Riepilogo trascrizione

Riassumi una trascrizione usando degli esempi.

Puoi eseguire query direttamente su un modello e testare i risultati restituiti quando utilizzi valori parametro diversi con la console Cloud o chiamando direttamente l'API Vertex AI. Per un esempio di utilizzo dell'API Vertex AI, consulta la guida rapida all'utilizzo dell'API Vertex AI. Per visualizzare questo esempio nella console Cloud: Vai alla console Google Cloud

Esempi strutturati Fai un riassunto con circa due frasi per il seguente articolo Riepilogo Al di là dei nostri prodotti, riteniamo che sia importante consentire ad altri di trarre vantaggio da questi progressi in modo facile, sicuro e scalabile, basandoci sui nostri migliori modelli. Il mese prossimo, inizieremo a eseguire l'onboarding di singoli sviluppatori, creator e imprese in modo che possano provare la nostra API Generative Language, inizialmente basata su LaMDA, con una serie di modelli da seguire. Nel corso del tempo, intendiamo creare una suite di strumenti e API che consentiranno ad altri di creare facilmente applicazioni più innovative con AI. Anche disporre della potenza di calcolo necessaria per creare sistemi di IA affidabili e affidabili è fondamentale 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, appena annunciate la scorsa settimana. Continua a seguirci per ulteriori dettagli per gli sviluppatori a breve. A breve 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 IA affidabili e affidabili. I vantaggi delle cucine elettriche vanno oltre l'impatto climatico, a partire dalla velocità. La prima volta che ho cucinato con attrezzature a induzione (elettriche), la sorpresa più grande è stata proprio quanto è incredibilmente veloce. Infatti, l'induzione bolli l'acqua due volte più velocemente rispetto alle apparecchiature a gas tradizionali ed è molto più efficiente, perché a differenza di una fiamma, il calore elettrico non può sfuggire. A Bay View, i nostri programmi di formazione aiutano gli chef Google ad apprezzare e ad adattarsi al nuovo ritmo dell'induzione. La velocità apre davvero modi di cucinare completamente nuovi. Le cucine elettriche sono più veloci, efficienti e migliori per l'ambiente rispetto alle cucine a gas. Questa velocità apre modalità di cucina del tutto nuove. A Bay View, gli chef Google sono formati per adattarsi alla cucina a induzione. Usiamo l'AI anche per prevedere le inondazioni, un altro modello meteorologico estremo esacerbato dal cambiamento climatico. Abbiamo già aiutato le comunità a prevedere quando accadrà l'inondazione e il livello di profondità delle 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, annunciamo che stiamo estendendo la nostra copertura ad altri paesi in Sud America (Brasile e Colombia), Africa sub-sahariana (Burkina Faso, Camerun, Ciad, Costa d'Avorio, Ghana, Guinea, Malawi, Nigeria, Sierra Leone, Angola, Sud Sudan, Namibia, Liberia, Asia e Sud America). Abbiamo utilizzato una tecnica di AI chiamata Transfer Learning per farla funzionare in aree in cui sono disponibili meno dati. Annunciamo inoltre il lancio globale di Google FloodHub, una nuova piattaforma che mostra quando e dove possono verificarsi inondazioni. In futuro, estenderemo queste informazioni anche alla Ricerca Google e a Maps per aiutare più persone a raggiungere la sicurezza in situazioni di inondazione. Google sta espandendo il suo sistema di allerte e previsione delle inondazioni basato sullAI;IA ad altri paesi in Sud America, Africa subsahariana e Asia meridionale. Il sistema utilizza il Transfer Learning per lavorare in aree con meno dati. Google sta anche lanciando FloodHub, una piattaforma che mostra informazioni sulle inondazioni, che sarà integrata nella Ricerca Google e su Maps. Per imparare a sciare, devi prima conoscere l'uso corretto dell'attrezzatura. Ciò include imparare come adattarsi correttamente gli scarponi al piede, comprendere le diverse funzioni dello sci e portare guanti, occhiali e così via. L'istruttore inizia con le esercitazioni da sci con un solo piede. Si muove da un lato all'altro, avanti e indietro, creando un angelo di neve, mantenendo lo sci piatto a terra e scivolando con il piede non attaccato a uno sci per diversi secondi. Quindi puoi indossare entrambi gli sci e abituarti a farlo indossando due sci contemporaneamente. Quindi, prima di scendere dalla collina, devi imparare a camminare su un terreno pianeggiante e su piccole colline con due metodi, noti come