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Resumen |
| Más allá de nuestros propios productos, creemos que es importante que otros puedan beneficiarse de estos avances de forma fácil, segura y escalable, basándose en nuestros mejores modelos. El próximo mes, comenzaremos a integrar a desarrolladores, creadores y empresas individuales para que puedan probar nuestra API de lenguaje generativo, que cuenta con la tecnología de LaMDA y con una variedad de modelos para seguir. Con el tiempo, planeamos crear un conjunto de herramientas y APIs que permitan a otras personas compilar aplicaciones más innovadoras con IA con mayor facilidad. Tener la potencia de procesamiento necesaria para compilar sistemas de IA confiables y confiables también es fundamental para las startups y nos entusiasma ayudar a escalar estos esfuerzos a través de nuestras asociaciones de Google Cloud con Cohere, C3.ai y Anthic, que se anunció la semana pasada. Pronto conoceremos más detalles de los desarrolladores. |
Pronto Google permitirá que los desarrolladores, creadores y empresas individuales accedan a su API de Generative Language, con la tecnología de LaMDA, para compilar aplicaciones de IA innovadoras. Google Cloud también se asoció con Cohere, C3.ai y Anthonic para proporcionar a las startups la potencia de procesamiento necesaria para compilar sistemas de IA confiables y confiables. |
| Los beneficios de las cocinas eléctricas van más allá del impacto climático, comenzando por la velocidad. La primera vez que cociné con un equipo de inducción (eléctrico), la sorpresa más grande fue lo increíblemente rápido que es. De hecho, la inducción hierve el agua el doble de rápido que los aparatos de gas tradicionales y es mucho más eficiente — porque a diferencia de una llama, el calor eléctrico no tiene por dónde escapar. En Bay View, nuestros programas de capacitación ayudan a los chefs de Google a apreciar y adaptarse al nuevo ritmo de inducción. La velocidad realmente abre nuevas formas de cocina. |
Las cocinas eléctricas son más rápidas, eficientes y mejores para el medioambiente que las cocinas de gas. Esta velocidad abre nuevas formas de cocina. Los arquitectos de Google están capacitados para adaptarse al ritmo de inducción en Bay View. |
| También usamos IA para prever las inundaciones, otro patrón climático extremo que se manifiesta en el cambio climático. Ya hemos ayudado a las comunidades a predecir cuándo se producirán inundaciones y qué profundidad llegarán a alcanzar las aguas en 2021, enviamos 115 millones de notificaciones de alerta de inundaciones a 23 millones de personas a través de Búsqueda de Google y Maps, lo que ayudó a salvar innumerables vidas. Hoy compartimos que ampliaremos nuestra cobertura a más países en Sudamérica (Brasil y Colombia), África Subsahariana (Burkina Faso, Camerún, Chad, República Democrática del Congo, Costa de Marfil, Ghana, Guinea) Malaui, Nigeria, Sierra Leona, Angola, Sudán del Sur, Namibia, Liberia y Sudáfrica, y Asia Sur (Sri Lanka). Usamos una técnica de IA llamada aprendizaje por transferencia para que funcione en áreas en las que haya menos datos disponibles. También anunciamos el lanzamiento global de Google FloodHub, una nueva plataforma que muestra cuándo y dónde pueden ocurrir inundaciones. Además, agregaremos esta información a la Búsqueda de Google y Maps en el futuro para ayudar a que más personas alcancen la seguridad en situaciones de inundación. |
Google expande su sistema de flood forecasting y alerta potenciados por IA a más países en Sudamérica, África Subsahara y Asia del Sur. El sistema usa el aprendizaje por transferencia para trabajar en áreas con menos datos. Google también lanzará FloodHub, una plataforma que muestra información sobre inundaciones, que se integrará a la Búsqueda de Google y Maps. |
| Para aprender a esquiar, primero debes recibir información sobre el uso adecuado del equipo. Esto incluye aprender a calzar correctamente la bota en el pie, comprender las diferentes funciones del esquí y llevar guantes, antiparras, etc. Tu instructor te iniciará en ejercicios de esquí con un solo pie. Dar pasos de lado a lado, hacia delante y hacia atrás, hacer ángeles de nieve manteniendo el esquí pegado al suelo y deslizarse con el pie que no está sujeto a un esquí hacia arriba durante varios segundos. Luego, puedes colocarte ambos esquís y acostumbrarte a hacerlo con dos esquís a la vez. A continuación, antes de bajar la cuesta, debes aprender a caminar en el suelo plano y subir pequeñas pendientes mediante dos métodos, conocidos como pasos laterales y en espiguillas. Ahora es momento de comenzar a esquiar. Para su primer intento de descenso, usarás las habilidades que acabas de aprender cuando subes la cuesta, para bajar una pequeña recta vertical de metro y medio, en la que te detendrás de forma natural en el terreno llano. Esto te hace aprender la postura atlética adecuada para mantener el equilibrio y te acostumbra a bajar la colina en un entorno seguro y controlado. ¿Qué necesitas a continuación? Para poder detenerte. En este punto, tu entrenador te enseñará a convertir los esquís en una cuña, también llamada comúnmente pizza, para lo que deberás girar las piernas hacia dentro y empujar los talones hacia fuera. Una vez que lo aprendas, practica una cuña de deslizamiento por una pequeña colina en la que te irás deteniendo poco a poco en el terreno llano gracias a tu cuña. Por último, aprendes la habilidad necesaria para levantarte después de caerte, que es mucho más fácil de lo que parece, pero una vez aprendida es fácil. |
