Transkriptzusammenfassung

Fasst ein Transkript anhand von Beispielen zusammen.

Sie können ein Modell direkt abfragen und die zurückgegebenen Ergebnisse testen, wenn Sie verschiedene Parameterwerte mit der Cloud Console oder durch direkten Aufruf der Vertex AI API verwenden. Ein Beispiel für die Verwendung der Vertex AI API finden Sie in der Kurzanleitung zur Verwendung der Vertex AI API. So rufen Sie dieses Beispiel in der Cloud Console auf: Zur Google Cloud Console

Beispiele Strukturiert Für den folgenden Artikel eine Zusammenfassung mit etwa zwei Sätzen erstellen Zusammenfassung Neben unseren eigenen Produkten ist es wichtig, dass wir für andere einfach, sicher und skalierbar sind, damit sie von diesen Verbesserungen profitieren können. Im nächsten Monat beginnen wir mit dem Onboarding einzelner Entwickler, Ersteller und Unternehmen beginnen, damit sie unsere Generative Language API testen können, die ursprünglich auf LaMDA basiert und später um eine Reihe von Modellen erweitert wird. Wir planen, im Laufe der Zeit eine Reihe von Tools und APIs zu erstellen, mit denen andere innovative Anwendungen mit KI einfacher erstellen können. Für Start-ups ist es entscheidend, die richtige Rechenleistung für die Entwicklung zuverlässiger und vertrauenswürdiger KI-Systeme zu haben. Wir freuen uns darauf, diese Bemühungen im Rahmen unserer Partnerschaften mit Google Cloud, Cohere, C3.ai und Anthropic auszuweiten, die erst letzte Woche angekündigt wurden. Weitere Details zu den Entwicklern folgen in Kürze. Google wird einzelnen Entwicklern, Erstellern und Unternehmen bald die Möglichkeit geben, auf die auf LaMDA basierende Generative Language API zuzugreifen, um innovative KI-Anwendungen zu entwickeln. Google Cloud arbeitet außerdem mit Cohere, C3.ai und Anthropic zusammen, um Start-ups die erforderliche Rechenleistung für die Entwicklung zuverlässiger und vertrauenswürdiger KI-Systeme bereitzustellen. Die Vorteile von elektrischen Küchen gehen über die Klimabilanz hinaus, angefangen bei der Geschwindigkeit. Als ich zum ersten Mal mit (elektrischen) Induktionsgeräten arbeitete, war die größte Überraschung, wie unglaublich schnell sie waren. Tatsächlich kocht Induktion Wasser doppelt so schnell wie herkömmliche Gasgeräte und ist wesentlich effizienter – denn im Gegensatz zu einer Flamme kann elektrische Wärme nirgendwo entweichen. Bei Bay View helfen unsere Schulungsprogramme Köchen von Google, das neue Tempo der Induktion wertzuschätzen und sich daran anzupassen. Die Geschwindigkeit bietet wirklich ganz neue Möglichkeiten beim Kochen. Elektrische Küchen sind schneller, effizienter und besser für die Umwelt als gasbetriebene Küchen. Diese Geschwindigkeit bietet ganz neue Möglichkeiten beim Kochen. Köche von Google werden darauf geschult, sich bei Bay View an das Induktionskochen anzupassen. Außerdem verwenden wir KI, um Überflutungen vorherzusagen, einem weiteren extremen Wettermuster, das durch den Klimawandel verschärft wird. Wir haben bereits 2021 dazu beigetragen, dass die Menschen vorhersagen, wann es zu einer Überflutung kommt und wie tief das Wasser sein wird. Wir haben 23 Millionen Menschen über die Google Suche und Maps 115 Millionen Benachrichtigungen zu Überflutungen gesendet und so viele Leben gerettet. Heute geben wir bekannt, dass wir unsere Abdeckung auf mehr Länder in Südamerika (Brasilien und Kolumbien), in Afrika südlich der Sahara (Burkina Faso, Kamerun, Tschad, Demokratische Republik