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 распространения 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.