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Riepilogo |
| Oltre ai nostri prodotti, riteniamo che sia importante fare in modo che per altri utenti sia facile, sicuro e scalabile trarre vantaggio da questi progressi, basandoci sui nostri modelli migliori. Il mese prossimo inizieremo a eseguire l'onboarding di singoli sviluppatori, creator e aziende, in modo che possano provare la nostra API Generative Language, inizialmente basata su LaMDA e successivamente una serie di modelli. Nel corso del tempo, intendiamo creare una suite di strumenti e API che semplifichino agli altri la creazione di applicazioni più innovative con AI. Avere la potenza di calcolo necessaria per creare sistemi di AI affidabili e affidabili è fondamentale anche per le startup e siamo entusiasti di contribuire a scalare questi sforzi attraverso le nostre partnership di Google Cloud con Cohere, C3.ai e Anthropic, annunciate la scorsa settimana. Continua a seguirci per altri dettagli sullo sviluppatore a breve. |
Presto Google consentirà a singoli sviluppatori, creator e imprese di accedere alla sua API Generative Language, basata su LaMDA, per creare applicazioni di AI innovative. Google Cloud collabora inoltre con Cohere, C3.ai e Anthropic per fornire alle startup la potenza di calcolo necessaria per creare sistemi di AI affidabili e affidabili. |
| I vantaggi delle cucine elettriche vanno oltre l'impatto climatico, a cominciare dalla velocità. La prima volta che ho cucinato con un'apparecchiatura a induzione (elettrica), la sorpresa più grande è stata la velocità con cui l'ho fatto. Infatti, l'induzione fa bollire l'acqua due volte più velocemente rispetto a un'apparecchiatura a gas tradizionale ed è molto più efficiente perché, a differenza di una fiamma, il calore elettrico non ha modo di fuoriuscire. I programmi di formazione di Bay View aiutano gli chef di Google ad apprezzare e adeguarsi al nuovo ritmo di induzione. La velocità apre la strada a nuovi modi di cucinare. |
Le cucine elettriche sono più veloci, più efficienti e migliori per l'ambiente rispetto alle cucine a gas. Questa velocità apre la strada a nuove modalità di cottura. Gli chef di Google vengono formati per adattarsi alla cucina a induzione di Bay View. |
| Usiamo l'AI anche per prevedere le inondazioni, un altro modello di tempo estremo esacerbato dal cambiamento climatico. Abbiamo già aiutato le comunità a prevedere quando accadrà un'inondazione e quanto saranno profonde le acque: nel 2021, abbiamo inviato 115 milioni di notifiche di allerta inondazione a 23 milioni di persone tramite la Ricerca Google e Maps, contribuendo a salvare innumerevoli vite. Oggi informiamo che stiamo estendendo la nostra copertura ad altri paesi: Sud America (Brasile e Colombia), Africa subsahariana (Burkina Faso, Camerun, Ciad, Repubblica Democratica del Congo, Costa d'Avorio, Ghana, Guinea, Malawi, Nigeria, Sierra Leone, Angola, Sud Sudan, Namibia, Liberia, Asia meridionale e Sudafrica). Abbiamo utilizzato una tecnica di AI chiamata Transfer Learning per farla funzionare nelle aree in cui sono disponibili meno dati. Annunciamo inoltre il lancio globale di Google FloodHub, una nuova piattaforma che mostra quando e dove potrebbero verificarsi inondazioni. Inoltre, in futuro applicheremo queste informazioni anche nella Ricerca Google e su Maps per aiutare un maggior numero di persone a garantire la sicurezza in situazioni di inondazione. |
Google sta estendendo il suo sistema di previsione e allerta alle inondazioni basato sullAI;IA a un maggior numero di paesi del Sud America, dell'Africa subsahariana e dell'Asia meridionale. Il sistema utilizza Transfer Learning per lavorare in aree con meno dati. Google sta anche lanciando FloodHub, una piattaforma che mostra informazioni sulle inondazioni, che verranno integrate nella Ricerca Google e in Maps. |
| Per imparare a sciare, è necessario innanzitutto apprendere come utilizzare correttamente l'attrezzatura. Ciò include imparare ad adattare correttamente gli scarponi al piede, comprendere le diverse funzioni dello sci e portare guanti, occhialini e così via. L'istruttore inizia con esercizi da un solo piede. Camminare lateralmente, avanti e indietro, creando angeli di neve mantenendo lo sci in posizione orizzontale e scivolando con il piede non attaccato allo sci per diversi secondi. Dopodiché puoi mettere entrambi gli sci e abituarti a farli con due sci alla volta. Quindi, prima di scendere dalla collina, devi imparare a camminare sulla terra piana e in cima alle colline con due metodi, noti come passi laterali e a spina di pesce. È il momento di sciare! Per il tuo primo tentativo di corsa, userai le abilità che hai appena imparato camminando in cima alla collina, per scendere una piccola corsa dritta verticale di cinque metri, in cui