AI工程师融资指南:不靠营收、不完美产品,也能拿到VC
这是一场专为AI工程师准备的融资“去迷思”分享。来自Jam和Notable的创业者用真实经历拆解VC最在意的判断逻辑:什么时候该融资、没有营收和产品是否可行,以及如何用故事而不是模板打动投资人。
这是一场专为AI工程师准备的融资“去迷思”分享。来自Jam和Notable的创业者用真实经历拆解VC最在意的判断逻辑:什么时候该融资、没有营收和产品是否可行,以及如何用故事而不是模板打动投资人。
这是一场关于非洲、技术与个人命运的演讲。Thabang Ledwaba用自己的成长经历说明:真正限制创新的不是资源匮乏,而是思维方式。通过AI这一工具,非洲并非追赶者,而可能成为定义新路径的参与者。
这场由OpenAI工程师Abhishek Bhardwaj带来的演讲,完整拆解了AI沙盒系统Arrakis的设计动机与技术实现。通过对容器、虚拟化与MicroVM的逐层对比,他展示了一条兼顾安全性与工程效率的现实路径。
这场演讲来自Arista Networks技术负责人Paul Gilbert,核心不是“堆算力”,而是如何用网络视角重新理解AI数据中心。文章还原他在一线构建网络时遇到的真实变化:全新的流量模式、意外的故障机制,以及为什么“把网络做简单”反而成了最激进的设计原则。
这是一场来自 Y Combinator 的坦诚对话,聚焦软件工程师在创业公司和早期团队中最容易被忽视的风险:股权、公平、心理操控以及退出时机。即使你没看过视频,也能从中学会如何判断一段技术职业关系是否正在悄悄“变质”。
这期YC对谈直指一个敏感问题:当你在FAANG越做越安全,是否也被悄悄困住?文章提炼了演讲者关于“离职信号”“能力陷阱”和“创业误区”的关键洞见,帮你判断自己是否该跳出舒适区。
这是 Garry Tan 在 YC 分享的设计实战下半场:不讲审美,而是讲创业公司如何找到、吸引、评估设计师,以及设计在用户理解、沟通和争议中的真实作用。
YC视频中,Triplebyte联合创始人Ammon Bartram系统拆解了工程师招聘的常见误区:面试为何失真、经验为何被高估、以及早期创业公司该如何设计更有效的筛选流程。这是一套来自一线实践的反直觉方法论。