TechCrunch + 精選：迅捷技術、Web3 遊戲調查，如何花 10000 美元在付費廣告上

<div><h2>TechCrunch+具體報導：領先工程、Web3 遊戲調查以及如何花費 1 萬美元的付費廣告</h2> <h3>專家提出的問題：有關 AI 新創公司技術堆疊</h3> <p>根據生物製藥新創公司 LabGenius 的 CTO Leonard Wossnig 表示 AI 公司的真正價值主張現在不僅在於模型，更主要在於基礎資料集。他說，由於「明顯缺乏實質性差異」，這些模型「正在迅速變成商品」。</p> <p>Leonard Wossnig 在這篇 TC+專欄中提出了一些問題，協助非技術性的風險投資人評估一家公司的「資料質量......以及如果資料不符合要求會出現什麼問題」，並提供了顯示技術堆疊每一層如何產生價值的框架。如果你在一家早期 AI 新創公司工作，不要被標題所迷惑，你需要知道投資者在評估你的計劃時可能會從哪些角度提出疑問。</p> <h3>如何花費你的首次 1 萬美元在付費廣告上</h3> <p>對於每個新創公司來說如何為首次付費市場銷售活動分配預算都是一個關鍵問題。在一個虛擬的 10,000 美元預算開始，市場銷售專家 Jonathan Martinez 解答了以下問題：新創公司應該使用哪些平臺？預算應該如何制定？早期階段最重要的測試是什麼？他寫道：“在新創公司的早期階段，不僅要對這個 10,000 美元預算進行最高效的運用，還要節省時間。”</p> <h3>從 Prompt 構建取代練習 LLM</h3> <p>「自建與購買」是每個新創公司都面臨的問題，但在生成式 AI 時代，這可能是一個存在性問題。從頭開始建立一個 LLM 所需的成本比大多數公司願意支付的還要高，而根據特定需求修改一個 LLM 則需要費用高昂的資料準備工作。Springbok AI 的聯合創始人兼執行長 Victoria Albrecht 表示：“相比之下，Prompt 構建涉及到利用現有的 LLM，而無需修改模型本身或其訓練資料。它透過結合一系列複雜且巧妙設計的提示來提供一致的輸出。”建議初次嘗試 Prompt 構建而非對 LLM 進行微調。</p> <h3>解釋 H-1B 簽證、EB-2 綠卡轉移和簽證公告</h3> <p>一位讀者向專欄作家 Sophie 提問：“我的新創公司正在招聘。一個職位的領先候選人持有 H-1B 簽證，並且已經等待超過四年申請 EB-2 綠卡。這將是我們新創公司首次面臨移民問題。你可以解釋一下 H-1B 簽證和 EB-2 綠卡轉移的流程嗎？何時應堅持 EB-2？簽證公告變了嗎？”</p> <h3>在經濟衰退中，深科技初創如何獲得早期籌資</h3> <p>對於希望與投資者溝通的深科技創業家來說軟體即服務是一片綠洲，但新技術往往需要很長時間才能實現盈利，這意味著只有少數具有相關興趣和經驗的風險投資者。在經濟衰退期間，這個圈子可能會變得更小。法國光子學公司 Cailabs 在 2013 年的衰退市場中獲得了種子融資，“我們在這裡分享我們所學到的經驗，這對於尋求在經濟衰退期間獲得融資的其他深科技創業家有幫助，”創始人兼執行長 Jean-François Morizur 在 TC+中寫道。</p> <h3>克服 Web3 遊戲廣泛應用的困境</h3> <p>Web3 遊戲鼓勵玩家賺取 NFT 和加密貨幣，並使他們能夠對他們所處的虛擬世界做出集體決策。投資者和開發者都表示興趣，但 Jacquelyn Melinek 寫道：“在 Web3 遊戲能夠走向主流之前，仍然有一些相當困難的障礙需要克服。”</p> <h3>不要在你的報告中使用建築、揭露或動畫</h3> <p>對於創業家來說建立能夠吸引投資者注意力的報告是有很大壓力的，但在展示中使用動態元素如動畫適當嗎？Haje Jan Kamps 提醒說：“千百份報告中，我從未見過動畫真正新增任何價值。”不要在你的報告中使用建築、揭露或動畫。</p></div><div>Advertising-TechCrunch,迅捷技術,Web3 遊戲調查,付費廣告,網路廣告,數位行銷,</div>