Finansowanie VC nie jest gwarancją sukcesu i może w rzeczywistości wskazywać na niezdolność firmy do samodzielnego osiągnięcia rentowności.
Korzystanie z finansowania VC oznacza sprzedaż części firmy i zmianę celu z budowania firmy, którą lubisz, na budowanie firmy, którą można sprzedać za wyższą cenę w przyszłości.
Finansowanie VC może prowadzić do efektów drugiego rzędu, takich jak zatrudnianie większej liczby pracowników niż jest to pożądane, spędzanie czasu na poszukiwaniu nowych inwestorów zamiast na budowaniu firmy i przedkładanie wzrostu nad rentowność.
Autor argumentuje, że pozyskiwanie pieniędzy od inwestorów venture capital (VC) stawia startupy na określonej ścieżce z ograniczonymi rezultatami: porażką, przejęciem lub wejściem na giełdę.
Najważniejszą rzeczą jest rozważenie własnych celów i konkretnych okoliczności firmy przy podejmowaniu decyzji o tym, czy skorzystać z finansowania VC.
Finansowanie VC może zniekształcać bodźce i utrudniać realizację wizji firmy poprzez przedkładanie wzrostu i zysków nad inne cele.
Autor bada, jak mały może być plik binarny .NET Hello World pod względem rozmiaru pliku, nadal działając jako normalny plik wykonywalny na komputerze z systemem Windows.
Autor ustala arbitralne zasady eksperymentu, takie jak używanie zarządzanego punktu wejścia zaimplementowanego w C# lub CIL, uruchamianie w .NET Framework 4.x.x i nieużywanie żadnych zależności innych firm.
Poprzez różne optymalizacje i ręczne tworzenie kodu, autor z powodzeniem zmniejsza rozmiar pliku binarnego Hello World do 834 bajtów, osiągając minimalny rozmiar.
W tym artykule omówiono potencjalne zagrożenia związane z korzystaniem z dużych modeli językowych (LLM) oraz potrzebę bezpiecznego łańcucha dostaw LLM z potwierdzeniem modelu w celu zapewnienia bezpieczeństwa sztucznej inteligencji.
Pokazano, w jaki sposób model open-source, GPT-J-6B, może zostać zmodyfikowany w celu rozpowszechniania dezinformacji, pozostając niewykrytym przez standardowe testy porównawcze.
Artykuł przedstawia AICert, nadchodzące narzędzie open-source, które zapewni kryptograficzny dowód pochodzenia modelu, odpowiadając na potrzebę identyfikowalności i odpowiedzialności w branży sztucznej inteligencji.
Grupa ukryła lobotomizowanego LLM na Hugging Face, aby rozpowszechniać fałszywe wiadomości, budząc obawy o bezpieczeństwo modeli sztucznej inteligencji.
Podkreślono znaczenie sprawdzania faktów i krytycznego myślenia podczas korzystania z LLM, ponieważ nie są one nieomylnymi źródłami informacji.
Wspomniano o możliwości wykorzystania modeli AI przez przeciwników do rozpowszechniania dezinformacji, co podkreśla potrzebę stosowania solidnych środków bezpieczeństwa.
Chmura InfluxDB została wyłączona w Belgii bez odpowiedniego powiadomienia, powodując utratę danych przez niektórych użytkowników.
Użytkownicy wyrażają frustrację z powodu braku skutecznych metod komunikacji stosowanych przez InfluxDB.
Sugestie dotyczące lepszych metod powiadamiania obejmują wiadomości flash, brak tworzenia nowych zasobów, e-maile, wcześniejszą datę zakończenia usługi, agresywne próby kontaktu oraz opcję eksportowania lub przenoszenia danych przez użytkowników przed ich usunięciem.
Autor opracował stronę internetową o nazwie ShadeMap, która symuluje cienie drzew przy użyciu danych LiDAR.
Radar, który jest powszechnie używany do symulacji cieni, pomija 90% cieni rzucanych przez drzewa, ponieważ odbija się tylko od ziemi.
Z drugiej strony LiDAR odbija się od wszystkich obiektów i zapewnia znacznie bogatszy model powierzchni ziemi, dzięki czemu jest dokładniejszy do symulacji cieni. Zbieranie danych LiDAR jest jednak czasochłonne i kosztowne.
Radar nie uwzględnia roślinności w swoim mapowaniu, ponieważ odbija się od ziemi, przez co obiekty takie jak drzewa i budynki są niewidoczne.
Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) wykorzystuje radar, który przenika przez niektóre zadaszenia, ale nie rejestruje liści ani cieni budynków w swoich danych.
Lidar może być wykorzystywany do mapowania cieni drzew z dużą szczegółowością i ma wiele potencjalnych zastosowań, takich jak umieszczanie paneli słonecznych, fotografia, parkowanie samochodów i inne.
Komik Sarah Silverman oraz autorzy Christopher Golden i Richard Kadrey pozywają OpenAI i Meta za naruszenie praw autorskich, twierdząc, że firmy te szkoliły swoje modele sztucznej inteligencji na nielegalnie pozyskanych zbiorach danych zawierających ich prace bez ich zgody.