passo laterale e a spina di pesce. È arrivato il momento di iniziare a sciare. Per il tuo primo tentativo di corsa, utilizzerai le abilità che hai appena imparato camminando in cima alla collina, per scendere con un piccolo rettilineo verticale di 1,5 metri, nella quale ti fermerai naturalmente su un terreno pianeggiante. In questo modo puoi acquisire la giusta posizione atletica per bilanciare e abituarti a scendere in discesa in un ambiente sicuro e controllato. Cosa ti serve adesso? Essere in grado di fermarsi. Il tuo coach ti insegnerà a trasformare gli sci in un supporto inclinato, chiamato anche pizza, ruotando le gambe verso l'interno e spingendo i tacchi in fuori. Dopodiché, ti eserciterai con un supporto inclinato verso una piccola collina dove arriverai gradualmente a fermarti sul terreno pianeggiante grazie al supporto inclinato. Infine, apprenderai l'abilità necessaria per alzarti dopo una caduta, che è molto più facile di quanto sembri, ma una volta appresa è 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 potrai sciare come un professionista in pochissimo tempo. Il Parco nazionale di Yellowstone è un parco nazionale americano situato nella parte occidentale degli Stati Uniti, in gran parte nell'angolo nord-occidentale del Wyoming e si estende fino al Montana e all'Idaho. È stato istituito dal 42° Congresso degli Stati Uniti con lo Yellowstone National Park Protection Act e firmato in legge dal presidente Ulysses S. Concedi il 1° marzo 1872. Yellowstone è stato il primo parco nazionale degli Stati Uniti ed è anche il primo al mondo. Il parco è noto per la fauna selvatica e le numerose caratteristiche geotermiche, in particolare il geyser Old Faithful, uno dei più popolari. Sebbene rappresenti molti tipi di biomi, la foresta subalpina è la più abbondante. Fa parte dell'ecoregione delle foreste delle Montagne Rocciose Centro-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-occidentale del Wyoming e si estende fino al Montana e all'Idaho. Il parco è noto per la fauna selvatica e le numerose caratteristiche geotermiche, in particolare il geyser Old Faithful. Testa Fai un riassunto con circa due frasi per il seguente articolo Riepilogo L'ipotesi di mercato efficiente (EMH) è un'ipotesi di economia finanziaria che afferma che i prezzi degli asset riflettono tutte le informazioni disponibili. Un'implicazione diretta è che è impossibile "battere il mercato" costantemente in modo adeguato al rischio poiché i prezzi di mercato dovrebbero solo reagire a nuove informazioni. Poiché l'EMH è formulato in termini di aggiustamento del rischio, effettua previsioni testabili solo quando abbinato a un particolare modello di rischio. Di conseguenza, la ricerca nel campo dell'economia finanziaria, a partire almeno dagli anni '90, si è concentrata sulle anomalie di mercato, ovvero sulle deviazioni da specifici modelli di rischio. L'idea che i rendimenti dei mercati finanziari siano difficili 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 degli asset basate sul rischio. I quadri di riferimento quali prezzi degli asset basati sul consumo e prezzi degli asset intermediari possono essere considerati come la combinazione di un modello di rischio con l'EMH. Molti decenni di ricerca empirica sulla prevedibilità dei ritorni hanno trovato prove contrastanti. La ricerca negli anni '50 e '60 spesso ha trovato una mancanza di prevedibilità (ad esempio Ball e Brown 1968; Fama, Fisher, Jensen e Roll 1969), ma gli anni '80 e '2000 hanno visto un'esplosione di predittori di ritorno scoperti (ad esempio Rosenberg, Reid19 e Lanstein18; A partire dagli anni 2010, gli studi hanno spesso scoperto che la prevedibilità del ritorno è diventata più sfuggente, poiché la prevedibilità non funziona fuori dal campione (Goyal e Welch 2008), o è stata indebolita dai progressi nella tecnologia di trading e nell’apprendimento degli investitori (Chordia, Subrahmanyam e Tong 2014; McLean e Pontiff1 2020). L'ipotesi di mercato efficiente afferma che i prezzi degli asset riflettono tutte le informazioni disponibili, rendendo impossibile "battere costantemente il mercato". Mentre la ricerca negli anni '50 e '60 supportava questa idea, studi successivi hanno scoperto i predittivi di ritorno, per poi scoprire che la prevedibilità è diventata più elusiva negli ultimi anni a causa di fattori come tecnologia di trading avanzata e apprendimento degli investitori.

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