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Résumé |
| Au-delà de nos propres produits, nous pensons qu'il est important de faire en sorte qu'il soit facile, sûr et évolutif pour les autres de bénéficier de ces avancées en s'appuyant sur nos meilleurs modèles. Le mois prochain, nous commencerons à intégrer des développeurs, des créateurs et des entreprises afin qu'ils puissent essayer notre API Generative Language, initialement basée sur LaMDA et avec toute une gamme de modèles bientôt disponible. Au fil du temps, nous avons l'intention de créer une suite d'outils et d'API qui permettront à d'autres de créer facilement des applications plus innovantes avec l'IA. Disposer de la puissance de calcul nécessaire pour construire des systèmes d'IA fiables et dignes de confiance est également crucial pour les start-up, et nous sommes ravis d'aider à démultiplier ces efforts grâce à nos partenariats Google Cloud avec Cohere, C3.ai et Anthropic (ce dernier ayant été annoncé la semaine dernière). Des informations supplémentaires seront bientôt disponibles pour les développeurs. |
Google permettra bientôt aux développeurs, créateurs et entreprises d'accéder à son API Generative Language, fournie par LaMDA, pour créer des applications d'IA innovantes. Google Cloud collabore également avec Cohere, C3.ai et Anthropic pour fournir aux start-up la puissance de calcul nécessaire pour créer des systèmes d'IA fiables et dignes de confiance. |
| Les avantages des cuisines électriques vont au-delà de l'impact climatique, en commençant par la vitesse. La première fois que j'ai cuisiné sur un appareil à induction (électrique), ma plus grande surprise a été de constater à quel point c'était incroyablement rapide. En fait, l'induction fait bouillir l'eau deux fois plus vite que les feux à gaz traditionnels et est beaucoup plus efficace car, contrairement à une flamme, la chaleur électrique ne peut s'échapper nulle part. À Bay View, nos programmes de formation aident les chefs Google à s'adapter au nouveau rythme de l'induction. Cette vitesse ouvre véritablement la voie à de nouvelles façons de cuisiner. |
Les cuisines électriques sont plus rapides, plus efficaces et plus respectueuses de l'environnement que les cuisines à gaz. Cette vitesse ouvre la voie à de nouvelles façons de cuisiner. Les chefs Google sont formés pour s'adapter à la cuisine à induction à Bay View. |
| Nous utilisons également l'IA pour prévoir les inondations, un autre phénomène météorologique extrême exacerbé par le changement climatique. Nous avons déjà aidé les communautés à prévoir la date des inondations et la profondeur des eaux. En 2021, nous avons envoyé 115 millions de notifications d'alerte aux inondations à 23 millions de personnes par l'intermédiaire de Google Search et de Maps, ce qui a permis de sauver un nombre incalculable de vies. Aujourd'hui, nous vous informons que nous étendons notre couverture à d'autres pays d'Amérique du Sud (Brésil et Colombie), d'Afrique subsaharienne (Burkina Faso, Cameroun, Tchad, République démocratique du Congo, Côte d'Ivoire, Ghana, Guinée, Malawi, Nigeria, Sierra Leone, Angola, Sud-Soudan, Namibie, Liberia et Afrique du Sud) et d'Asie du Sud (Sri Lanka). Nous avons utilisé une technique d'intelligence artificielle appelée "apprentissage par transfert" pour la faire fonctionner dans des régions où les quantités de données disponibles sont réduites. Nous annonçons également le lancement mondial de Google FloodHub, une nouvelle plateforme qui indique quand et où les inondations peuvent se produire. À l'avenir, nous intégrerons également ces informations dans la recherche Google et dans Maps afin d'aider un plus grand nombre de personnes à se mettre à l'abri en cas d'inondation. |
Google étend son système d'alerte et de prévision des inondations alimenté par l'IA à d'autres pays d'Amérique du Sud, d'Afrique subsaharienne et d'Asie du Sud. Il utilise l'apprentissage par transfert pour travailler dans des zones contenant moins de données. Google lance également FloodHub, une plate-forme qui affiche des informations sur les inondations, qui sera intégrée à la recherche Google et à Maps. |
| Pour apprendre à skier, il faut d'abord apprendre à utiliser correctement l'équipement. Il s'agit notamment d'apprendre à ajuster correctement la chaussure sur le pied, de comprendre les différentes fonctions du ski, d'apporter des gants, des lunettes, etc… Le moniteur commence par des exercices de ski sur un pied. Marcher sur le côté, vers l'avant et vers l'arrière, dessiner des anges dans la neige en gardant le ski à plat sur le sol, ou encore glisser avec le pied non attaché au ski pendant plusieurs secondes. Vous pouvez ensuite chausser les deux skis et vous habituer à faire ces exercices avec les deux skis à la fois. Ensuite, avant de descendre la pente, il faut d'abord apprendre à marcher sur le plat et à monter de petites collines grâce à deux méthodes, le pas de côté et le chevron. Il est maintenant temps de partir skier ! Pour votre première tentative, vous utiliserez les compétences que vous venez d'acquérir afin de monter sur la colline puis descendre une petite ligne droite de 1,5 mètre, après quoi vous