Kongo, Elfenbeinküste, Ghana, Guinea, Malawi, Nigeria, Sierra Leone, Angola, Südsudan, Namibia, Liberia und Südafrika) und in Südasien (Sri Lanka) ausdehnen. Wir haben ein KI-Verfahren namens „Lerntransfer“ verwendet, damit es in Bereichen funktioniert, in denen weniger Daten verfügbar sind. Außerdem geben wir die globale Einführung von Google FloodHub bekannt. Diese neue Plattform zeigt an, wann und wo Überflutungen auftreten können. Außerdem werden diese Informationen in Zukunft in der Google Suche und auf Google Maps verfügbar sein, damit sich mehr Menschen bei Überflutungen in Sicherheit bringen können. Google erweitert sein KI-gestütztes Hochwasservorhersage- und Warnsystem auf weitere Länder in Südamerika, in Subsahara-Afrika und in Südasien. Das System nutzt Lerntransfer, um in Bereichen mit weniger Daten zu arbeiten. Google führt außerdem FloodHub ein. Diese Plattform zeigt Informationen zu Überflutungen an, die in die Google Suche und Google Maps eingebunden werden. Wenn Sie Skifahren lernen möchten, müssen Sie zuerst im richtigen Umgang mit der Ausrüstung geschult werden. Dazu gehört auch, dass Sie lernen, wie Sie Ihren Stiefel richtig über Ihren Fuß ziehen, die verschiedenen Funktionen des Skis verstehen und Handschuhe, Brillen usw. mitbringen. Ihr Lehrer führt Sie mit Skifahrübungen für einen Fuß ein. Seitwärtsschritt, Vorwärts- und Rückwärtsschritt, Schneeengel machen, während der Ski flach auf dem Boden liegt, und mehrere Sekunden mit dem nicht am Ski befestigten Fuß nach oben gleiten. Anschließend können Sie beide Ski anlegen und sich daran gewöhnen, mit zwei Ski gleichzeitig zu fahren. Bevor Sie den Hügel hinunterfahren, müssen Sie zuerst lernen, auf zwei Arten, nämlich dem Seitwärtsschritt und der Fischgräte, auf dem flachen Boden zu gehen und kleine Hügel hinaufzugehen. Jetzt ist es an der Zeit, Ski zu fahren! Nutzen Sie für Ihren ersten Versuch die Fähigkeiten, die Sie gerade auf dem Hügel erlernt haben, und fahren Sie dann einen kurze, 1,5 m lange, gerade Strecke hinunter, auf der Sie auf einem flachen Untergrund von selbst anhalten. So lernen Sie die richtige sportliche Haltung, um das Gleichgewicht zu halten und gewöhnen sich daran, den Hügel in einer sicheren, kontrollierten Umgebung hinunterzufahren. Was benötigen Sie als Nächstes? In der Lage sein, sich selbst zu stoppen. Hier zeigt Ihnen der Trainer, wie Sie Ihre Ski in einen Keil verwandeln können, der auch als Pizza bekannt ist, indem Sie die Beine nach außen drehen und auf die Fersen schieben. Nachdem Sie das gelernt haben, üben Sie einen Gleitkeil abwärts an einem kleinen Hügel, wo Sie dank Ihres Keils schrittweise auf einem flachen Untergrund zum Stehen kommen. Schließlich lernen Sie die notwendige Fähigkeit, wie Sie nach dem Fallen wieder aufstehen, was viel einfacher ist, als es aussieht, aber wenn man es einmal gelernt hat, ist es ein Kinderspiel. Skifahren ist eine gute Möglichkeit, die freie Natur zu genießen und sich zu bewegen. Anfangs kann es ein bisschen entmutigend sein, aber mit ein wenig Übung fahren Sie im Handumdrehen wie ein Profi. Der Yellowstone Nationalpark ist ein amerikanischer Nationalpark im Westen der USA, der sich hauptsächlich im Nordwesten von Wyoming befindet und sich nach Montana und Idaho erstreckt. Er wurde vom 42. US-amerikanischen Kongress mit dem Yellowstone National Park Protection Act gegründet und von Präsident Ulysses S. Grant am 1. März 1872 gesetzlich verankert. Yellowstone ist der erste Nationalpark in den USA