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Resumo |
| Além dos nossos próprios produtos, acreditamos que é importante fazer com que seja fácil, seguro e escalonável para que outros se beneficiem desses avanços. Para isso, desenvolvemos nossos melhores modelos. No próximo mês, começaremos a integrar desenvolvedores, criadores de conteúdo e empresas individuais para que possam testar nossa API Generative Language, inicialmente com tecnologia da LaMDA e vários outros modelos. Com o tempo, pretendemos criar um conjunto de ferramentas e APIs que facilitem a criação de aplicativos mais inovadores com IA. Ter a capacidade de computação necessária para criar sistemas de IA confiáveis e confiáveis também é essencial para as startups. Por isso, estamos felizes em ampliar esses esforços por meio das nossas parcerias do Google Cloud com a Cohere, a C3.ai e a Anthropic, que foi anunciada na semana passada. Fique de olho nos detalhes do desenvolvedor em breve. |
Em breve, o Google vai permitir que desenvolvedores individuais, criadores e empresas acessem a API Generative Language, com tecnologia do LaMDA, para desenvolver aplicativos de IA inovadores. O Google Cloud também firmou uma parceria com a Cohere, a C3.ai e a Anthropic para oferecer às startups o poder de computação necessário para criar sistemas de IA confiáveis. |
| Os benefícios das cozinhas elétricas vão além do impacto climático, começando pela velocidade. Na primeira vez que cozinhei em um equipamento de indução (elétrico), a maior surpresa foi a rapidez. Na verdade, a indução ferve a água duas vezes mais rápido que o equipamento tradicional a gás e é muito mais eficiente, pois, ao contrário de uma chama, o calor elétrico não tem onde escapar. No Bay View, nossos programas de treinamento ajudam os chefs a apreciar e se ajustar ao novo ritmo de indução. A velocidade realmente abre novas maneiras de cozinhar. |
Cozinhas elétricas são mais rápidas, mais eficientes e melhores para o meio ambiente do que as cozinhas a gás. Essa velocidade abre novas maneiras de cozinhar. Os chefs do Google são treinados para se adaptar à cozinha de indução em Bay View. |
| Também estamos usando a IA para prever inundações, outro padrão climático extremo exacerbado pelas mudanças climáticas. Já ajudamos as comunidades a prever quando as enchentes atingirão as vias e a profundidade das águas. Em 2021, enviamos 115 milhões de notificações de alerta de enchente para 23 milhões de pessoas na Pesquisa Google e no Maps, ajudando a salvar vidas. Hoje, estamos expandindo a nossa cobertura para mais países da América do Sul (Brasil e Colômbia), África Subsaariana (Burkina Faso, Camarões, Chade, República Democrática do Congo, Costa do Marfim, Gana, Guiné, Malauí, Nigéria, Serra Leoa, Angola, Sudão do Sul, Namíbia, Libéria e África do Sul) e Sul da Ásia (Sri Lanka). Usamos uma técnica de IA chamada aprendizado por transferência para que ela funcione em áreas com menos dados disponíveis. Também estamos anunciando o lançamento global do Google FloodHub, uma nova plataforma que exibe quando e onde podem ocorrer inundações. Futuramente, também levaremos essas informações à Pesquisa Google e ao Maps para que mais pessoas tenham mais segurança em situações de inundação. |
O Google está ampliando o sistema de previsão e alertas de inundações com tecnologia de IA para mais países na América do Sul, África Subsaariana e Sul da Ásia. O sistema usa o aprendizado por transferência para trabalhar em áreas com menos dados. O Google também está lançando o FloodHub, uma plataforma de informações sobre inundações que será integrada à Pesquisa Google e ao Maps. |
| Para aprender a esquiar, você deve primeiro ser informado sobre o uso adequado do equipamento. Isso inclui aprender a encaixar corretamente sua bota no pé, entender as diferentes funções do esqui e trazer luvas, óculos etc. Seu instrutor começa com exercícios de esqui de um pé. Andando de um lado para o outro, de frente para trás, fazendo anjos de neve mantendo o esqui plano no chão e deslizando com o pé não preso a um esqui por alguns segundos. Depois, você pode colocar os dois esquis e se acostumar com dois esquis de uma só vez. Em seguida, antes de descer a colina, é preciso primeiro aprender a caminhar no solo plano e subir pequenas colinas através de dois métodos, conhecidos como andar lateral e espinha de peixe. Agora é hora de esquiar! Na primeira tentativa de corrida, você usará as habilidades que acabou de aprender a subir o morro para descer uma pequena corrida vertical de 1,55 m em que você parará naturalmente no chão. Isso faz você aprender a postura atlética adequada para equilibrar e se acostumar a descer a colina em um ambiente seguro e controlado. Do que você precisa? Ser capaz de parar. Aqui, seu treinador o ensinará a transformar seus esquis em um encaixe, também conhecido como uma pizza, girando as pernas para dentro e empurrando os sapatos de salto. Uma vez aprendido, você pratica um deslizamento de cunha por um pequeno morro onde você gradualmente chega a uma parada em um terreno plano graças a seu encaixe. Por fim, você aprende a habilidade necessária para se levantar depois da queda, o que é muito mais fácil do que parece, mas é possível aprender uma parte do bolo. |