vous arrêterez naturellement sur le sol plat. Cela vous permet d'apprendre la bonne position pour vous équilibrer et de vous habituer à descendre les pentes de manière sûre et contrôlée. Quelle est la prochaine chose dont vous avez besoin ? De savoir vous arrêter. Ici, votre entraîneur vous apprendra à transformer vos skis en chasse-neige (on utilise parfois l'expression pizza), en pivotant les jambes vers l'intérieur et en poussant sur les talons. Une fois votre apprentissage terminé, vous vous entrainerez à descendre une pente douce en chasse-neige puis à vous arrêter progressivement sur le sol plat, toujours grâce à votre chasse-neige. Enfin, vous apprendrez à vous relever après une chute, ce qui est beaucoup plus facile qu'il n'y paraît, mais qui devient vite un jeu d'enfant. |
Le ski est un excellent moyen de profiter du plein air et de faire de l'exercice. Cela peut être un peu intimidant au début, mais avec un peu d'entraînement, vous pourrez skier comme un pro en un rien de temps. |
| Le parc national de Yellowstone est un parc national américain situé dans l'ouest des États-Unis, principalement dans l'angle nord-ouest du Wyoming, et s'étendant dans le Montana et l'Idaho. Ce parc a été fondé par le 42ᵉ Congrès des États-Unis, avec la ratification de la loi sur la protection des parcs nationaux de Yellowstone par le président Ulysses S. Grant, le 1er mars 1872. Yellowstone a été le premier parc national des États-Unis et est également considéré comme le premier parc national du monde. Le parc est connu pour sa faune et ses nombreuses caractéristiques géothermiques, en particulier le geyser Old Faithful, l'un des plus populaires. Bien que de nombreux types de biomes y soient représentés, la forêt subalpine y est la plus abondante. Il fait partie de l'écosystème des forêts des South Central Rockies. |
Le parc national de Yellowstone est le premier parc national aux États-Unis et au monde. Il est situé dans l'ouest des États-Unis, principalement dans le coin nord-ouest du Wyoming et s'étend dans le Montana et l'Idaho. Le parc est connu pour sa faune et ses nombreuses caractéristiques géothermiques, notamment le geyser Old Faithful. |
Test
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Résumé |
| L'hypothèse de l'efficacité du marché (EMH) est une hypothèse en économie financière indiquant que les prix des actifs reflètent toutes les informations disponibles. Cela signifie directement qu'il est impossible de "surpasser le marché" de manière cohérente en fonction des risques, car les prix des marchés ne devraient réagir qu'aux nouvelles informations. Étant donné que l'EMH est formulé en fonction de l'ajustement du risque, il effectue des prédictions testables uniquement lorsqu'il est associé à un modèle de risque particulier. C'est pourquoi les recherches sur l'économie financière depuis les années 1990 se sont concentrées sur les anomalies du marché, c'est-à-dire sur les écarts par rapport à des modèles de risque spécifiques. L'idée que les rendements du marché financier sont difficiles à prédire remonte à Bachelier, Mandelbrot et Samuelson, mais elle est étroitement liée à Eugene Fama, en partie à cause de son influence sur la recherche théorique et empirique en 1970. L'EMH fournit la logique de base pour les théories modernes des prix d'actifs en fonction du risque, et des cadres tels que la tarification des actifs en fonction de la consommation et la tarification des actifs intermédiaires peuvent être considérés comme la combinaison d'un modèle de risque avec l'EMH. De nombreuses décennies de recherche empirique sur la prévisibilité des retours ont trouvé des résultats mitigés. Les recherches dans les années 1950 et les années 1960 ont souvent révélé un manque de prévisibilité (par exemple, Ball et Brown 1968 ; Fama, Fisher, Jensen et Roll 1969), mais les années 1980-2000 ont connu une explosion des prédicteurs de rendement (par exemple, Rosenberg, Reid et Lanstein en 1985 ; Campbell et Shiller 1988 ; Jegadeesh et Titman 1993). Depuis les années 2010, les études ont souvent révélé que la prévisibilité des rendements est devenue plus inefficace, car celle-ci échoue à cause d'un manque d'échantillonnage (Goyal et Welch 2008) ou a été affaiblie par les avancées technologiques dans le domaine des échanges boursiers et de développement de l'investissement (Chordia, Subrahallam, et Tong 2014 ; McLean et Pontiff 2016 ; Martineau 2021). |
L'hypothèse de l'efficacité du marché (EMH) stipule que les prix des actifs reflètent toutes les informations disponibles, ce qui empêche de surpasser le marché de manière cohérente en fonction des risques. Malgré des décennies de recherche empirique, l'EMH reste un principe fondamental dans les théories modernes des prix d'actifs basées sur les risques, bien que sa capacité prédictive soit entravée par la découverte des prédicteurs de rendement et la difficulté de la prévisibilité des résultats hors échantillon.
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| Modèle : |
gemini-1.0-pro-001 |
| Température : |
0.2 |
| Nombre maximal de jetons de sortie : |
2 048 |
| TopK : |
40 |
| TopP : |
0,95 |
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