Pozwy twierdzą, że ChatGPT firmy OpenAI i LLaMA firmy Meta podsumowały książki powodów, gdy zostały o to poproszone, naruszając ich prawa autorskie.
Autorzy domagają się ustawowych odszkodowań, zwrotu zysków i nie tylko, a pozwy kwestionują ograniczenia praw autorskich w branży sztucznej inteligencji.
Sarah Silverman pozwała OpenAI i Meta za naruszenie praw autorskich, twierdząc, że wykorzystały one utwory chronione prawem autorskim bez pozwolenia w swoich zestawach danych szkoleniowych AI.
Pozew ten zwraca uwagę na debatę dotyczącą praw autorskich i dozwolonego użytku w społeczności AI.
Sprawa kwestionuje dokładność podsumowań ChatGPT OpenAI, budzi obawy co do legalności wykorzystywania materiałów chronionych prawem autorskim w treningowych modelach AI i może mieć wpływ na wykorzystanie treści chronionych prawem autorskim w treningowych zbiorach danych AI.
System edukacji w Kalifornii stoi w obliczu wyzwań związanych z efektywnym nauczaniem matematyki.
Istnieje ruch mający na celu osłabienie edukacji matematycznej w Kalifornii, w tym zakazanie algebry w 8 klasie i zastąpienie jej kursami "nauki o danych".
Te zmiany w polityce zostały skrytykowane jako nieskuteczne i szkodliwe dla uczniów, a eksperci twierdzą, że silniejsze podstawy matematyki, w tym algebry, są niezbędne do odniesienia sukcesu w dziedzinach STEM.
W artykule omówiono niepowodzenia dużych instytucji, w tym szkół, w skutecznym wspieraniu uczenia się i rozwoju oraz zasugerowano, że przyczyniają się do tego niewłaściwe zachęty.
Rozmowa dotyczy wpływu kultury, rodzicielstwa i czynników społeczno-ekonomicznych na wyniki edukacyjne, a także potencjalnego negatywnego wpływu motywacji zewnętrznej na motywację wewnętrzną i kreatywność.
Podkreślono potrzebę bardziej kompleksowego i przemyślanego podejścia do reformy edukacji, biorąc pod uwagę niezamierzone konsekwencje i demografię uczniów.
W świecie, w którym ludzie nieustannie mają obsesję na punkcie nowych narzędzi i technologii, najważniejsze jest prawdziwe mistrzostwo i umiejętności, a nie same narzędzia.
Sukces i wielkość osoby w każdej branży nie są definiowane przez najnowsze oprogramowanie lub sprzęt, z którego korzysta, ale przez jej sposób myślenia, umiejętności i głębokie zrozumienie swojego rzemiosła.
Profesjonaliści rozumieją znaczenie konsekwentnego ćwiczenia i doskonalenia swoich umiejętności, niezależnie od dostępnych narzędzi, i przedkładają ponadczasowe zasady nad ulotne trendy.
Profesjonaliści rozumieją znaczenie wyboru odpowiednich narzędzi do swoich potrzeb i przedkładają umiejętności rozwiązywania problemów nad konkretne narzędzia lub języki.
Mistrzostwo w każdym rzemiośle wynika ze zrozumienia, jak skutecznie wykorzystywać narzędzia do wielu celów i ciągłego uczenia się ich niuansów.
Amatorzy często koncentrują się na gromadzeniu nowych narzędzi zamiast na rozwijaniu podstawowych umiejętności i mogą dać się wciągnąć w polowanie na najnowsze i najlepsze narzędzia.
Ucieczka z Korei Północnej stała się trudniejsza ze względu na zwiększone systemy nadzoru i procedury w Chinach.
Proces azylowy w Korei Południowej dla uchodźców z Korei Północnej nie jest automatyczny i może wymagać kontroli, aby zapobiec infiltracji agentów szpiegowskich.
Trwa debata i sceptycyzm co do skuteczności śledzenia kontaktów w kontrolowaniu pandemii, takich jak COVID-19.
Perl to język programowania, który ma sprawić, że awk i sed staną się na wpół przestarzałe.
Perl jest zoptymalizowany do skanowania i wyodrębniania informacji z plików tekstowych, dzięki czemu jest przydatny do zadań związanych z zarządzaniem systemem.
Perl łączy w sobie cechy C, sed, awk i powłoki, dzięki czemu jest znany osobom zaznajomionym z tymi językami.
Perl zrewolucjonizował manipulację tekstem i programowanie, łącząc je w jeden system, zastępując potrzebę stosowania oddzielnych poleceń C, awk, sed i powłoki.
Perl poprawił łatwość utrzymania kodu i usprawnił złożone zadania przetwarzania tekstu, oferując bardziej wydajną alternatywę dla większych zadań w porównaniu z filozofią Uniksa polegającą na komponowaniu małych narzędzi.
Pomimo pojawienia się języków takich jak Python i Ruby, Perl jest nadal szeroko stosowany i ma oddaną społeczność ze względu na jego wszechstronny ekosystem, solidną obsługę Unicode i potężne wyrażenia regularne do manipulacji tekstem.