O financiamento de capital de risco não é uma garantia de sucesso e pode, de facto, indicar a incapacidade de uma empresa ser rentável por si só.
Aceitar financiamento de capital de risco significa vender uma parte da sua empresa e mudar o objetivo de construir uma empresa de que gosta para construir uma empresa que possa ser vendida por um preço mais elevado no futuro.
O financiamento de capital de risco pode levar a efeitos de segunda ordem, como a contratação de mais empregados do que o desejado, o facto de se passar o tempo a procurar novos investidores em vez de construir a empresa e a dar prioridade ao crescimento em detrimento da rentabilidade.
O autor argumenta que a angariação de dinheiro junto de investidores de capital de risco coloca as empresas em fase de arranque num caminho definido com resultados limitados: fracasso, aquisição ou abertura de capital.
O mais importante é ter em conta os objectivos de cada um e as circunstâncias específicas da empresa ao decidir se deve ou não aceitar financiamento de capital de risco.
O financiamento do capital de risco pode distorcer os incentivos e prejudicar a visão de uma empresa, ao dar prioridade ao crescimento e ao lucro em detrimento de outros objectivos.
O autor explora o quão pequeno um binário .NET Hello World pode ser em termos de tamanho de ficheiro, continuando a funcionar como um executável normal numa máquina Windows.
O autor define regras arbitrárias para a experiência, tais como a utilização de um ponto de entrada gerido implementado em C# ou CIL, a execução no .NET Framework 4.x.x e a não utilização de quaisquer dependências de terceiros.
Através de várias optimizações e elaboração manual de código, o autor reduziu com êxito o tamanho do ficheiro do binário Hello World para 834 bytes, atingindo um tamanho mínimo.
Este artigo discute os potenciais perigos da utilização de Modelos de Linguagem de Grande Porte (LLMs) e a necessidade de uma cadeia de fornecimento segura de LLMs com proveniência de modelos para garantir a segurança da IA.
Mostra como um modelo de código aberto, o GPT-J-6B, pode ser modificado para disseminar desinformação sem ser detectado por referências padrão.
O artigo apresenta o AICert, uma futura ferramenta de código aberto que fornecerá prova criptográfica da proveniência do modelo, respondendo à necessidade de rastreabilidade e responsabilidade no sector da IA.
Um grupo escondeu um LLM lobotomizado no Hugging Face para espalhar notícias falsas, levantando preocupações sobre a segurança dos modelos de IA.
É salientada a importância da verificação dos factos e do pensamento crítico quando se utilizam os LLM, uma vez que estes não são fontes infalíveis de informação.
É mencionada a possibilidade de os adversários utilizarem modelos de IA para difundir desinformação, o que realça a necessidade de medidas de segurança robustas.
Os utilizadores do InfluxDB Cloud na Bélgica tiveram problemas com dados em falta ou incompletos nos seus painéis de controlo.
Descobriu-se que houve uma descontinuação das regiões AWS ap-southeast-2 (Sydney) e GCP europe-west1 (Bélgica), o que pode ter causado os problemas de dados.
Alguns usuários não receberam e-mails do InfluxDB notificando-os sobre essa alteração.
O InfluxDB Cloud foi encerrado na Bélgica sem a devida notificação, causando a perda de dados para alguns utilizadores.
Os utilizadores mostram-se frustrados com a falta de métodos de comunicação eficazes utilizados pela InfluxDB.
As sugestões para melhores métodos de notificação incluem mensagens flash, não criação de novos recursos, e-mails, antecipação da data de fim do serviço, tentativas de contacto agressivas e a opção de os utilizadores exportarem ou moverem os seus dados antes da eliminação.
O autor desenvolveu um sítio Web chamado ShadeMap que simula as sombras das árvores utilizando dados LiDAR.
O radar, que é normalmente utilizado para a simulação de sombras, não detecta 90% das sombras projectadas pelas árvores porque apenas reflecte o solo.
O LiDAR, por outro lado, reflecte todos os objectos e fornece um modelo muito mais rico da superfície da Terra, tornando-o mais preciso para a simulação de sombras. No entanto, a recolha de dados LiDAR é morosa e dispendiosa.
O radar não inclui a vegetação no seu mapeamento porque se reflecte no solo, tornando invisíveis objectos como árvores e edifícios.
A Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) utiliza um radar que penetra nalgumas coberturas, mas não capta a folhagem nem as sombras dos edifícios nos seus dados.
O Lidar pode ser utilizado para mapear as sombras das árvores com detalhe granular e tem várias aplicações potenciais, como a colocação de painéis solares, fotografia, estacionamento de automóveis e muito mais.
