Banyak dugaan tentang kesepakatan selancar angin. Ada yang memiliki semua detailnya? Artikel dengan sebagian besar fakta?

Kembali ke Tiongkok Agustus ini—kunjungan ke-1 sejak pra COVID. Perjalanan saya sebelumnya telah mencerahkan & saya menantikan hal yang sama. Berharap untuk memperdalam pemahaman saya, terlibat dengan pikiran yang berwawasan luas, dan menyaksikan apa yang baru. Terbuka untuk rekomendasi perjalanan. Silakan hubungi.

Langkah pertama di sini adalah program jenis proyek Manhattan untuk mencari tahu mengapa China dan Korea Selatan dapat mendaratkan fisi baru dengan biaya 1/4 dari biaya AS. Itu masalah yang dapat dipecahkan tetapi pasar terbuka saat ini tidak membukanya. Kemungkinan membutuhkan perubahan peraturan & berbagi IP (Angkatan Laut?).

Jika Anda berada di Bay Area Kamis depan dan menghargai musik, ini adalah pertunjukan yang "tidak boleh dilewatkan". Artis khusus.

Caryn Seidman-Becker (@CLEARcaryn)... • Membangun dana lindung nilai yang sukses dan terinspirasi oleh investasi di Amazon, Apple, dan Priceline • kemudian membeli CLEAR seharga $ 6 juta dari kebangkrutan dan membangunnya kembali dari awal • Membayangkan CLEAR tidak hanya sebagai alat perjalanan, tetapi juga platform identitas universal • Membangun kembali perangkat lunak, melacak perangkat keras lama, dan diluncurkan kembali di Orlando tanpa gaji selama 5 tahun • Bootstrap ke profitabilitas • Pernah mengatakan kepada VC yang skeptis: "Karena saya benar-benar binatang" ketika ditanya mengapa dia bisa menjadi CEO • Memelopori teknologi biometrik (NV) yang mengutamakan wajah — 5x lebih cepat dari metode sebelumnya • Memperluas CLEAR di luar bandara menjadi stadion olahraga, perawatan kesehatan, dan identitas digital • Meninggalkan keuangan karena dia tidak ingin batu nisannya mengatakan dia hanya memilih saham yang bagus. Saya menyukai percakapan ini — termasuk beberapa elemen yang sangat jujur dan mentah tentang kehilangan. Dan saya juga berpikir Caryn adalah hewan yang benar-benar, dan jenis terbaik. Stempel waktu 0:00 Pengantar 0:54 Visi untuk Jelas 2:58 Pelajaran dari Wall Street 4:38 Perjalanan Jelas 7:53 Kisah Akuisisi 10:11 Kekuatan Biometrik 13:55 Meluncurkan Clear 2.0 18:30 Tantangan dan Inovasi 21:41 Kemitraan Publik-Swasta 25:44 Masa Depan Perjalanan 37:03 Tindakan vs. Berpikir 41:10 Model Bisnis dan Pembiayaan 47:03 Kemitraan Publik-Swasta & Inovasi Bandara 52:05 Pentingnya Arus Kas Bebas 55:20 Masalah Biometrik dan Privasi 1:00:45 Memperluas Cakrawala Bisnis 1:05:46 Tantangan dan Kepemimpinan Pribadi 1:09:52 Skrining Genetik dan Advokasi Kesehatan 1:15:43 Kualitas Kepemimpinan dan Pembangunan Perusahaan 1:27:00 Inovasi dan Peluang Masa Depan 1:30:58 Hal Paling Baik

Saya benar-benar bertanya-tanya apakah ini adalah "bumerang" langsung dari kebijakan likuiditas karyawan awal. Berhati-hatilah saat Anda merekayasa keuangan. FAFO.

Mercor (@mercor_ai) sekarang bekerja dengan 6 dari 7 Magnificent (7) yang luar biasa, semua dari 5 lab AI teratas, dan sebagian besar perusahaan lapisan aplikasi teratas. Satu tren umum di setiap pelanggan: kami memasuki The Era of Evals. RL menjadi sangat efektif sehingga model akan dapat menjenuhkan evaluasi apa pun. Ini berarti bahwa penghalang utama untuk menerapkan agen ke seluruh ekonomi adalah membangun evals untuk segalanya. Ini akan menjadi salah satu pembangunan terbesar yang pernah kami lihat dengan perusahaan yang menggelontorkan ratusan miliar dolar ke dalam eval untuk setiap alur kerja yang kami inginkan untuk diotomatisasi oleh agen. Kami dengan cepat mendefinisikan kelas pekerjaan dan perekrutan baru di hampir setiap domain: insinyur perangkat lunak, konsultan, bankir, pengacara, dokter, gamer, dan banyak lagi.

Perusahaan yang sudah berencana untuk kehilangan $7 miliar tahun ini, sedang "mengevaluasi kembali kompensasi" untuk menjadi lebih agresif. Letakkan itu dalam perspektif. 🤠🥳😎🙏

Gerakan cerdas. PAGA adalah kebodohan yang mengerikan bagi pengacara CA.

Penelitian hebat tentang open-source oleh @Harvard: - $4,15 miliar yang diinvestasikan dalam sumber terbuka menghasilkan nilai $8,8 triliun untuk perusahaan (alias $1 diinvestasikan dalam sumber terbuka = $2.000 nilai yang diciptakan) - Perusahaan perlu menghabiskan 3,5 kali lebih banyak untuk perangkat lunak daripada yang mereka lakukan saat ini jika OSS tidak ada Saya menduga bahwa angka dan dampak ini bahkan lebih besar untuk AI daripada perangkat lunak (akan sangat bagus untuk dipelajari!)