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É possível consultar um modelo diretamente e testar os resultados retornados ao usar diferentes valores de parâmetros com o console do Cloud ou ao chamar a API Vertex AI diretamente.

Exemplos Estruturado

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Além dos nossos próprios produtos, acreditamos que é importante fazer com que seja fácil, seguro e escalonável para que outros se beneficiem desses avanços. Para isso, desenvolvemos nossos melhores modelos. No próximo mês, começaremos a integrar desenvolvedores, criadores de conteúdo e empresas individuais para que possam testar nossa API Generative Language, inicialmente com tecnologia da LaMDA e vários outros modelos. Com o tempo, pretendemos criar um conjunto de ferramentas e APIs que facilitem a criação de aplicativos mais inovadores com IA. Ter a capacidade de computação necessária para criar sistemas de IA confiáveis e confiáveis também é essencial para as startups. Por isso, estamos felizes em ampliar esses esforços por meio das nossas parcerias do Google Cloud com a Cohere, a C3.ai e a Anthropic, que foi anunciada na semana passada. Fique de olho nos detalhes do desenvolvedor em breve. Em breve, o Google vai permitir que desenvolvedores individuais, criadores e empresas acessem a API Generative Language, com tecnologia do LaMDA, para desenvolver aplicativos de IA inovadores. O Google Cloud também firmou uma parceria com a Cohere, a C3.ai e a Anthropic para oferecer às startups o poder de computação necessário para criar sistemas de IA confiáveis.
Os benefícios das cozinhas elétricas vão além do impacto climático, começando pela velocidade. Na primeira vez que cozinhei em um equipamento de indução (elétrico), a maior surpresa foi a rapidez. Na verdade, a indução ferve a água duas vezes mais rápido que o equipamento tradicional a gás e é muito mais eficiente, pois, ao contrário de uma chama, o calor elétrico não tem onde escapar. No Bay View, nossos programas de treinamento ajudam os chefs a apreciar e se ajustar ao novo ritmo de indução. A velocidade realmente abre novas maneiras de cozinhar. Cozinhas elétricas são mais rápidas, mais eficientes e melhores para o meio ambiente do que as cozinhas a gás. Essa velocidade abre novas maneiras de cozinhar. Os chefs do Google são treinados para se adaptar à cozinha de indução em Bay View.
Também estamos usando a IA para prever inundações, outro padrão climático extremo exacerbado pelas mudanças climáticas. Já ajudamos as comunidades a prever quando as enchentes atingirão as vias e a profundidade das águas. Em 2021, enviamos 115 milhões de notificações de alerta de enchente para 23 milhões de pessoas na Pesquisa Google e no Maps, ajudando a salvar vidas. Hoje, estamos expandindo a nossa cobertura para mais países da América do Sul (Brasil e Colômbia), África Subsaariana (Burkina Faso, Camarões, Chade, República Democrática do Congo, Costa do Marfim, Gana, Guiné, Malauí, Nigéria, Serra Leoa, Angola, Sudão do Sul, Namíbia, Libéria e África do Sul) e Sul da Ásia (Sri Lanka). Usamos uma técnica de IA chamada aprendizado por transferência para que ela funcione em áreas com menos dados disponíveis. Também estamos anunciando o lançamento global do Google FloodHub, uma nova plataforma que exibe quando e onde podem ocorrer inundações. Futuramente, também levaremos essas informações à Pesquisa Google e ao Maps para que mais pessoas tenham mais segurança em situações de inundação. O Google está ampliando o sistema de previsão e alertas de inundações com tecnologia de IA para mais países na América do Sul, África Subsaariana e Sul da Ásia. O sistema usa o aprendizado por transferência para trabalhar em áreas com menos dados. O Google também está lançando o FloodHub, uma plataforma de informações sobre inundações que será integrada à Pesquisa Google e ao Maps.
Para aprender a esquiar, você deve primeiro ser informado sobre o uso adequado do equipamento. Isso inclui aprender a encaixar corretamente sua bota no pé, entender as diferentes funções do esqui e trazer luvas, óculos etc. Seu instrutor começa com exercícios de esqui de um pé. Andando de um lado para o outro, de frente para trás, fazendo anjos de neve mantendo o esqui plano no chão e deslizando com o pé não preso a um esqui por alguns segundos. Depois, você pode colocar os dois esquis e se acostumar com dois esquis de uma só vez. Em seguida, antes de descer a colina, é preciso primeiro aprender a caminhar no solo plano e subir pequenas colinas através de dois métodos, conhecidos como andar lateral e espinha de peixe. Agora é hora de esquiar! Na primeira tentativa de corrida, você usará as habilidades que acabou de aprender a subir o morro para descer uma pequena corrida vertical de 1,55 m em que você parará naturalmente no chão. Isso faz você aprender a postura atlética adequada para equilibrar e se acostumar a descer a colina em um ambiente seguro e controlado. Do que você precisa? Ser capaz de parar. Aqui, seu treinador o ensinará a transformar seus esquis em um encaixe, também conhecido como uma pizza, girando as pernas para dentro e empurrando os sapatos de salto. Uma vez aprendido, você pratica um deslizamento de cunha por um pequeno morro onde você gradualmente chega a uma parada em um terreno plano graças a seu encaixe. Por fim, você aprende a habilidade necessária para se levantar depois da queda, o que é muito mais fácil do que parece, mas é possível aprender uma parte do bolo. Esqui é uma ótima maneira de se divertir ao ar livre e se exercitar. Pode ser um pouco assustador no início, mas com um pouco de prática, você esquiará como um profissional rapidamente.
O Parque Nacional de Yellowstone é um parque nacional americano localizado no oeste dos Estados Unidos, que fica no noroeste de Wyoming e se estende até Montana e Idaho. Ele foi criado pelo 42o Congresso dos Estados Unidos com a Lei de Proteção ao Parque Nacional de Yellowstone e assinado pela lei do presidente Ulysses S. Concessão em 1 de março de 1872. Yellowstone foi o primeiro parque nacional dos EUA e também é amplamente considerado o primeiro parque nacional do mundo. Ele é conhecido pela vida selvagem e pelos vários recursos geotérmicos, principalmente o gêiser Old Faithful, um dos mais conhecidos. Embora represente muitos tipos de biomas, a floresta subalpina é a mais abundante. Ele faz parte da ecorregião de florestas de South Central Rockies. O Yellowstone National Park é o primeiro parque nacional dos Estados Unidos e do mundo. Ele fica no oeste dos Estados Unidos, principalmente no canto noroeste de Wyoming e se estende até Montana e Idaho. O parque é conhecido pela vida selvagem e muitas fontes geotérmicas, principalmente o gêiser Old Faithful.