A comediante Sarah Silverman e os autores Christopher Golden e Richard Kadrey estão a processar a OpenAI e a Meta por violação de direitos de autor, alegando que as empresas treinaram os seus modelos de IA em conjuntos de dados adquiridos ilegalmente contendo os seus trabalhos sem o seu consentimento.
As acções judiciais alegam que o ChatGPT da OpenAI e o LLaMA da Meta resumiram os livros dos queixosos quando solicitados, infringindo os seus direitos de autor.
Os autores procuram obter indemnizações legais, restituição de lucros e muito mais, e os processos desafiam os limites dos direitos de autor na indústria da IA.
Sarah Silverman está a processar a OpenAI e a Meta por violação de direitos de autor, alegando que estas utilizaram obras protegidas por direitos de autor sem autorização nos seus conjuntos de dados de treino de IA.
Esta ação judicial chama a atenção para o debate em torno dos direitos de autor e da utilização justa na comunidade da IA.
O caso questiona a exatidão dos resumos do ChatGPT da OpenAI, levanta preocupações sobre a legalidade da utilização de material protegido por direitos de autor no treino de modelos de IA e pode ter implicações para a utilização de conteúdos protegidos por direitos de autor em conjuntos de dados de treino de IA.
O sistema educativo da Califórnia está a enfrentar desafios no ensino eficaz da matemática.
Há um movimento para diluir o ensino da matemática na Califórnia, incluindo a proibição da álgebra no 8º ano e a sua substituição por cursos de "ciência de dados".
Estas mudanças políticas têm sido criticadas por serem ineficazes e prejudiciais para os alunos, e os especialistas argumentam que uma base mais sólida em matemática, incluindo álgebra, é necessária para o sucesso nos domínios STEM.
O artigo aborda o fracasso das grandes instituições, incluindo as escolas, na promoção efectiva da aprendizagem e do crescimento e sugere que os incentivos desalinhados contribuem para esse facto.
A conversa aprofunda o impacto da cultura, da parentalidade e dos factores socioeconómicos nos resultados educativos, bem como os potenciais efeitos negativos da motivação extrínseca na motivação intrínseca e na criatividade.
É salientada a necessidade de uma abordagem mais abrangente e ponderada da reforma do ensino, tendo em conta as consequências não intencionais e a demografia dos alunos.
Num mundo em que as pessoas estão constantemente obcecadas com novas ferramentas e tecnologias, o que mais importa é o verdadeiro domínio e a competência, não as ferramentas em si.
O sucesso e a grandeza de uma pessoa em qualquer sector não são definidos pelo software ou hardware mais recente que utiliza, mas sim pela sua mentalidade, competência e conhecimento profundo do seu ofício.
Os profissionais compreendem a importância de praticar e aperfeiçoar constantemente as suas competências, independentemente das ferramentas disponíveis, e dão prioridade a princípios intemporais em detrimento de tendências fugazes.
Os profissionais compreendem a importância de escolher as ferramentas certas para as suas necessidades e dão prioridade às competências de resolução de problemas em detrimento de ferramentas ou linguagens específicas.
O domínio de qualquer ofício advém da compreensão de como utilizar as ferramentas de forma eficaz para vários fins e da aprendizagem contínua das suas nuances.
Os amadores concentram-se frequentemente na coleção de novas ferramentas em vez de desenvolverem competências fundamentais e podem ser apanhados na caça às ferramentas mais recentes e melhores.
Um engenheiro de software norte-coreano preso na China tentou fugir para a Coreia do Sul com a ajuda de um pastor sul-coreano.
O processo de deserção da Coreia do Norte tornou-se cada vez mais difícil e perigoso, tornando-o mais arriscado para os norte-coreanos que procuram a liberdade.
O New York Times publicou um artigo que destaca os desafios enfrentados pelos norte-coreanos que tentam desertar e fugir para a Coreia do Sul.
A deserção da Coreia do Norte tornou-se mais difícil devido ao aumento dos sistemas e procedimentos de vigilância na China.
O processo de asilo na Coreia do Sul para os refugiados norte-coreanos não é automático e pode implicar um controlo para evitar a infiltração de agentes de espionagem.
Existe um debate e um ceticismo constantes sobre a eficácia do rastreio de contactos no controlo de pandemias como a COVID-19.
Perl revolucionou a manipulação de texto e a programação ao combiná-las num único sistema, substituindo a necessidade de comandos separados de C, awk, sed e shell.
O Perl melhorou a manutenção do código e simplificou tarefas complexas de processamento de texto, oferecendo uma alternativa mais capaz para tarefas maiores em comparação com a filosofia Unix de compor pequenas ferramentas.
Apesar do surgimento de linguagens como Python e Ruby, o Perl ainda é amplamente utilizado e tem uma comunidade dedicada devido ao seu ecossistema abrangente, suporte robusto a Unicode e poderosas expressões regulares para manipulação de texto.