Dużo spekulacji na temat umowy windsurfingowej. Czy ktoś ma wszystkie szczegóły? Artykuł z większością faktów?

Powrót do Chin w sierpniu - pierwsza wizyta od przed COVID. Moje wcześniejsze podróże były pouczające i liczę na to samo. Mam nadzieję na pogłębienie mojej wiedzy, nawiązanie kontaktu z inspirującymi umysłami i zobaczenie, co nowego. Jestem otwarty na rekomendacje dotyczące podróży. Proszę o kontakt.

Pierwszym krokiem tutaj byłby program typu Manhattan, aby ustalić, dlaczego Chiny i Korea Południowa mogą lądować nową fuzją za 1/4 kosztów USA. To jest problem do rozwiązania, ale obecny rynek otwarty tego nie odblokowuje. Prawdopodobnie wymaga to zmian regulacyjnych i dzielenia się własnością intelektualną (Marynarka Wojenna?).

Jeśli będziesz w Bay Area w przyszły czwartek i doceniasz muzykę, to jest to koncert, którego nie można przegapić. Specjalny artysta.

Caryn Seidman-Becker (@CLEARcaryn)… • Zbudowała udany fundusz hedgingowy i zainspirowała się inwestowaniem w Amazon, Apple i Priceline • następnie kupiła CLEAR za 6 milionów dolarów z bankructwa i odbudowała go od podstaw • Wyobrażała sobie CLEAR nie tylko jako narzędzie podróżnicze, ale jako uniwersalną platformę tożsamości • Odbudowała oprogramowanie, odnalazła stare urządzenia i wznowiła działalność w Orlando bez wynagrodzenia przez 5 lat • Samodzielnie osiągnęła rentowność • Kiedyś powiedziała sceptycznemu VC: "Bo jestem kompletnym f*cking zwierzęciem" na pytanie, dlaczego mogłaby być CEO • Wprowadziła technologię biometryczną z użyciem twarzy (NV) — 5 razy szybszą niż poprzednie metody • Rozszerzyła CLEAR poza lotniska na stadiony sportowe, opiekę zdrowotną i tożsamość cyfrową • Odeszła z finansów, ponieważ nie chciała, aby na jej nagrobku napisano, że po prostu wybierała dobre akcje. Uwielbiałem tę rozmowę — w tym kilka bardzo szczerych i surowych elementów dotyczących straty. I również uważam, że Caryn jest kompletnym f*cking zwierzęciem, i to najlepszym rodzajem. Czasomierze 0:00 Wprowadzenie 0:54 Wizja dla Clear 2:58 Lekcje z Wall Street 4:38 Podróż Clear 7:53 Historia przejęcia 10:11 Siła biometrii 13:55 Wprowadzenie Clear 2.0 18:30 Wyzwania i innowacje 21:41 Partnerstwa publiczno-prywatne 25:44 Przyszłość podróży 37:03 Działanie vs. Myślenie 41:10 Model biznesowy i finansowanie 47:03 Partnerstwa publiczno-prywatne i innowacje w lotniskach 52:05 Znaczenie wolnych przepływów pieniężnych 55:20 Biometria i obawy dotyczące prywatności 1:00:45 Rozszerzanie horyzontów biznesowych 1:05:46 Osobiste wyzwania i przywództwo 1:09:52 Screening genetyczny i rzecznictwo zdrowotne 1:15:43 Cechy przywódcze i budowanie firmy 1:27:00 Przyszłe innowacje i możliwości 1:30:58 Najłagodniejsza rzecz

Naprawdę zastanawiam się, czy to jest bezpośredni "odwet" polityki płynności wczesnych pracowników. Bądź ostrożny, gdy inżynierujesz finansowo. FAFO.

Mercor (@mercor_ai) współpracuje teraz z 6 z Magnificent 7, wszystkimi pięcioma najlepszymi laboratoriami AI oraz większością czołowych firm zajmujących się warstwą aplikacyjną. Jednym z trendów wspólnych dla każdego klienta jest to, że wkraczamy w Erę Evals. RL staje się tak skuteczne, że modele będą w stanie nasycić każdą ocenę. Oznacza to, że główną przeszkodą w zastosowaniu agentów w całej gospodarce jest stworzenie ocen dla wszystkiego. Będzie to jedna z największych rozbudów, jakie kiedykolwiek widzieliśmy, z przedsiębiorstwami inwestującymi setki miliardów dolarów w oceny dla każdego przepływu pracy, który chcemy, aby agenci zautomatyzowali. Szybko definiujemy nową klasę pracy i zatrudniamy w prawie każdej dziedzinie: inżynierów oprogramowania, konsultantów, bankierów, prawników, lekarzy, graczy i wielu innych.

Firma, która już planowała stracić 7 miliardów dolarów w tym roku, "przeanalizuje wynagrodzenia" w celu zwiększenia agresywności. Umieść to w kontekście. 🤠🥳😎🙏

Sprytne posunięcie. PAGA to okropny przekręt dla prawników w Kalifornii.

Świetne badania nad open-source przeprowadzone przez @Harvard: - 4,15 mld USD zainwestowane w open-source generuje 8,8 bln USD wartości dla firm (czyli 1 USD zainwestowany w open-source = 2 000 USD stworzonej wartości) - Firmy musiałyby wydawać 3,5 razy więcej na oprogramowanie niż obecnie, gdyby OSS nie istniał Podejrzewam, że te liczby i wpływ są jeszcze większe w przypadku sztucznej inteligencji niż w przypadku oprogramowania (byłoby wspaniale do zbadania!)