und gilt auch als erster Nationalpark der Welt. Der Park ist für seine Tierwelt und seine vielen geothermischen Eigenschaften bekannt, insbesondere dem Geysir Old Faithful, der zu den beliebtesten gehört. Obwohl er viele Arten von Biomen beherbergt, ist der subalpine Wald am vielfältigsten. Er gehört zur ökologischen Region South Central Rockies. Der Yellowstone Nationalpark ist der erste Nationalpark in den USA und der Welt. Er befindet sich im Westen der USA, hauptsächlich im Nordwesten von Wyoming, und erstreckt sich über Montana und Idaho. Der Park ist bekannt für seine Tierwelt und seine vielen geothermischen Eigenschaften, insbesondere für den Geysir Old Faithful. Test Für den folgenden Artikel eine Zusammenfassung mit etwa zwei Sätzen erstellen Zusammenfassung Die Hypothese des effizienten Marktes (EMH) ist eine Hypothese, die besagt, dass die Preise für Vermögenswerte alle verfügbaren Informationen widerspiegeln. Eine direkte Auswirkung ist, dass es unmöglich ist, "den Markt" auf risikobereinigter Grundlage dauerhaft "zu schlagen", da Marktpreise nur auf neue Informationen reagieren sollten. Da EMH in Bezug auf die Risikoanpassung formuliert wird, werden nur überprüfbare Vorhersagen getroffen, wenn sie mit einem bestimmten Risikomodell verknüpft werden. Deshalb konzentriert sich die Forschung in der Finanzwirtschaft seit mindestens den 1990er-Jahren auf Marktanomalien, d. h. auf Abweichungen von bestimmten Risikomodellen. Die Idee, dass der Markt für Finanzsektoren schwer vorherzusagen ist, geht auf Bachelier, Mandelbrot und Samuelson zurück, ist jedoch eng mit Eugene Fama verbunden, unter anderem aufgrund seiner einflussfreien Übersicht über die theoretische und empirische Forschung aus dem Jahr 1970. EMH bietet die grundlegende Logik für moderne risikobasierte Theorie von Preisen für Vermögenswerte und Frameworks wie verbrauchsbasierte Preise für Vermögenswerte und Preise für intermediäre Vermögenswerte können als Kombination eines Risikomodells mit EMH betrachtet werden. Jahrzehnte empirischer Forschung zur Vorhersehbarkeit von Renditen haben unterschiedliche Ergebnisse erbracht. In den 1950er- und 1960er-Jahren wurde in der Forschung häufig ein Mangel an Vorhersehbarkeit (z. B. Ball und Brown 1968; Fama, Fisher, Jensen und Roll 1969) festgestellt, aber in den 1980er- und 2000er-Jahren kam es zu einem explosionsartigen Anstieg der nachgewiesenen Renditevorhersagen (z. B. Rosenberg, Reid und Lanstein 1985; Campbell und Shiller 1988; Jegadeesh und Titman 1993). Seit den 2010er-Jahren wurde in Studien oft festgestellt, dass die Vorhersehbarkeit von Renditen immer komplexer wird, da die Vorhersehbarkeit nicht außerhalb der Stichprobe funktioniert (Goyal und Welch 2008) oder durch Fortschritte im Handel und im Investor Learning geschwächt wird (Chordia, Subrahmanyam, und Tong 2014; McLean und Pontiff 2016; Martineau 2021). Die Hypothese des effizienten Marktes (EMH) deutet darauf hin, dass die Preise für Vermögenswerte alle verfügbaren Informationen widerspiegeln, was es unmöglich macht, eine konsistente Leistung des Markts zu übertreffen. Die Studien zur EMH ergaben gemischte Ergebnisse, wobei erste Studien wenig Belege für die Vorhersehbarkeit lieferten, gefolgt von einer Zeit der Entdeckung von Renditenvorhersagen und neuere Studien deuten darauf hin, dass die Vorhersagbarkeit aufgrund von Faktoren wie technologischen Fortschritten abnehmen könnte.

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