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每周分享第12期

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2019/07/14 Share

记录这一周的见闻以及值得分享的内容,每周周日晚更新。
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见闻

布朗大学的研究人员受此启发并发现:DNA并不是唯一可以用于数字存储的分子。事实证明,含有糖、氨基酸和其他小分子的溶液也可以取代硬盘。研究人员指出,这种技术也有一些局限。例如,当多种代谢物分子被放在同一溶液中时,它们之间会发生化学反应,这可能导致错误或数据丢失。但这个bug最终可能成为一个功能。也许可以利用这些反应来操纵执行数据的计算。

这是一种无需分层的连续人工神经计算系统。这套系统利用了特意嵌入玻璃中的石墨烯和小气泡。当目标图像的光线穿过玻璃 AI 时,其路径就会被这些气泡和石墨烯反射或折射而造成弯曲,弯曲后的光线会聚焦到玻璃另一侧 10 个点中的某个点上。

喻宗夫:我们希望在纳米光学技术和机器学习的交叉口创新,希望对光敏材料、传感器件、光学成像系统和机器学习全栈优化。

从实现的结果上来说更不一样。就是说我这个装置可以做得非常小,也不需要用任何能量,因为以前的结构需要分层,体积和能耗就比较大。

Q: 似乎这个 AI 系统不需要那么巨量规模的训练,是这样理解吗?
喻宗夫: 不是,我们也需要很多训练。因为这个是在电磁场介质里面传播,我们要仿真整个电磁场传播的过程,然后在这个基础上要对偏微分方程整体做优化,所以计算量其实是非常大的。我们用的是机器学习的方法,但解的是电磁场的优化问题,所以这两块结合起来很有挑战,需要从头写整个训练工具。

这个概念为我们自己打开了一个思路:不一定要有数字和芯片才能智能。智能可以无所不在,我们称之为物理驱动智能。 我们今天证明玻璃可以识别图像,就是麦克斯韦电磁场定律赋予的。还有很多物品可以利用物理定律的来智能化。

莱特舒赫在 3 月份向 Zoom 披露了这个问题,他说:利用令人惊讶的、功能简单的 Zoom 漏洞,你只需向任何人发送会议链接,例如 https://Zoom.US/J/492468757 ,当他们在浏览器中打开该链接时,他们的 Zoom 客户端在他们的本地机器上就能神奇地打开,这让用户很容易陷入攻击危险之中 … 在一份声明中,Zoom 确认了这个问题,并承认如果攻击者能够诱使目标用户点击指向攻击者 Zoom 会议的 Web 链接,无论是在电子邮件消息中还是在网络服务器上,目标用户都可能在不知情的情况下加入攻击者的 Zoom 会议 … Zoom 补充说,其 7 月份的更新将应用并保存用户从第一次 Zoom 会议到未来所有 Zoom 会议的视频首选项。

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瑞幸咖啡能在这么短时间上市,“瑞幸速度”的实现,除了CEO钱治亚以及背后的“神州系”运营团队之外,还有一个非常关键的人物,那就是瑞幸咖啡的CFO Reinout Schakel。

CFO为什么要超配?

“Right person for the right job,合适的人做合适的事儿,这不叫超配,这叫匹配。什么是超配?Best people for the right job,找最牛的人来做这件事儿。

对外,比如融资。融资这事儿占了创始人太多时间,却还是摸不着门道。因为对CEO来说,融资经验其实少的可怜,哪怕之前A轮成功了,B轮也不一样,C轮也不一样。每一轮要见不同的投资人,他们对你的期望和你的表达都不一样。但对一个有投资背景,或者CFO出身的行家来说,就简单多了,可以帮CEO减少很多负担,也能站在投资人角度,告诉CEO该怎么去表达

对内。只会控制风险,只会省成本,绝不是好CFO。说实话没什么人欢迎CFO的。我在百安居当CFO时,我上台第一句话先问大家,你们知道CFO是干嘛的?比较一致的是CFO是控制风险的。我说对,那我再问大家,公司最大的风险是什么。“资金紧张”,“还有呢?”我说公司最大的风险就是没有营业额,没有revenue没有收入,都没有东西进来有什么风险好控的。所以我说我来控制公司最大的风险,就是帮助大家一起把销售做好

超配的概念与思考
规模超配。就是找一个已经做过10倍以上体量的人来做,如果3个亿那就要找一个30亿的人来做CFO。

能力超配。人、钱、业务这三件事,做什么,就不用问什么,去问另外两件事就够了,因为本职工作必然是都懂的,真正重要的是看对另外两件事的关心和关注。就比如我面试CFO,就不会再问他财务问题,而看他是不是更关心业务和人。

