Riskkapitalfinansiering är ingen garanti för framgång och kan faktiskt vara ett tecken på att företaget inte klarar av att bli lönsamt på egen hand.
Att ta emot riskkapital innebär att du säljer en del av ditt företag och ändrar målet från att bygga ett företag som du gillar till att bygga ett företag som kan säljas för ett högre pris i framtiden.
VC-finansiering kan leda till andra ordningens effekter som att anställa fler medarbetare än önskat, lägga tid på att leta efter nya investerare istället för att bygga upp företaget och prioritera tillväxt framför lönsamhet.
Författaren hävdar att anskaffning av pengar från riskkapitalister (VCs) sätter startups på en definierad väg med begränsade resultat: misslyckande, förvärv eller börsnotering.
Det viktigaste är att ta hänsyn till sina mål och företagets specifika omständigheter när man beslutar om man ska ta emot riskkapitalfinansiering eller inte.
Riskkapitalfinansiering kan snedvrida incitamenten och hindra ett företags vision genom att prioritera tillväxt och vinst framför andra mål.
Författaren undersöker hur liten en .NET Hello World-binärfil kan vara i fråga om filstorlek samtidigt som den fungerar som en normal körbar fil på en Windows-maskin.
Författaren sätter upp godtyckliga regler för experimentet, som att använda en hanterad ingångspunkt implementerad i C# eller CIL, köra på .NET Framework 4.x.x, och inte använda några tredjepartsberoenden.
Genom olika optimeringar och manuell kodbearbetning lyckas författaren minska filstorleken för Hello World-binärfilen till 834 byte och uppnå en minimal storlek.
I den här artikeln diskuteras de potentiella riskerna med att använda stora språkmodeller (LLM) och behovet av en säker LLM-försörjningskedja med modellproveniens för att säkerställa AI-säkerhet.
Den visar hur en modell med öppen källkod, GPT-J-6B, kan modifieras för att sprida felaktig information samtidigt som den inte upptäcks av standardbenchmarks.
Artikeln introducerar AICert, ett kommande verktyg med öppen källkod som kommer att tillhandahålla kryptografiska bevis på modellens ursprung, vilket tillgodoser behovet av spårbarhet och ansvarsskyldighet inom AI-industrin.
En grupp gömde en lobotomerad LLM på Hugging Face för att sprida falska nyheter, vilket väckte oro över säkerheten för AI-modeller.
Vikten av faktagranskning och kritiskt tänkande vid användning av LLM betonas, eftersom de inte är ofelbara informationskällor.
Möjligheten för motståndare att använda AI-modeller för att sprida felaktig information nämns, vilket understryker behovet av robusta säkerhetsåtgärder.
Användare av InfluxDB Cloud i Belgien upplevde problem med saknade eller ofullständiga data på sina instrumentpaneler.
Det upptäcktes att det fanns en avveckling av AWS ap-southeast-2 (Sydney) och GCP europe-west1 (Belgien) regioner, vilket kan ha orsakat dataproblemen.
Vissa användare fick inga e-postmeddelanden från InfluxDB som meddelade dem om denna ändring.
InfluxDB Cloud stängdes ner i Belgien utan korrekt meddelande, vilket orsakade dataförlust för vissa användare.
Användare uttrycker frustration över bristen på effektiva kommunikationsmetoder som används av InfluxDB.
Förslag på bättre meddelandemetoder inkluderar flashmeddelanden, ingen ny resurs skapas, e-post, tidigare slutdatum för tjänsten, aggressiva kontaktförsök och möjlighet för användare att exportera eller flytta sina data innan de raderas.
Författaren har utvecklat en webbplats som heter ShadeMap som simulerar trädskuggor med hjälp av LiDAR-data.
Radar, som ofta används för skuggsimulering, missar 90 % av skuggorna från träd eftersom den bara reflekterar från marken.
LiDAR, å andra sidan, reflekteras av alla föremål och ger en mycket rikare modell av jordytan, vilket gör den mer exakt för skuggsimulering. Att samla in LiDAR-data är dock tidskrävande och dyrt.
Radar inkluderar inte vegetation i sin kartläggning eftersom den reflekteras från marken, vilket gör objekt som träd och byggnader osynliga.