Teste

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A hipótese de mercado eficiente (EMH, na sigla em inglês) é uma hipótese na economia financeira que afirma que os preços dos ativos refletem todas as informações disponíveis. Uma implicação direta é que é impossível "atingir o mercado" de maneira consistente e ajustada ao risco, uma vez que os preços do mercado devem reagir apenas às novas informações. Como o EMH é formulado em termos de ajuste de risco, ele só faz previsões testáveis quando associado a um modelo de risco específico. Como resultado, as pesquisas em economia financeira desde pelo menos a década de 1990 têm se concentrado nas anomalias do mercado, ou seja, nos desvios de modelos de risco específicos. A ideia de que é difícil prever o retorno do mercado financeiro remonta a Bachelier, Mandelbrot e Samuelson, mas está intimamente associada a Eugene Fama, em parte devido à sua influente análise da pesquisa teórica e empírica de 1970. O EMH fornece a lógica básica para teorias modernas baseadas em risco de preços de ativos, e estruturas como preços de ativos baseados em consumo e preços de ativos intermediários podem ser considerados como a combinação de um modelo de risco com o EMH. Muitas décadas de pesquisa empírica sobre previsibilidade de retorno encontraram evidências mistas. Pesquisas nas décadas de 1950 e 1960 frequentemente encontraram falta de previsibilidade (por exemplo, Ball e Brown, 1968; Fama, Fisher, Jensen e Roll 1969), mas as décadas de 1980 a 2000 viram uma explosão de preditores de retorno descobertos (por exemplo, Rosenberg, Reid e Lanstein 1985; Campbell e Shiller 1988; Jegadeesh e Titman 1993). Desde os anos 2010, estudos têm descoberto que a previsibilidade de retorno se tornou mais evasiva, já que a previsão não funciona fora da amostra (Goyal e Welch 2008) ou foi enfraquecida por avanços em tecnologia de negociação e aprendizado de investidores (Chordia, Subrahmanyam, e Tong 2014; McLean e Pontiff 2016; Martineau 2021). A hipótese do mercado eficiente (EMH, na sigla em inglês) afirma que os preços dos ativos refletem todas as informações disponíveis, o que torna impossível "superar o mercado" de maneira consistente. Embora pesquisas nas décadas de 1950 e 1960 apoiassem essa ideia, estudos posteriores descobriram preditores de retorno, apenas para descobrir que a previsibilidade tornou-se mais evasiva nos últimos anos devido a fatores como tecnologia avançada de negociação e aprendizado de investidores.
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