| Berikan ringkasan dengan sekitar dua kalimat untuk artikel berikut |
Ringkasan |
| Selain produk kami sendiri, kami merasa penting untuk membuatnya mudah, aman, dan skalabel bagi orang lain untuk mendapatkan manfaat dari kemajuan ini dengan mengembangkan model terbaik kami. Bulan depan, kami akan memulai orientasi developer, kreator, dan perusahaan individual agar mereka dapat mencoba Generative Language API, yang awalnya didukung oleh LaMDA dengan berbagai model untuk diikuti. Seiring waktu, kami ingin membuat serangkaian alat dan API yang akan memudahkan orang lain membangun aplikasi yang lebih inovatif dengan AI. Memiliki daya komputasi yang diperlukan untuk membangun sistem AI yang andal dan tepercaya juga penting bagi startup, dan kami dengan senang hati membantu meningkatkan upaya ini melalui kemitraan Google Cloud dengan Cohere, C3.ai, dan Anthropic, yang baru saja diumumkan minggu lalu. Nantikan detail selengkapnya dari developer. |
Google akan segera mengizinkan developer, kreator, dan perusahaan perorangan mengakses Generative Language API-nya, yang didukung oleh LaMDA, untuk membangun aplikasi AI yang inovatif. Google Cloud juga bermitra dengan Cohere, C3.ai, dan Anthropic untuk menyediakan daya komputasi yang diperlukan startup guna membangun sistem AI yang andal dan tepercaya. |
| Manfaat dapur listrik melampaui dampak iklim, dimulai dengan cepat. Saat pertama kali saya memasak dengan peralatan induksi (listrik), kejutan terbesarnya adalah betapa cepatnya proses ini. Bahkan, proses induksi mendidihkan air dua kali lebih cepat dibandingkan peralatan gas tradisional dan jauh lebih efisien — karena tidak seperti nyala api, pemanas listrik tidak memiliki cara untuk keluar. Di Bay View, program pelatihan kami membantu koki Google mengapresiasi dan menyesuaikan diri dengan laju induksi yang baru. Kecepatan benar-benar membuka cara baru untuk memasak. |
Dapur listrik lebih cepat, lebih efisien, dan lebih baik untuk lingkungan daripada dapur gas. Kecepatan ini memberikan cara baru untuk memasak. Koki Google dilatih untuk beradaptasi dengan masakan induksi di Bay View. |
| Kami juga menggunakan AI untuk memperkirakan banjir, pola cuaca ekstrem lain yang diperparah oleh perubahan iklim. Kami telah membantu komunitas memprediksi kapan banjir akan melanda dan seberapa dalam banjir akan terjadi. Pada tahun 2021, kami mengirimkan 115 juta notifikasi peringatan banjir kepada 23 juta orang melalui Google Penelusuran dan Maps, sehingga membantu menyelamatkan banyak nyawa. Hari ini, kami ingin menyampaikan bahwa kini kami memperluas cakupan kami ke lebih banyak negara di Amerika Selatan (Brasil dan Kolombia), Afrika Sub-Sahara (Burkina Faso, Kamerun, Chad, Republik Demokratik Kongo, Pantai Gading, Ghana, Guinea, Malawi, Nigeria, Sierra Leone, Angola, Sudan Selatan, Namibia, Liberia, dan Afrika Selatan), dan Asia Selatan (Sri Lanka). Kami telah menggunakan teknik AI yang disebut pemelajaran transfer untuk membuatnya berfungsi di area dengan lebih sedikit data yang tersedia. Kami juga mengumumkan peluncuran global Google FloodHub, platform baru yang menampilkan waktu dan tempat terjadinya banjir. Kami juga akan menghadirkan informasi ini ke Google Penelusuran dan Maps pada masa mendatang untuk membantu lebih banyak orang agar terhindar dari banjir. |
Google memperluas sistem peringatan dan perkiraan banjir yang didukung AI ke lebih banyak negara di Amerika Selatan, Afrika Sub-Sahara, dan Asia Selatan. Sistem menggunakan pemelajaran transfer untuk bekerja di area dengan lebih sedikit data. Google juga meluncurkan FloodHub, sebuah platform yang menampilkan informasi banjir, yang akan diintegrasikan ke dalam Google Penelusuran dan Maps. |
| Untuk belajar ski, Anda harus terlebih dahulu diberi tahu tentang penggunaan peralatan yang tepat. Ini termasuk mempelajari cara menyesuaikan sepatu bot dengan kaki Anda, memahami berbagai fungsi ski, serta membawa sarung tangan, kacamata, dll. Instruktur akan memberi Anda latihan dengan latihan ski satu kaki. Melangkahlah dari sisi ke sisi, maju dan mundur, membuat malaikat salju sambil menjaga ski Anda rata ke tanah, dan meluncur dengan kaki tidak melekat pada ski selama beberapa detik. Kemudian Anda bisa memakai kedua ski dan membiasakan diri melakukannya dengan dua ski sekaligus. Selanjutnya, sebelum turun bukit, Anda harus terlebih dahulu belajar cara berjalan di tanah yang datar dan menaiki bukit kecil melalui dua metode, yang dikenal sebagai side stepping dan herringbone. Sekarang saatnya bermain ski! Untuk percobaan lari pertama Anda, Anda akan menggunakan keterampilan yang baru saja Anda pelajari saat berjalan mendaki bukit, untuk menuruni lari