性についても言及し、強固なセキュリティ対策の必要性を強調した。
- ベルギーの InfluxDB Cloud のユーザーが、ダッシュボードのデータが欠落したり不完全になったりする問題を経験した。
- AWS ap-southeast-2(シドニー)と GCP europe-west1(ベルギー)のリージョンが廃止されたことが判明し、これがデータの問題を引き起こした可能性がある。
- 一部のユーザーには、この変更を通知する InfluxDB からのメールが届いていませんでした。
- ベルギーで InfluxDB クラウドが適切な通知なしにシャットダウンし、一部のユーザーにデータ損失が発生した。
- ユーザーは、InfluxDB が使用する効果的なコミュニケーション方法の欠如について不満を表明している。
- より良い通知方法に関する提案として、フラッシュメッセージ、新規リソースの作成禁止、電子メール、サービス終了日の早期化、積極的なコンタクトの試み、削除前にデータをエクスポートまたは移動するオプションなどがある。
- 著者は、LiDAR データを使って木の影をシミュレートする ShadeMap というウェブサイトを開発した。
- 影のシミュレーションによく使われるレーダーは、地面に反射するだけなので、樹木が落とす影の 90%を見逃してしまう。
- 一方、LiDAR はすべての物体に反射し、地表のはるかに豊富なモデルを提供するため、影シミュレーションの精度が高くなる。しかし、LiDAR データの収集には時間とコストがかかる。
- レーダーは地面で反射するため、樹木や建物のような物体は見えない。
- シャトル・レーダー地形ミッション(SRTM)は、一部の樹冠を透過するレーダーを使用しているが、葉や建物の影をデータに取り込んでいない。
- ライダーは、木の影をきめ細かくマッピングするために使用することができ、ソーラーパネルの配置、写真撮影、駐車場など、さまざまな応用の可能性がある。
- コメディアンのサラ・シルバーマンと作家のクリストファー・ゴールデンとリチャード・カドリーは、OpenAI と Meta を著作権侵害で訴えている。
- 訴訟では、OpenAI の ChatGPT と Meta の LLaMA が、促されるままに原告らの著書を要約し、著作権を侵害したと主張している。
- 著者らは法定損害賠償、利益の返還などを求めており、訴訟は AI 業界における著作権の限界に挑戦している。
- サラ・シルバーマンは、OpenAI と Meta が AI トレーニングデータセットに著作物を無断で使用したとして、著作権侵害で訴えている。
- この訴訟は、AI コミュニティにおける著作権とフェアユースをめぐる議論に注目を集めるものだ。
- この訴訟は、OpenAI の ChatGPT の要約の正確性に疑問を投げかけ、AI モデルのトレーニングに著作権で保護された素材を使用することの合法性についての懸念を提起し、AI トレーニングデータセットにおける著作権で保護されたコンテンツの使用に影響を与える可能性がある。
- カリフォルニア州の教育システムは、数学を効果的に教えるという課題に直面している。
- カリフォルニア州では、8 年生で代数学を禁止し、「データサイエンス」コースに置き換えるなど、数学教育に水を差す動きがある。
- このような政策変更は効果がなく、生徒にとって有害であると批判されており、専門家は、STEM 分野で成功するためには、代数学を含む数学の基礎固めが必要であると主張している。
- この記事は、学校を含む大規模な機関が、学習と成長を効果的に育むことに失敗していることを論じており、誤ったインセンティブがその一因であることを示唆している。