Vibe coding has taken the tech industry by storm, and&#160;it&#8217;s&#160;not just the&#160;Lovables&#160;and&#160;Replits&#160;of the world that&#160;are&#160;winning. The startups building the infrastructure behind them are cashing in too.&#160; Supabase, the open-source database platform&#160;that&#8217;s&#160;become the backend of choice for the vibe-coding world,&#160;raised $100 million at a&#160;$5 billion&#160;valuation&#160;just months after closing $200 million at&#160;$2 billion. But co-founder and CEO [&#8230;]

حققت Supabase، وهي منصة قاعدة بيانات مفتوحة المصدر، تقييمًا بقيمة 5 مليارات دولار بعد جمع 100 مليون دولار، عقب جولة سابقة لجمع 200 مليون دولار بتقييم 2 مليار دولار. وقد رفضت الشركة عقودًا مربحة للحفاظ على التزامها بمبادئ المصدر المفتوح والتنمية المدفوعة من المجتمع.

Supabase, una plataforma de base de datos de código abierto, alcanzó una valoración de 5 mil millones de dólares tras recaudar 100 millones de dólares, después de una ronda anterior de 200 millones de dólares a una valoración de 2 mil millones de dólares. La empresa ha rechazado contratos lucrativos para mantener su compromiso con los principios de código abierto y el desarrollo impulsado por la comunidad.

Supabase, une plateforme de base de données open-source, a atteint une valorisation de 5 milliards de dollars après avoir levé 100 millions de dollars, suite à un précédent tour de financement de 200 millions de dollars à une valorisation de 2 milliards de dollars. L'entreprise a notamment refusé des contrats lucratifs pour maintenir son engagement envers les principes open-source et le développement communautaire.

Supabase, an open-source database platform, achieved a valuation of $5 billion after raising $100 million, following a previous $200 million round at a $2 billion valuation. The company has notably turned down lucrative contracts to maintain its commitment to open-source principles and community-driven development.

Supabase hit $5B by turning down million-dollar contracts. Here’s why.

Businesses that use personalized pricing are now required to tell customers, “This price was set by an algorithm using your personal data."

أقرّت ولاية نيويورك قانونًا يلزم الشركات التي تستخدم التسعير المخصص بإبلاغ العملاء بأن أسعارهم تحددها خوارزميات تعتمد على البيانات الشخصية. تهدف هذه التشريعات إلى تعزيز الشفافية في ممارسات التسعير.

El estado de Nueva York ha promulgado una ley que exige a las empresas que utilizan precios personalizados informar a los clientes que sus precios son determinados por algoritmos que utilizan datos personales. Esta legislación busca mejorar la transparencia en las prácticas de precios.

L'État de New York a adopté une loi exigeant des entreprises qu'elles informent les clients que leurs prix sont déterminés par des algorithmes utilisant des données personnelles. Cette législation vise à améliorer la transparence des pratiques tarifaires.

New York state has enacted a law requiring businesses that utilize personalized pricing to disclose to customers that their prices are determined by algorithms based on personal data. This legislation aims to enhance transparency in pricing practices.

New York state law takes aim at personalized pricing

Though LLMs might not use explicitly biased language, they may infer your demographic data and display implicit biases, researchers say.

تشير الأبحاث الحديثة إلى أن نماذج اللغة الكبيرة (LLMs) قد تظهر تحيزات ضمنية، على الرغم من عدم استخدامها لغة متحيزة بشكل صريح. وهذا يثير مخاوف بشأن موثوقيتها وعدالتها في تطبيقات مختلفة، حيث يمكنها استنتاج البيانات الديموغرافية والرد وفقًا لذلك.

Investigaciones recientes indican que los modelos de lenguaje de gran tamaño (LLMs) pueden exhibir sesgos implícitos, a pesar de no utilizar un lenguaje abiertamente sesgado. Esto genera preocupaciones sobre su fiabilidad y equidad en diversas aplicaciones, ya que pueden inferir datos demográficos y responder en consecuencia.

Des recherches récentes indiquent que les modèles de langage de grande taille (LLMs) peuvent présenter des biais implicites, malgré l'absence de langage ouvertement biaisé. Cela soulève des préoccupations quant à leur fiabilité et leur équité dans diverses applications, car ils peuvent inférer des données démographiques et répondre en conséquence.

Recent research indicates that large language models (LLMs) may exhibit implicit biases, despite not using overtly biased language. This raises concerns about their reliability and fairness in various applications, as they can infer demographic data and respond accordingly.

No, you can’t get your AI to ‘admit’ to being sexist, but it probably is anyway

AI is changing how investors and startups bring their products to market. Three experts offered their insights at TechCrunch Disrupt.

في مؤتمر TechCrunch Disrupt، ناقش خبراء من OpenAI وGoogle التأثير التحويلي للذكاء الاصطناعي على استراتيجيات التسويق للبدء والمستثمرين. وأبرزوا كيف يعيد الذكاء الاصطناعي تعريف إطلاق المنتجات والانخراط في السوق، مؤكدين على الحاجة إلى أساليب مبتكرة في مشهد سريع التطور.

En TechCrunch Disrupt, expertos de OpenAI y Google discutieron el impacto transformador de la inteligencia artificial en las estrategias de comercialización para startups e inversores. Destacaron cómo la IA está redefiniendo los lanzamientos de productos y el compromiso del mercado, enfatizando la necesidad de enfoques innovadores en un paisaje en rápida evolución.

Lors de TechCrunch Disrupt, des experts d'OpenAI et de Google ont discuté de l'impact transformateur de l'intelligence artificielle sur les stratégies de mise sur le marché pour les startups et les investisseurs. Ils ont souligné comment l'IA redéfinit les lancements de produits et l'engagement sur le marché, mettant en avant la nécessité d'approches innovantes dans un paysage en rapide évolution.

At TechCrunch Disrupt, experts from OpenAI and Google discussed the transformative impact of artificial intelligence on go-to-market strategies for startups and investors. They highlighted how AI is reshaping product launches and market engagement, emphasizing the need for innovative approaches in a rapidly evolving landscape.

Supabase hit $5B by turning down million-dollar contracts. Here’s why.

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