vertikal setinggi lima kaki, di mana Anda secara alami akan berhenti di tanah yang datar. Ini akan membuat Anda mempelajari sikap atletik yang tepat untuk menyeimbangkan dan membuat Anda terbiasa turun dari bukit dalam suasana yang aman dan terkendali. Apa yang Anda perlukan selanjutnya? Untuk dapat menghentikan diri Anda. Di sini, pelatih akan mengajari Anda cara mengubah ski menjadi dudukan, yang biasa disebut juga pizza, dengan memutar kaki ke dalam dan mendorong tumit. Setelah belajar, Anda berlatih dudukan meluncur menuruni bukit kecil di mana Anda secara bertahap berhenti di tanah yang datar berkat dudukan Anda. Akhirnya, Anda mempelajari keterampilan yang diperlukan untuk bangun setelah jatuh, yang jauh lebih mudah dari yang terlihat, tetapi setelah dipelajari, ini sangat mudah. |
Bermain ski adalah cara yang bagus untuk menikmati suasana luar ruangan dan berolahraga. Awalnya mungkin sedikit sulit, tetapi dengan sedikit latihan, Anda akan bisa bermain ski layaknya seorang profesional dalam waktu singkat. |
| Yellowstone National Park adalah taman nasional Amerika yang terletak di Amerika Serikat bagian barat, sebagian besar di sudut barat laut Wyoming dan meluas ke Montana dan Idaho. Tempat ini didirikan oleh Kongres AS ke-42 dengan Yellowstone National Park Protection Act dan ditandatangani oleh Presiden Ulysses S. Grant pada tanggal 1 Maret 1872. Yellowstone adalah taman nasional pertama di AS dan juga secara luas dianggap sebagai taman nasional pertama di dunia. Taman ini terkenal dengan satwa liar dan banyak fitur panas buminya, terutama geyser Old Faithful, salah satu yang paling populer. Meskipun mewakili banyak jenis bioma, hutan subalpin adalah yang paling luas. Ini adalah bagian dari ekoregion hutan South Central Rockies. |
Taman Nasional Yellowstone adalah taman nasional pertama di Amerika Serikat dan dunia. Terletak di Amerika Serikat bagian barat, sebagian besar di sudut barat laut Wyoming dan meluas ke Montana dan Idaho. Taman ini terkenal dengan satwa liar dan banyak fitur panas buminya, terutama geyser Old Faithful. |
Tes
| Berikan ringkasan dengan sekitar dua kalimat untuk artikel berikut |
Ringkasan |
| Hipotesis pasar efisien (EMH) adalah hipotesis dalam ekonomi keuangan yang menyatakan bahwa harga aset mencerminkan semua informasi yang tersedia. Implikasi langsung adalah bahwa tidak mungkin untuk "mengalahkan pasar" secara konsisten dengan basis penyesuaian risiko karena harga pasar seharusnya hanya bereaksi terhadap informasi baru. Karena EMH dirumuskan dalam hal penyesuaian risiko, EMH hanya membuat prediksi yang dapat diuji ketika digabungkan dengan model risiko tertentu. Akibatnya, penelitian dalam ekonomi keuangan sejak setidaknya tahun 1990-an telah berfokus pada anomali pasar, yaitu penyimpangan dari model risiko tertentu. Gagasan bahwa laba pasar keuangan sulit diprediksi kembali ke Bachelier, Mandelbrot, dan Samuelson, tetapi terkait erat dengan Eugene Fama, sebagian karena ulasannya yang berpengaruh pada tahun 1970 tentang penelitian teoretis dan empiris. EMH memberikan logika dasar untuk teori harga aset berbasis risiko modern, dan framework seperti penetapan harga aset berbasis konsumsi dan penetapan harga aset perantara dapat dianggap sebagai kombinasi dari model risiko dengan EMH. Selama beberapa dekade, penelitian empiris tentang prediktabilitas pengembalian menemukan bukti yang beragam. Penelitian pada tahun 1950-an dan 1960-an sering menemukan kurangnya prediktabilitas (misalnya Ball dan Brown 1968; Fama, Fisher, Jensen, dan Roll 1969), namun pada 1980-an-2000-an terjadi ledakan prediktor pengembalian yang ditemukan (misalnya Rosenberg, Reid, dan Lanstein 1985; Campbell dan Shiller 1988; Jegadeesh dan Titman 1993). Sejak tahun 2010-an, penelitian sering menemukan bahwa prediktabilitas pengembalian menjadi lebih sulit dipahami, karena prediktabilitas gagal di luar sampel (Goyal dan Welch 2008), atau telah dilemahkan oleh kemajuan teknologi perdagangan dan pembelajaran investor (Chordia, Subrahmanyam, dan Tong 2014; McLean dan Pontiff 2016; Martineau 2021). |
Hipotesis pasar efisien (EMH) menyatakan bahwa harga aset mencerminkan semua informasi yang tersedia, sehingga tidak mungkin untuk "mengalahkan pasar" secara konsisten. Meskipun penelitian pada 1950-an dan 1960-an mendukung ide ini, studi selanjutnya menemukan prediktor kembali, hanya untuk menemukan bahwa prediktabilitas menjadi lebih sulit dipahami dalam beberapa tahun terakhir karena faktor-faktor seperti teknologi perdagangan yang canggih dan pembelajaran investor.
|
|
| Model: |
gemini-1.5-flash-001 |
| Suhu: |
1 |
| Token output maks: |
8192 |
| TopK: |
40 |
| TopP: |
0,95 |
|
