| 다음 기사를 두 문장 정도로 요약 |
요약 |
| 자체 제품 외에도 최상위 모델을 기반으로 다른 사람들이 이러한 장점을 활용할 수 있도록 쉽고, 안전하고, 확장 가능하도록 만드는 것이 중요합니다. 다음 달에는 처음에 LaMDA로 구동된 생성형 언어 API를 이후 다양한 모델에 시도해볼 수 있도록 개별 개발자와 크리에이터, 기업에 대한 온보딩이 시작됩니다. 시간이 지남에 따라 저희는 다른 사람들이 AI를 통해 보다 혁신적인 애플리케이션을 쉽게 빌드할 수 있도록 다양한 도구 및 API 제품군을 제작할 계획입니다. 또한 스타트업에는 신뢰할 수 있고 믿을 수 있는 AI 시스템을 빌드하는 데 필요한 컴퓨팅 능력을 보유하는 것도 매우 중요합니다. 지난 주 발표된 Cohere, C3.ai, Anthropic과의 Google Cloud 파트너십을 통해 이러한 노력을 확장할 수 있게 되어 기대가 큽니다. 더 많은 개발자 세부정보도 곧 제공될 예정입니다. |
Google은 조만간 개인 개발자, 크리에이터, 기업이 LaMDA로 구동되는 Generative Language API에 액세스하여 혁신적인 AI 애플리케이션을 빌드할 수 있도록 지원할 예정입니다. 또한 Google Cloud는 Cohere, C3.ai, Anthropic과 협력하여 스타트업이 안정적이고 신뢰할 수 있는 AI 시스템을 빌드하는 데 필요한 컴퓨팅 성능을 제공합니다. |
| 전기 주방의 이점은 속도부터 시작해서 기후에 대한 영향을 넘어 섭니다. 처음에 인덕션(전기) 기기로 요리를 했을 때 가장 크게 놀랐던 점은 믿을 수 없이 빠른 속도였습니다. 사실, 불꽃과 달리 전기 열이 빠져나갈 곳이 없기 때문에 인덕션은 전통적인 가스 설비보다 두 배 빠르게 물을 끓일 수 있고 효율적입니다. Bay View에서 당사의 교육 프로그램은 Google 셰프가 인덕션의 새로운 방식을 이해하고 적응하는 데 도움을 줍니다. 속도로 인해 완전히 새로운 방식의 요리가 가능해집니다. |
전기 주방은 가스 주방보다 더 빠르고, 더 효율적이며, 환경에도 더 뛰어납니다. 이러한 속도로 인해 완전히 새로운 방식의 요리가 가능해집니다. Google 셰프는 Bay View에서 인덕션 요리에 적응하도록 훈련됩니다. |
| 또한 AI를 사용해서 홍수와 같이 기후 변화로 인해 악화되는 극단적인 기상 패턴을 예측합니다. 우리는 이미 지역 사회에서 홍수가 언제 발생하고 수위가 얼마나 올라갈지 예측하는 데 도움을 주고 있습니다. 2021년 한 해 동안 Google은 Google 검색과 지도를 통해 2,300만 명에게 1억 1,500만 건의 홍수 경보 알림을 보내 수많은 인명을 구했습니다. 오늘날 Google은 남미(브라질과 콜롬비아), 사하라 이남 아프리카(부르키나파소, 카메룬, 차드, 콩고민주공화국, 코트디부아르, 가나, 기니, 말라위, 나이지리아, 시에라리온, 앙골라, 남수단, 나미비아, 라이베리아, 남아프리카공화국), 남아시아(스리랑카)의 더 많은 국가로 범위를 확장하고 있습니다. Google은 사용 가능한 데이터가 적은 지역에서 작동할 수 있도록 전이 학습이라는 AI 기술을 사용했습니다. 또한 언제 어디에서 홍수가 발생할 수 있는지를 보여주는 새로운 플랫폼인 Google FloodHub의 글로벌 출시를 발표할 예정입니다. 또한 더 많은 사람들이 홍수 상황에서 안전한 장소에 도달할 수 있도록 돕기 위해 향후 Google 검색 및 지도에 이 정보를 포함할 예정입니다. |
Google은 AI 기반 홍수 예측 및 알림 시스템을 남아메리카, 사하라 이남 아프리카, 남아시아의 더 많은 국가로 확장하고 있습니다. 이 시스템은 전이 학습을 사용하여 데이터가 적은 영역에서 작동합니다. 또한 Google에서는 홍수 정보를 표시하는 플랫폼인 FloodHub를 출시합니다. 이 플랫폼은 Google 검색 및 지도에 통합될 예정입니다. |
| 스키를 배우기 위해서는 먼저 장비의 올바른 사용 방법을 배워야 합니다. 여기에는 부츠를 올바르게 신고 스키의 여러 기능을 파악하고 장갑과 고글을 사용하는 방법 등이 포함됩니다. 강사는 한 발 스키 연습으로 훈련을 시작합니다. 측면으로 걷기, 앞뒤로 걷기, 지면에 스키를 평행하게 유지하면서 눈 천사 만들기, 스키에 발을 부착하지 않은 상태로 몇 초 동안 미끄러지기 등을 배웁니다. 그런 후 양쪽 스키를 착용하고 익숙해질 때까지 같은 동작을 시도합니다. 이제 언덕을 내려가기 전에 먼저 측면 및 헤링본 패턴으로 걷는 방식을 모두 이용해서 평지와 작은 언덕을 걷는 방법을 배워야 합니다. 그럼 이제 스키를 타볼 시간입니다! 첫 번째 시도에서는 언덕 오르기로 배운 기술을 사용해서 1.5m 정도의 작은 직선을 따라 내려가고 평지에서 자연스럽게 멈춥니다. 이렇게 해서 균형을 잡고 안전하게 통제된 상황에서 언덕을 내려가는 데 익숙해지기 위한 적절한 운동 자세를 배울 수 있습니다. 그 다음에는 무엇이 필요할까요? 스스로 멈출 수 있어야 합니다. 여기에서 강사는 다리를 안쪽으로 돌리고 뒤꿈치를 밖으로 밀어냄으로써 스키를 일반적으로 피자라고도 부르는 웨지 모양으로 바꾸는 방법을 알려줄 것입니다. 자세를 배우고 작은 언덕에서 웨지로 미끄러지면서 평지에서 점차적으로 속도를 멈추는 방법을 연습합니다. 마지막으로 넘어졌을 때 일어나는 데 필요한 기술을 배우는데, 이것은 보는 것보다 훨씬 쉬우며, 한 번 배우고 나면 식은 죽 먹기입니다. |