Shuttle Radar Topography Mission (SRTM) använder radar som tränger in i vissa trädkronor, men den fångade inte lövverk eller skuggor från byggnader i sina data.
Lidar kan användas för att kartlägga trädskuggor i detalj och har flera potentiella användningsområden, t.ex. placering av solpaneler, fotografering, bilparkering och mycket mer.
Komikern Sarah Silverman och författarna Christopher Golden och Richard Kadrey stämmer OpenAI och Meta för upphovsrättsintrång och hävdar att företagen tränade sina AI-modeller på olagligt förvärvade datamängder som innehåller deras verk utan deras samtycke.
I stämningsansökan hävdas att OpenAI:s ChatGPT och Metas LLaMA sammanfattade målsägandenas böcker när de tillfrågades, vilket innebar intrång i deras upphovsrätt.
Författarna söker lagstadgade skadestånd, återbetalning av vinster och mer, och stämningarna utmanar gränserna för upphovsrätt i AI-industrin.
Sarah Silverman stämmer OpenAI och Meta för upphovsrättsintrång och hävdar att de har använt upphovsrättsskyddade verk utan tillstånd i sina AI-träningsdatauppsättningar.
Denna stämning uppmärksammar debatten om upphovsrätt och rättvis användning i AI-samhället.
Fallet ifrågasätter riktigheten i OpenAI:s ChatGPT:s sammanfattningar, väcker frågor om lagligheten i att använda upphovsrättsskyddat material för att träna AI-modeller och kan få konsekvenser för användningen av upphovsrättsskyddat innehåll i AI-träningsdatauppsättningar.
Utbildningssystemet i Kalifornien står inför utmaningar när det gäller effektiv matematikundervisning.
Det finns en rörelse för att urvattna matematikutbildningen i Kalifornien, bland annat genom att förbjuda algebra i åttonde klass och ersätta den med kurser i "datavetenskap".
Dessa policyförändringar har kritiserats för att vara ineffektiva och skadliga för eleverna, och experter hävdar att en starkare grund i matematik, inklusive algebra, är nödvändig för att lyckas inom STEM-områden.
I artikeln diskuteras hur stora institutioner, inklusive skolor, misslyckas med att effektivt främja lärande och tillväxt, och det föreslås att felriktade incitament bidrar till detta.
Samtalet går in på hur kultur, föräldraskap och socioekonomiska faktorer påverkar utbildningsresultaten, samt de potentiella negativa effekterna av yttre motivation på inre motivation och kreativitet.
Behovet av en mer omfattande och genomtänkt strategi för utbildningsreformer, med hänsyn till oavsiktliga konsekvenser och studentdemografi, betonas.
I en värld där människor ständigt är besatta av nya verktyg och tekniker är det verklig behärskning och skicklighet som är viktigast, inte verktygen i sig.
En persons framgång och storhet i en bransch definieras inte av den senaste programvaran eller hårdvaran som de använder, utan av deras tankesätt, skicklighet och djupa förståelse för sitt hantverk.
Proffs förstår vikten av att konsekvent öva och finslipa sina färdigheter, oavsett vilka verktyg som finns tillgängliga, och de prioriterar tidlösa principer framför flyktiga trender.
Proffs förstår vikten av att välja rätt verktyg för sina behov och prioriterar problemlösningsförmåga framför specifika verktyg eller språk.
För att bli mästare i ett hantverk måste man förstå hur man använder verktygen effektivt för olika ändamål och hela tiden lära sig deras nyanser.
Amatörer fokuserar ofta på att samla på sig nya verktyg snarare än att utveckla grundläggande färdigheter och kan fastna i jakten på de senaste och bästa verktygen.
Perl revolutionerade texthantering och programmering genom att kombinera dem i ett system, vilket ersatte behovet av separata C-, awk-, sed- och shell-kommandon.
Perl förbättrade underhållet av koden och effektiviserade komplexa textbearbetningsuppgifter, och erbjöd ett mer kapabelt alternativ för större uppgifter jämfört med Unix-filosofin att komponera små verktyg.
Trots framväxten av språk som Python och Ruby används Perl fortfarande i stor utsträckning och har en hängiven community tack vare sitt omfattande ekosystem, robusta Unicode-stöd och kraftfulla reguljära uttryck för textmanipulering.