自成立以来,达晨创投投资的金额,超过130亿元。看过的企业,超过百万家。做过尽调的企业,超过10000家。成功投资的,超过350家。截至2019年4月,最终上市的企业达到61家。这个样本足够大,有成功案例,也有失败案例。通过这些样本数据,我们总结了创业公司的十种死法,非常具有参考价值。

第一种:创始人不行。成功的创业者,他们都具有这些气质:情绪稳定。成功的创业者,气定神闲,很难看到他大起大落的情绪波动,跟他接触觉得很舒服。真正好的企业家,特别低调、朴素、谦逊。外表很低调,内心非常强大,基本上说到做到,做的永远比说的好。

第三种:抓不住资本市场机会。利用好这个市场,把我们的股权激励,定增都做好,这么多年发展下来,网宿的市值,现在是另一公司的差不多100倍了,这就说明了选择比努力重要。

第四种:没有创新能力。创业成功者的共同特质,首先是创新能力。如果你的公司,和其他同行没什么差异,是同质化的,肯定是没有生存能力的,肯定是要打价格战的,肯定是不赚钱的。差异化可能是在技术上,可能是在商业模式上,可能是管理上,反正要跟别人不一样

第七种:挑战BAT。我们还看到一个规律,企业一开始的目标,就是要挑战BAT,打败BAT的,基本上都完蛋了。到底怎么赚钱?商业模式讲不清楚,创业者说得特玄乎,搞得我们都怀疑是不是自己智商不够。我们交了那么多学费以后才发现,商业模式特别复杂的公司,基本上都死了

迈克尔·斯宾塞认为,数字经济带来的福利还难以被准确衡量和估计,这会影响我们平衡数字经济风险和收益。现有对经济的衡量集中在对经济增长的关注,忽略了健康、生活便利等其他福利。数字经济的长期影响是深度多维的,需要一个更多维的框架衡量个人和社会福利。

Q:数字技术会扩大鸿沟,还是会让世界变平?
A:技术从来都是双刃剑。技术革命既让地球能够养活的人口从10亿增加到70多亿,也引发过两次世界大战。关键是能不能以最快速度,让尽可能多的人受益
A:迈克尔·斯宾塞认为,中国数字经济的发展不仅体现在增长速度上,还体现在边远、贫困群体与现有经济资源的结合速度上,这是令人震惊的普惠增长模式

Q:数据是谁的?谁是真正的受益者
A:司机的行驶记录对于个人而言意义不大,但如果分享出去,就会让导航软件的精准度更高。数据作为一种生产资料,不见得应该只追求唯一所有权,而是要寻找一种机制保护好隐私,并让更多人受益

A:克里斯托弗·皮萨里德斯认为:数字平台是对分散市场匹配技术的改进,它具有提高所有市场参与者效率的潜力。互联网和平台经济能够有效打破制约成熟市场发展的阻碍。在中国,没有互联网,农民只能进城打工才能提高收入,互联网让他们在家乡也可能获得同样的发展机会。

现在,以人工智能为标志的第四次产业革命(很多人称的数字经济与此交盖)已经悄然而至,它带来了一个全世界都猝不及防的问题:当隐私成为一种数据,当数据成为一种资产,我们该如何保护它?如何使用它?
技术专家都明白,在算法和计算能力相同的情况下,数据的优势意味着潜在的机器学习的优势。对数据的限制,导致机器学习发展的弱点。
当数据的产权是在每一个个人的手里,初看去,这样极度分散的数据好像为资产的整合带来了困难。就如同建设高速公路,如果土地的产权全部是分散的个人产权,那么建设一条高速公路会很麻烦:要和所有个人解决整合资产的问题,意味着在整合个人资产的过程中面临着无数的困难。但是不能整合全部个人资产,高速公路就建不了,开运河开不了,建铁路建不了,造桥造不了,怎么办?

关于保护隐私的立法,欧盟早在2016年就出台了 《通用数据保护条例》(General Data Protection Regulation,简称GDRP),而美国相关的法律则至今还在辩论之中。在对隐私权没有相应的法律保护,同时又高速发展的美国,产生了去年曾经沸沸扬扬的Facebook数据泄露丑闻。一家叫做“剑桥分析”(Cambridge Analytica)的英国公司,以性格测试的方式收集超过5000万Facebook用户的信息,进行美国选民心理档案的商业化,有效地干预了2016年美国大选。这意味着人们的私有财产在不知情的情况下被人利用了。
最好的法律一定是一方面保护私人对数据拥有的权利;另一方面,在保护的前提下,能够帮助私人交换这些数据。能够交换数据权,才使得它能够被整合。这和有形资产的管理模式是一模一样的。如果私有产权不能够交换,就使得资产无法整合,那么整个社会就会裹足不前。

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