El esquí es una excelente manera de disfrutar al aire libre y hacer ejercicio. Al principio, puede resultar un poco desalentador, pero con un poco de práctica, esquiarás como un profesional en un abrir y cerrar de ojos. |
| El parque nacional de Yellowstone es un parque nacional estadounidense ubicado en el oeste de Estados Unidos, principalmente en el extremo noroeste de Wyoming y que se extiende a Montana y a Idaho. Fue creado por el 42º Congreso de EE.UU. con la Ley de Protección del parque nacional de Yellowstone y promulgada por el Presidente Ulysses S. Otorgamiento el 1 de marzo de 1872. Yellowstone fue el primer parque nacional de Estados Unidos y también se considera el primer parque nacional del mundo. El parque es conocido por su fauna y sus muchas características geotérmicas, en particular el antiguo géiser Faithful, uno de sus más populares. Aunque representa muchos tipos de biomas, el bosque subalpino es el más abundante. Forma parte de la ecorregión de los bosques de las Rocosas Centrales del Sur. |
El parque nacional de Yellowstone es el primer parque nacional de los Estados Unidos y del mundo. Se encuentra en el oeste de Estados Unidos, principalmente en el extremo noroeste de Wyoming y que se extiende a Montana y a Idaho. El parque es conocido por su fauna y sus muchas características geotérmicas, en particular el antiguo géiser Faithful. |
Prueba
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Resumen |
| La hipótesis del mercado eficiente (HME) es una hipótesis de la economía financiera según la cual los precios de los activos reflejan toda la información disponible. Una implicación directa es que es imposible "superar el mercado" de forma coherente y con ajustes de riesgo, ya que los precios del mercado solo deberían reaccionar a información nueva. Debido a que la HME se formula en términos de ajuste de riesgo, solo realiza predicciones que se pueden probar cuando se combina con un modelo de riesgo en particular. Como resultado, la investigación en economía financiera desde al menos la década de 1990 se ha centrado en las anomalías del mercado, es decir, las desviaciones de modelos específicos de riesgo. La idea de que el retorno del mercado financiero es difícil de predecir se remite a Bachelier, Mandelbrot y Samuelson, pero está estrechamente asociada con Eugene Fama, en parte debido a su influencia en la revisión de la investigación teórica y empírica en 1970. La HME proporciona la lógica básica para las teorías modernas basadas en riesgos de los precios de los activos y los frameworks, como los precios de los activos basados en el consumo y los precios de los activos intermediarios, pueden considerarse como la combinación de un modelo de riesgo con la HME. Muchas décadas de investigación empírica sobre la previsibilidad de la devolución encontraron evidencia mixta. Las investigaciones en las décadas de 1950 y 1960 suelen encontrarse en la falta de capacidad de predicción (p. ej., Ball y Brown de 1968, como Fama, Fisher, Jensen y Roll 1969), pero desde las décadas de 1980 hasta 2000 se produjeron una gran cantidad de predictores de retorno que se descubrieron (p. ej., Rosenberg, Reid y Lanstein). 1985; Campbell y Shiller, 1988; Jegadeesh y Titman, 1993). Desde la década de 2010, los estudios suelen descubrir que la previsibilidad de retorno se ha convertido en un elemento más elusivo, ya que la previsibilidad no funciona fuera de la muestra (Goyal y Welch 2008) o se ha debilitado por los avances en tecnología comercial y aprendizaje de inversionistas (Chordia, Subrahmanyam y Tong 2014; McLean y Pontiff 2016; Martineau 2021). |
La hipótesis del mercado eficiente (HME) establece que los precios de los activos reflejan toda la información disponible, lo que hace imposible superar de forma coherente el mercado y con ajustes de riesgo. A pesar de décadas de investigación empírica, la HME sigue siendo un principio fundamental en las teorías modernas basadas en riesgos sobre los precios de los activos, aunque su poder predictivo se ha desafiado por el descubrimiento de predictores de retorno y la dificultad de la previsibilidad fuera de la muestra.
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| Modelo: |
gemini-1.0-pro-001 |
| Temperatura: |
0.2 |
| Cantidad máxima de tokens de salida: |
2,048 |
| K superior |
40 |
| P superior |
0.95 |
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