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Riepilogo |
| Oltre ai nostri prodotti, riteniamo sia importante rendere facile, sicuro e scalabile per gli altri trarre vantaggio da questi progressi basandosi sui nostri modelli migliori. Il mese prossimo inizieremo l'onboarding di singoli sviluppatori, creator ed aziende, in modo che possano provare la nostra API di linguaggio generativo, 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. Avere la potenza di calcolo necessaria per creare sistemi di IA affidabili e attendibili è fondamentale anche per le startup e siamo lieti di contribuire a scalare questi sforzi tramite 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 attendibili. |
| I vantaggi delle cucine elettriche vanno oltre l'impatto sul clima, a partire dalla velocità. La prima volta che ho cucinato su un'apparecchiatura a induzione (elettrica), la sorpresa più grande è stata la sua incredibile velocità. Infatti, l'induzione fa bollire l'acqua due volte più velocemente delle tradizionali apparecchiature a gas ed è molto più efficiente, perché, a differenza di una fiamma, il calore elettrico non ha scampo. 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 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 modalità di cucina del tutto nuove. Gli chef di Google sono addestrati ad adattarsi alla cottura a induzione a Bay View. |
| Usiamo AI anche per prevedere le inondazioni, un altro modello meteorologico estremo esacerbato dal cambiamento climatico. Abbiamo già aiutato le comunità a prevedere quando si verificheranno le inondazioni e la 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 sull'AI ad altri paesi in Sud America, Africa subsahariana e Asia meridionale. Il sistema utilizza il transfer learning per operare in aree con meno dati. Google sta anche lanciando FloodHub, una piattaforma che mostra informazioni sulle inondazioni, che verrà integrata nella Ricerca Google e in Maps. |
| Per imparare a sciare, devi prima conoscere l'uso corretto dell'attrezzatura. Ad esempio, come indossare correttamente gli scarponi, conoscere le diverse funzioni degli sci e portare guanti, occhiali e così via. L'istruttore inizia con esercizi sugli 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. Poi puoi indossare entrambi gli sci e abituarti a utilizzarli contemporaneamente. Prima di scendere, devi imparare a camminare su terreni pianeggianti e su piccole colline con due metodi, noti come passo laterale e a spina di pesce. Ora è il momento di sciare. Per il tuo primo tentativo di corsa, utilizzerai le abilità che hai appena imparato camminando in cima alla collina, per scendere in un piccolo rettilineo verticale di 1,5 metri, nella quale ti fermerai naturalmente su un terreno pianeggiante. In questo modo imparerai la posizione atletica corretta per mantenere l'equilibrio e ti abituerai a scendere in discesa in un ambiente sicuro e controllato. Che cosa ti serve? 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. |
Lo sci è un ottimo modo per godersi l'aria aperta e fare un po' di esercizio fisico. 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, principalmente 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 promulgato dal presidente Ulysses S. Grant 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 del sud-est. |
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. |
Test
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Riepilogo |
| L'ipotesi del mercato efficiente (EMH) è un'ipotesi dell'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 base al rischio e adattato al rischio, dato che i prezzi di mercato dovrebbero solo reagire alle nuove informazioni. Poiché la t.d.e. è formulata in termini di aggiustamento del rischio, effettua previsioni verificabili solo se accoppiata a un determinato 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. Le ricerche condotte negli anni '50 e '60 spesso non hanno rilevato una buona prevedibilità (ad es. Ball e Brown 1968; Fama, Fisher, Jensen e Roll 1969), ma tra gli anni '80 e '00 si è verificata un'esplosione di fattori di previsione del rendimento scoperti (ad es. Rosenberg, Reid e Lanstein 1985; Campbell e Shiller 1988; Jegadeesh e Titman 1993). Dagli anni 2010, gli studi hanno spesso rilevato che la prevedibilità del rendimento è diventata più sfuggente, poiché non funziona al di fuori del campione (Goyal e Welch 2008) o è stata indebolita dai progressi della tecnologia di trading e dall'apprendimento degli investitori (Chordia, Subrahmanyam e Tong 2014; McLean e Pontiff 2016; Martineau 2021). |
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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| Modello: |
gemini-1.5-flash-001 |
| Temperatura: |
1 |
| Numero massimo di token di output: |
8192 |
| TopK: |
40 |
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0,95 |
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