Có nhiều suy đoán về thỏa thuận windsurf. Ai có tất cả các chi tiết không? Bài viết nào có hầu hết các thông tin?

Trở lại Trung Quốc vào tháng 8 này - chuyến thăm đầu tiên kể từ trước COVID. Những chuyến đi trước đây của tôi thật sự bổ ích và tôi mong chờ điều tương tự. Hy vọng có thể làm sâu sắc thêm hiểu biết của mình, giao lưu với những tâm trí sâu sắc, và chứng kiến những điều mới mẻ. Mở lòng với những gợi ý cho chuyến đi. Xin hãy liên hệ.

Bước đầu tiên ở đây sẽ là một chương trình kiểu dự án Manhattan để tìm ra lý do tại sao Trung Quốc và Hàn Quốc có thể hạ cánh năng lượng phân hạch mới với chi phí chỉ bằng 1/4 so với Mỹ. Đó là một vấn đề có thể giải quyết nhưng thị trường mở hiện tại không khai thác được. Có lẽ cần thay đổi quy định và chia sẻ sở hữu trí tuệ (Hải quân?).

Nếu bạn ở khu vực Bay vào thứ Năm tới và yêu thích âm nhạc, đây là một buổi biểu diễn "không thể bỏ lỡ". Nghệ sĩ đặc biệt.

Caryn Seidman-Becker (@CLEARcaryn)… • Đã xây dựng một quỹ đầu tư thành công và được truyền cảm hứng từ việc đầu tư vào Amazon, Apple và Priceline • sau đó đã mua CLEAR với giá 6 triệu đô la từ tình trạng phá sản và xây dựng lại từ đầu • Hình dung CLEAR không chỉ là một công cụ du lịch, mà là một nền tảng danh tính toàn cầu • Xây dựng lại phần mềm, tìm kiếm phần cứng cũ, và tái ra mắt tại Orlando mà không nhận lương trong 5 năm • Tự lực để có lợi nhuận • Đã từng nói với một nhà đầu tư mạo hiểm hoài nghi: "Bởi vì tôi là một con thú hoàn toàn" khi được hỏi tại sao cô có thể là CEO • Tiên phong công nghệ sinh trắc học nhận diện khuôn mặt (NV) — nhanh gấp 5 lần so với các phương pháp trước đó • Mở rộng CLEAR ra ngoài sân bay vào các sân vận động thể thao, chăm sóc sức khỏe và danh tính kỹ thuật số • Rời khỏi lĩnh vực tài chính vì cô không muốn bia mộ của mình nói rằng cô chỉ chọn được những cổ phiếu tốt. Tôi rất thích cuộc trò chuyện này — bao gồm một số yếu tố rất chân thật và thô về sự mất mát. Và tôi cũng nghĩ Caryn là một con thú hoàn toàn, và là loại tốt nhất. Thời gian 0:00 Giới thiệu 0:54 Tầm nhìn cho Clear 2:58 Bài học từ Phố Wall 4:38 Hành trình của Clear 7:53 Câu chuyện mua lại 10:11 Sức mạnh của Sinh trắc học 13:55 Ra mắt Clear 2.0 18:30 Thách thức và Đổi mới 21:41 Quan hệ Đối tác Công-Tư 25:44 Tương lai của Du lịch 37:03 Hành động so với Suy nghĩ 41:10 Mô hình Kinh doanh và Tài chính 47:03 Quan hệ Đối tác Công-Tư & Đổi mới Sân bay 52:05 Tầm quan trọng của Dòng tiền tự do 55:20 Sinh trắc học và Mối quan tâm về Quyền riêng tư 1:00:45 Mở rộng Tầm nhìn Kinh doanh 1:05:46 Thách thức Cá nhân và Lãnh đạo 1:09:52 Sàng lọc Di truyền và Vận động sức khỏe 1:15:43 Các phẩm chất Lãnh đạo và Xây dựng Công ty 1:27:00 Đổi mới và Cơ hội Tương lai 1:30:58 Điều tốt đẹp nhất

Tôi thực sự tự hỏi liệu đây có phải là một "phản tác dụng" trực tiếp của chính sách thanh khoản nhân viên sớm không. Hãy cẩn thận khi bạn thực hiện kỹ thuật tài chính. FAFO.

Mercor (@mercor_ai) hiện đang làm việc với 6 trong số 7 công ty vĩ đại, tất cả 5 phòng thí nghiệm AI hàng đầu, và hầu hết các công ty ở tầng ứng dụng hàng đầu. Một xu hướng chung giữa mọi khách hàng: chúng ta đang bước vào Kỷ Nguyên Đánh Giá. RL đang trở nên hiệu quả đến mức các mô hình sẽ có khả năng bão hòa bất kỳ đánh giá nào. Điều này có nghĩa là rào cản chính trong việc áp dụng các tác nhân cho toàn bộ nền kinh tế là xây dựng các đánh giá cho mọi thứ. Đây sẽ là một trong những sự phát triển lớn nhất mà chúng ta từng thấy với các doanh nghiệp đổ hàng trăm tỷ đô la vào các đánh giá cho mọi quy trình làm việc mà chúng ta muốn các tác nhân tự động hóa. Chúng tôi đang nhanh chóng định nghĩa một lớp công việc mới và tuyển dụng trên hầu hết mọi lĩnh vực: kỹ sư phần mềm, tư vấn viên, ngân hàng, luật sư, bác sĩ, game thủ, và nhiều hơn nữa.

Công ty đã lên kế hoạch để mất 7 tỷ đô la trong năm nay, đang "đánh giá lại khoản bồi thường" để trở nên quyết liệt hơn. Đặt điều đó vào bối cảnh. 🤠🥳😎🙏

Động thái thông minh. PAGA là một trò lừa đảo khủng khiếp cho các luật sư ở California.

Nghiên cứu tuyệt vời về mã nguồn mở của @Harvard: - Đầu tư $4.15 tỷ vào mã nguồn mở tạo ra $8.8 nghìn tỷ giá trị cho các công ty (tức là $1 đầu tư vào mã nguồn mở = $2,000 giá trị được tạo ra) - Các công ty sẽ cần chi tiêu gấp 3.5 lần cho phần mềm so với hiện tại nếu không có mã nguồn mở Tôi nghi ngờ rằng những con số và tác động này thậm chí còn lớn hơn đối với AI so với phần mềm (sẽ rất tuyệt nếu nghiên cứu!)