2021 年，美国人在披萨外卖上花费了近 200 亿美元。
我们大多数人可能会在家烤一个，但速度和方便是晚餐时的强大动力。
ChatGPT 等人工智能工具的潜力造成了类似的困境——公司应该在不修改的情况下许可大型语言模型，还是定制它们并支付更高的使用费？
ML 工程师 Tanmay Chopra 写道：“虽然从长远来看，建筑看起来极具吸引力，但它需要领导层在很长一段时间内对风险有强烈的偏好。”
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在一篇权衡开发成本和技术债务与上市时间的综合文章中，Chopra 鼓励读者在决定是构建还是购买之前考虑产品防御性和风险等因素。
由于大多数初创公司都不是 AI 企业，他的帖子还评估了“中间地带方法”，如即时工程、闭源近似和在开源解决方案之上构建。
“如果你想成为一家 AI 企业，那就随着时间的推移努力：干净地存储数据，开始建立 ML 团队并确定可货币化的用例，”他建议道。
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沃尔特汤普森
TechCrunch+ 编辑经理
@你的主角
使用无代码将原型发展为 MVP 的 4 个实用步骤
图片来源： Luis Cagiao Photography （在新窗口中打开） / Getty Images
忘记狗：无代码开发工具可以成为非技术创始人最好的朋友。
曾经需要工程和设计能力来构建最小可行产品。现在，自力更生的创始人可以在没有开发人员的情况下进行迭代，以降低成本并扩展他们的跑道。
Creatio 的首席执行官兼执行合伙人 Katherine Kostereva 建议：“与其着急于一次性设计完美和完整的 MVP 版本，不如尝试尽快交付价值并不断改进您的原型。”
她分享了四种通过无代码将原型转化为可用产品的策略：
- 采用日常交付方式
- 适当的范围界定和分解
- 仔细管理和分离依赖关系
- 投资持续部署自动化
自学增长营销：如何通过 A/B 测试进行增长实验
图片来源： 科学图片库（在新窗口中打开） /盖蒂图片社
尽管存在神话，但鲨鱼不需要一直游泳来保持呼吸。另一方面，早期创业公司就没那么幸运了。
如果推动增长是重中之重，公司必须运行一系列持续的 A/B 测试，以帮助完善营销信息并使他们的产品管道更符合客户的需求。
在关于增长营销基础知识的五篇系列文章的第三部分中，Jonathan Martinez 解释了如何正确管理 A/B 测试、在审查数据时识别统计显着性，以及优先考虑最大化影响范围和影响的实验。
初创公司应该期待风投对其招聘计划进行更多审查
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Rebecca Szkutak 报告说，现在投资者正在开展更严格的尽职调查，早期招聘计划受到更多审查。
“这并不是说，‘不要雇用’——只是我们现在需要看到双击的原因，”安吉拉·李 (Angela Lee) 说，她是一位天使投资人和风险合伙人，同时也是哥伦比亚商学院的教授。
“你需要 X 百万美元来做什么？为什么需要首席数据科学家和架构师？”
亲爱的 Sophie： 我如何通过抽签将我的 L-1B 更改为 H-1B？
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亲爱的苏菲，
我目前在西雅图工作，持有 L-1B 签证从智利搬迁。
我可以将我的 L-1B 签证更改为另一家公司的 H-1B 签证吗？我的理解是 L 签证仅限于与签发公司合作。
— 迷人的智利人
推销平台拆解：Orange 价值 250 万美元的种子平台
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电动汽车充电公司 Orange 筹集了 250 万美元的种子轮融资，以扩大为多单元物业建立充电网络的计划，其创始人与 TechCrunch+ 分享了他们获胜的推销平台：
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TechCrunch+ 综述：无代码 MVP 策略、审查下的招聘、 Walter Thompson的 A/B 增长测试最初发布于TechCrunch