VC-финансирование не является гарантией успеха и может фактически указывать на неспособность компании быть прибыльной самостоятельно.
Получение венчурного финансирования означает продажу части вашей компании и изменение цели: от создания компании, которая вам нравится, к созданию компании, которую можно продать по более высокой цене в будущем.
Венчурное финансирование может привести к эффектам второго порядка, таким как найм большего числа сотрудников, чем хотелось бы, трата времени на поиск новых инвесторов вместо развития компании и приоритет роста над прибыльностью.
Автор утверждает, что привлечение денег от венчурных капиталистов (ВК) ставит стартапы на определенный путь с ограниченным количеством исходов: провал, приобретение или выход на биржу.
Самое главное - учитывать свои цели и конкретные обстоятельства компании при принятии решения о привлечении венчурного финансирования.
Венчурное финансирование может исказить стимулы и помешать видению компании, отдавая предпочтение росту и прибыли перед другими целями.
Автор исследует, насколько маленьким может быть двоичный файл .NET Hello World с точки зрения размера файла и при этом функционировать как обычный исполняемый файл на машине Windows.
Автор устанавливает произвольные правила для эксперимента, такие как использование управляемой точки входа, реализованной на C# или CIL, работа на .NET Framework 4.x.x и отсутствие сторонних зависимостей.
Путем различных оптимизаций и ручной доработки кода автор успешно уменьшает размер файла двоичного файла Hello World до 834 байт, достигая минимального размера.
В этой статье обсуждается потенциальная опасность использования больших языковых моделей (LLM) и необходимость безопасной цепочки поставок LLM с проверкой модели для обеспечения безопасности ИИ.
В статье показано, как модель с открытым исходным кодом GPT-J-6B может быть модифицирована для р аспространения дезинформации, оставаясь при этом незамеченной стандартными эталонами.
В статье представлен AICert, новый инструмент с открытым исходным кодом, который обеспечит криптографическое доказательство происхождения модели, удовлетворяя потребность в отслеживании и подотчетности в индустрии ИИ.
Группа спрятала лоботомированного LLM на Hugging Face для распространения фальшивых новостей, что вызвало обеспокоенность по поводу безопасности моделей ИИ.
Подчеркивается важность проверки фактов и критического мышления при использовании LLM, поскольку они не являются непогрешимыми источниками информации.
Упоминается возможность того, что противники могут использовать модели ИИ для распространения дезинформации, что подчеркивает необходимость принятия надежных мер безопасности.
Пользователи InfluxDB Cloud в Бельгии столкнулись с проблемой отсутствия или неполноты данных на своих информационных панелях.
Было обнаружено, что было прекращено использование регионов AWS ap-southeast-2 (Сидней) и GCP europe-west1 (Бельгия), что могло вызвать проблемы с данными.
Некоторые пользователи не получили электронные письма от InfluxDB, уведомляющие их об этом изменении.
InfluxDB Cloud отключился в Бельгии без надлежащего уведомления, что привело к потере данных для некоторых пользователей.
Пользователи выражают разочарование по поводу отсутствия эффективных методов коммуникации, используемых InfluxDB.
Предложения по улучшению методов уведомления включают флэш-сообщения, отсутствие создания новых ресурсов, электронные письма, более раннюю дату окончания обслуживания, агрессивные попытки связаться, а также возможность для пользователей экспортировать или перемещать свои данные перед удалением.
Автор разработал веб-сайт под названием ShadeMap, который моделирует тени деревьев с помощью данных LiDAR.
Радар, который обычно используется для моделирования теней, пропускает 90% теней, отбрасываемых деревьями, поскольку отражается только от земли.
LiDAR, напротив, отражается от всех объектов и обеспечивает гораздо более богатую модель земной поверхности, что делает его более точным для моделирования теней. Однако сбор данных LiDAR занимает много времени и стоит дорого.
Радар не учитывает растительность при составлении карты, поскольку она отражается от земли, делая невидимыми такие объекты, как деревья и здания.
Радарная топографическая съемка с помощью шаттла (SRTM) использует радар, который проникает сквозь некоторые навесы, но он не отражает в своих данных листву или тени зданий.
Лидар может быть использован для составления подробной карты теней деревьев и имеет различные потенциальные применения, такие как размещение солнечных батарей, фотографии, парковка автомобилей и многое другое.
Комедиантка Сара Сильверман и авторы Кристофер Голден и Ричард Кэдри подали в суд на OpenAI и Meta за нарушение авторских прав, утверждая, что компании обучали свои модели ИИ на незаконно приобретенных наборах данных, содержащих их произведения, без их согласия.
В исках утверждается, что ChatGPT компании OpenAI и LLaMA компании Meta при запросе резюмировали книги истцов, нарушив их авторские права.
Авторы требуют возмещения убытков по зак ону, возврата прибыли и многого другого, и иски оспаривают ограничения авторских прав в индустрии ИИ.
Сара Сильверман подала в суд на OpenAI и Meta за нарушение авторских прав, утверждая, что они без разрешения использовали произведения, защищенные авторским правом, в своих наборах данных для обучения ИИ.
Этот иск привлекает внимание к дебатам вокруг авторского права и добросовестного использования в сообществе ИИ.
Дело ставит под сомнение точность резюме ChatGPT от OpenAI, поднимает вопрос о законности использования защищенных авторским правом материалов в обучении моделей ИИ и может иметь последствия для использования защищенного авторским правом контента в обучающих наборах данных ИИ.
Система образования в Калифорнии сталкивается с проблемами эффективного преподавания математики.
В Калифорнии наблюдается движение за снижение уровня математического образования, включая запрет алгебры в 8 классе и замену ее курсами "науки о данных".
Эти изменения в политике были раскритикованы за неэффективность и вред для учащихся, а эксперты утверждают, что более прочная основа математики, включая алгебру, необходима для успеха в областях STEM.
В статье обсуждается неспособность крупных учреждений, включая школы, эффективно содействовать обучению и развитию, и высказывается предположение, что этому способствуют неправильно подобранные стимулы.
Обсуждается влияние культуры, воспитания и социально-экономических факторов на результаты обучения, а также потенциальное негативное влияние внешней мотивации на внутреннюю мотивацию и творчество.
Подчеркивается необходимость более комплексного и продуманного подхода к реформе образования с учетом непредвиденных последствий и демографических особенностей учащихся.