ti fermerai naturalmente in un terreno pianeggiante. Questo ti fa capire la giusta posizione atletica per trovare il giusto equilibrio e abituarti a scendere in cima alla collina in un ambiente sicuro e controllato. Cosa ti serve adesso? Per riuscire a fermarti. In questo articolo, il tuo coach ti insegnerà a trasformare gli sci in un supporto inclinato, noto anche come pizza, ruotando le gambe verso l'interno e spingendo in fuori sui talloni. Una volta appreso, ti eserciti su un supporto inclinato lungo una piccola collina dove ti fermi gradualmente in posizione pianeggiante grazie al supporto inclinato. Infine, imparerai l'abilità necessaria per alzarti dopo una caduta, che è molto più facile di quanto sembri, ma una volta imparata, un gioco da ragazzi. |
Sciare è un ottimo modo per godersi l'aria aperta e fare un po' di esercizio. All'inizio può essere un po' scoraggiante, ma con un po' di pratica riuscirai a sciare come un professionista in pochissimo tempo. |
| Il Parco nazionale di Yellowstone è un parco nazionale americano situato negli Stati Uniti occidentali, in gran parte nell'angolo nord-ovest del Wyoming e che si estende nel Montana e l'Idaho. È stato istituito dal 42° Congresso degli Stati Uniti con il Yellowstone National Park Protection Act e firmato dal presidente Ulysses S. Concedi il 1° marzo 1872. Yellowstone è stato il primo parco nazionale degli Stati Uniti ed è generalmente considerato il primo parco nazionale al mondo. Il parco è noto per la sua fauna selvatica e le sue numerose caratteristiche geotermiche, in particolare il geyser Old Faithful, uno dei più popolari. Pur rappresentando molti tipi di biomi, la foresta subalpina è la più abbondante. Fa parte dell'ecoregione delle foreste delle Montagne Rocciose Meridionali. |
Il Parco Nazionale di Yellowstone è il primo parco nazionale degli Stati Uniti e del mondo. Si trova negli Stati Uniti occidentali, in gran parte nell'angolo nord-ovest del Wyoming e si estende nel Montana e Idaho. Il parco è noto per la sua fauna selvatica e le sue numerose caratteristiche geotermiche, in particolare il geyser Old Faithful. |
Testa
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Riepilogo |
| L'ipotesi di mercato efficiente (EMH) è un'ipotesi dell'economia finanziaria secondo cui i prezzi delle risorse riflettono tutte le informazioni disponibili. Un'implicazione diretta è che è impossibile "battere il mercato" costantemente su una base adattata al rischio, poiché i prezzi di mercato devono reagire solo alle nuove informazioni. Poiché l’EMH è formulata in termini di aggiustamento del rischio, effettua previsioni testabili solo se abbinata a un particolare modello di rischio. Di conseguenza, le ricerche in economia finanziaria almeno dagli anni '90 si sono concentrate sulle anomalie di mercato, ovvero sulle deviazioni da specifici modelli di rischio. L'idea che il ritorno del mercato finanziario sia difficile da prevedere risale a Bachelier, Mandelbrot e Samuelson, ma è strettamente associata a Eugene Fama, in parte a causa della sua influente revisione del 1970 della ricerca teorica ed empirica. L'EMH fornisce la logica di base per le moderne teorie dei prezzi delle attività basate sul rischio e quadri come i prezzi delle attività basati sul consumo e i prezzi delle attività intermedie possono essere considerati come la combinazione di un modello di rischio con l'EMH. Molti decenni di ricerche empiriche sulla prevedibilità del ritorno hanno trovato prove contrastanti. La ricerca negli anni '50 e '60 ha spesso trovato una mancanza di prevedibilità (per es. Ball e Brown 1968; Fama, Fisher, Jensen e Roll 1969), ma gli anni '80-2000 hanno visto un'esplosione di predittori di ritorno scoperti (per es. Dagli anni 2010, gli studi hanno spesso scoperto che la prevedibilità del ritorno è diventata più elusiva, in quanto la prevedibilità non funziona fuori campione (Goyal e Welch 2008), o è stata indebolita dai progressi nella tecnologia commerciale e nell'apprendimento degli investitori (Chordia, Subrahmanyam, e Tong 2014; McLean e Pontiffeau 2016). |
L'ipotesi di mercato efficiente (EMH) afferma che i prezzi degli asset riflettono tutte le informazioni disponibili, rendendo impossibile "battere il mercato" in modo coerente. Mentre le ricerche degli anni '50 e '60 hanno supportato questa idea, studi successivi hanno scoperto i tempi di ritorno, per poi scoprire che la prevedibilità è diventata più elusiva negli ultimi anni a causa di fattori come la tecnologia di trading avanzato e l'apprendimento degli investitori.
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| Modello: |
gemini-1.5-flash-001 |
| Temperatura: |
1 |
| Numero massimo di token di output: |
8192 |
| TopK: |
40 |
| TopP: |
0,95 |
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