스키는 야외 활동을 즐기면서 운동할 수 있는 좋은 방법입니다. 처음에는 조금 힘들 수 있지만 조금만 연습해도 순식간에 프로처럼 스키를 타게 될 것입니다. |
| 옐로스톤 국립공원은 미국 서부, 주로 와이오밍주의 북서쪽 모퉁이에 있으며 몬태나주와 아이다호주까지 뻗어 있는 미국 국립공원입니다. 42대 미국 의회에서 옐로스톤 국립공원 보호법으로 설립되었고 1872년 3월 1일 율리시스 S. 그랜트 대통령에 의해 법으로 제정되었습니다. 옐로스톤은 미국 최초의 국립공원이었고 세계 최초의 국립공원으로 널리 알려져 있습니다. 이 공원은 다양한 야생 동물과 많은 자연 온천의 특징들로 잘 알려져 있으며 특히 가장 인기 있는 올드 페이스풀 간헐천이 유명합니다. 다양한 유형의 생물 군계가 존재하지만 아고산림이 가장 풍부합니다. 이곳은 남중부 록키 숲 생태 지역에 포함됩니다. |
옐로스톤 국립공원은 미국과 세계 최초의 국립 공원입니다. 이 공원은 미국 서부, 주로 와이오밍주의 북서쪽 모퉁이에 있으며 몬태나주와 아이다호주까지 뻗어 있습니다. 이 공원은 다양한 야생 동물과 많은 자연 온천의 특징들로 잘 알려져 있으며 특히 올드 페이스풀 간헐천이 유명합니다. |
테스트
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요약 |
| 효율적 시장 가설(EMH)은 자산 가격이 이용 가능한 모든 정보를 반영한다는 금융 경제학의 가설입니다. 이것이 직접적으로 의미하는 바는 시장 가격이 새로운 정보에만 반응하기 때문에 위험이 조정된 기준에 따라 지속적으로 '시장을 이기는' 것은 불가능하다는 것입니다. EMH는 위험 조정 측면에서 공식화되기 때문에 특정 위험 모델과 결합할 때만 테스트 가능한 예측을 수행합니다. 결과적으로 적어도 1990년대 이후 금융 경제학의 연구는 시장 이상점, 즉 특정 위험 모델로부터의 일탈에 초점을 두었습니다. 금융 시장 수익을 예측하기 어렵다는 생각은 바슐리에, 만델브로, 새뮤얼슨으로 거슬러 올라가지만, 유진 파마와 밀접하게 연관되어 있습니다. 이는 부분적으로 이론적이고 경험적인 연구에 대한 그의 영향력 있는 1970년 검토에 기인합니다. EMH는 현대의 자산 가격에 대한 위험 기반 이론의 기본 논리를 제공하며, 소비 기반 자산 가격 책정 및 중개 자산 가격 책정과 같은 프레임워크는 EMH에 위험 모델을 결합한 것으로 생각할 수 있습니다. 수익 예측에 대한 수십 년간의 경험적 연구의 결과로 여러 가지 엇갈린 증거들이 발견되었습니다. 1950년대와 1960년대의 연구는 종종 예측 가능성의 부족 문제가 발견되었지만(예: 볼과 브라운 1968; 파마, 피셔, 젠슨, 롤 1969), 1980년대부터 2000년대까지는 발견된 수익 예측 변수가 폭발적으로 증가했습니다(예: 로젠버그, 리드, 랜스타인 1985; 캠벨과 실러 1988; 예가데시와 티트먼 1993). 2010년대 이후에는 예측 가능성이 표본 외부에서 작동하지 않거나(고열과 웰치 2008), 거래 기술 및 투자자 학습의 발전으로 인해 예측 가능성이 약화되어(코어디어, 수브라머념, 통 2014; 맥린과 판터프 2016; 마티노우 2021) 수익률 예측이 더욱 어려워졌다는 연구 결과가 종종 발견되었습니다. |
효율적 시장 가설(EMH)은 자산 가격이 이용 가능한 모든 정보를 반영하므로 지속적으로 '시장을 능가'하는 것은 불가능하다고 말합니다. 1950년대와 1960년대의 연구가 이 아이디어를 뒷받침했고 이후의 연구에서는 수익률 예측 변수에 대해 발견했지만, 최근 몇 년 동안 고급 거래 기술과 투자자 학습과 같은 요인들로 인해 예측 가능성을 규정하기 더욱 어려워지고 있다고 밝혀졌습니다.
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| 모델: |
gemini-1.5-flash-001 |
| 강도: |
1 |
| 최대 출력 토큰: |
8192 |
| 최상위 K: |
40 |
| 최상위 P: |
0.95 |
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