Esqui é uma ótima maneira de se divertir ao ar livre e se exercitar. Pode ser um pouco assustador no início, mas com um pouco de prática, você esquiará como um profissional rapidamente. |
| O Parque Nacional de Yellowstone é um parque nacional americano localizado no oeste dos Estados Unidos, que fica no noroeste de Wyoming e se estende até Montana e Idaho. Ele foi criado pelo 42o Congresso dos Estados Unidos com a Lei de Proteção ao Parque Nacional de Yellowstone e assinado pela lei do presidente Ulysses S. Concessão em 1 de março de 1872. Yellowstone foi o primeiro parque nacional dos EUA e também é amplamente considerado o primeiro parque nacional do mundo. Ele é conhecido pela vida selvagem e pelos vários recursos geotérmicos, principalmente o gêiser Old Faithful, um dos mais conhecidos. Embora represente muitos tipos de biomas, a floresta subalpina é a mais abundante. Ele faz parte da ecorregião de florestas de South Central Rockies. |
O Yellowstone National Park é o primeiro parque nacional dos Estados Unidos e do mundo. Ele fica no oeste dos Estados Unidos, principalmente no canto noroeste de Wyoming e se estende até Montana e Idaho. O parque é conhecido pela vida selvagem e muitas fontes geotérmicas, principalmente o gêiser Old Faithful. |
Teste
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Resumo |
| A hipótese de mercado eficiente (EMH, na sigla em inglês) é uma hipótese na economia financeira que afirma que os preços dos ativos refletem todas as informações disponíveis. Uma implicação direta é que é impossível "atingir o mercado" de maneira consistente e ajustada ao risco, uma vez que os preços do mercado devem reagir apenas às novas informações. Como o EMH é formulado em termos de ajuste de risco, ele só faz previsões testáveis quando associado a um modelo de risco específico. Como resultado, as pesquisas em economia financeira desde pelo menos a década de 1990 têm se concentrado nas anomalias do mercado, ou seja, nos desvios de modelos de risco específicos. A ideia de que é difícil prever o retorno do mercado financeiro remonta a Bachelier, Mandelbrot e Samuelson, mas está intimamente associada a Eugene Fama, em parte devido à sua influente análise da pesquisa teórica e empírica de 1970. O EMH fornece a lógica básica para teorias modernas baseadas em risco de preços de ativos, e estruturas como preços de ativos baseados em consumo e preços de ativos intermediários podem ser considerados como a combinação de um modelo de risco com o EMH. Muitas décadas de pesquisa empírica sobre previsibilidade de retorno encontraram evidências mistas. Pesquisas nas décadas de 1950 e 1960 frequentemente encontraram falta de previsibilidade (por exemplo, Ball e Brown, 1968; Fama, Fisher, Jensen e Roll 1969), mas as décadas de 1980 a 2000 viram uma explosão de preditores de retorno descobertos (por exemplo, Rosenberg, Reid e Lanstein 1985; Campbell e Shiller 1988; Jegadeesh e Titman 1993). Desde os anos 2010, estudos têm descoberto que a previsibilidade de retorno se tornou mais evasiva, já que a previsão não funciona fora da amostra (Goyal e Welch 2008) ou foi enfraquecida por avanços em tecnologia de negociação e aprendizado de investidores (Chordia, Subrahmanyam, e Tong 2014; McLean e Pontiff 2016; Martineau 2021). |
A hipótese do mercado eficiente (EMH, na sigla em inglês) afirma que os preços dos ativos refletem todas as informações disponíveis, o que torna impossível "superar o mercado" de maneira consistente. Embora pesquisas nas décadas de 1950 e 1960 apoiassem essa ideia, estudos posteriores descobriram preditores de retorno, apenas para descobrir que a previsibilidade tornou-se mais evasiva nos últimos anos devido a fatores como tecnologia avançada de negociação e aprendizado de investidores.
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| Modelo: |
Gemini Flash |
| Temperatura: |
1 |
| Máximo de tokens de saída: |
8192 |
| TopK: |
40 |
| TopP: |
0,95 |
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