искусственный интеллект

Текущая ситуация и пики 2025 года

На момент 21 февраля 2025 года цены на золото, вероятно, находятся на высоком уровне, если учитывать прогнозы аналитиков, таких как Goldman Sachs, которые недавно повысили целевой уровень до $3100 за унцию к концу 2025 года (по данным Bloomberg). Это предполагает устойчивый рост в течение года, возможно, с новыми историческими максимумами. Однако ваш вопрос подразумевает, что пик уже достигнут или будет достигнут в 2025 году, после чего может последовать снижение, аналогичное предыдущим периодам, например, 2012–2014 или 2022 годов.

Исторические параллели

1. Снижение 2012–2014 годов:
   После пика около $1900 в 2011 году золото упало на 30% к январю 2014 года ($1200–$1250). Это было связано с укреплением доллара, ожиданиями ужесточения политики ФРС и снижением инфляционных страхов. Ключевое: снижение растянулось на два года и сопровождалось резким обвалом в апреле 2013 года.

1. Снижение апреля-октября 2022 года:
   С $1950 до $1650 (около 15–20%) за полгода. Причина — агрессивное повышение ставок ФРС, укрепление доллара и адаптация рынка к геополитической нестабильности. Это было более краткосрочной коррекцией.

( Читать дальше )

Достал из своих  загашников «веселую картинку» решил провести её анализ с помощью ИИ Grok3 от Илона Маска. 
Интересная информация получается, сильно не анализировал еще, но как бы пока в настоящем все получается в цвет — самый удачный год для инвестиций был 2024 по крайней мере для рынка РФ)), прошу ознакомиться с материалом), хороших инвестиций!





  Это изображение — график под названием «Периоды, когда можно зарабатывать деньги», приписываемый Сэмюэлю Беннеру, датированный 1875 годом. Он выглядит как финансовый прогноз или график циклов, описывающий повторяющиеся экономические паттерны во времени. График разделён на три категории, обозначенные как A, B и C, каждая из которых представляет разные экономические фазы и стратегии инвестирования. Вот подробный анализ изображения и его текста:


1. Название и авторство

• Название «Периоды, когда можно зарабатывать деньги» намекает на руководство по определению оптимальных моментов для финансовых решений, таких как покупка или продажа активов.

( Читать дальше )

Ресурс Securities.io опубликовал статью исполнительного директора и руководителя отдела управления портфелем Mind Money Алексея Афанасьевского "За пределами шумихи: на что на самом деле способны торговые боты с ИИ". Знакомим вас с сокращенным вариантом публикации.

 Место ИИ в трейдинге

В высокочастотном трейдинге(HFT) искусственный интеллект находит актуальное применение в течение последних 5-7 лет. В отличие от традиционных подходов с низкой задержкой, где главный компонент — на более быстрое оборудование, алгоритмы ИИ могут быть использованы для прогнозирования микроструктур книг заказов за сотни миллисекунд, максимум — пару секунд. Это освобождает трейдеров от необходимости постоянно менять и так недешевое оборудование на более быстрое.

Впрочем, это решение уже «собрало сливки», а теперь так работает избыточное число игроков, раз за разом сокращая доходность.

Помимо HFT, ИИ способен анализировать многолетние базы данных. И это позволяет ему выявлять мельчайшие закономерности и взаимосвязи, которые аналитики-люди могут банально прозевать.

( Читать дальше )

Раз в неделю мы запрашиваем у инвесторов комментарии по самым интересным новостям и делимся их мнением с вами.

Ранее мы рассказывали, что государство будет делиться данными для обучения ИИ. Сегодняшний пост на эту тему для нашего канала подготовил Александр Абрамян. 

Ниже публикуем независимое мнение автора.

Государства обладают наибольшим количеством агрегированных данных, а российское правительство решило поделиться этими данными для обучения искусственного интеллекта.

Уже в феврале госорганы и частные разработчики ИИ смогут бесплатно получить доступ к размеченным государственным базам данных в рамках федерального проекта «Искусственный интеллект», входящего в состав нацпроекта «Экономика данных».

О каких данных идет речь? В первую очередь, фото и видео Росреестра, Росстата и других ведомств. С их помощью ИИ сможет обучиться на изображениях городов и предложить решения в таких сферах, как урбанистика, транспорт, ЖКХ, экология и прочих.

Представим, что в скором будущем ИИ проанализирует терабайты фото и видео с улиц городов и камер в режиме онлайн и начнет подсказывать, где нужно починить дорогу, где случилось ДТП и необходимо вызвать наряд полиции, автоматически перенастроит светофоры, чтобы снизить заторы, и т.д.

( Читать дальше )

В России наблюдается рост энергопотребления дата-центров (ЦОДов), используемых для обучения моделей искусственного интеллекта. Дефицит мощностей особенно ощутим в Москве, Санкт-Петербурге, на юге России, в Сибири и на Дальнем Востоке.

Среднее потребление одной серверной стойки без ИИ – 5–10 кВт, а с ИИ – до 40 кВт. Это требует развития электросетевой инфраструктуры. Крупные компании, такие как «Яндекс» и «Сбер», строят собственные ЦОДы, но процесс подключения к электросетям может занять годы.

По данным на 2024 год, ЦОДы в России использовали 2,6 ГВт электроэнергии, что составляет 1% от общей мощности энергосистемы. Однако прогнозируется, что потребление будет расти на 30–40% ежегодно. В юго-восточной части Сибири и на юге страны к 2030 году возможен дефицит до 2,9 ГВт.

Основная проблема – не нехватка электроэнергии, а ее распределение. Для решения требуется модернизация подстанций и развитие сетей. В противном случае дефицит мощностей может замедлить развитие российского ИИ.

( Читать дальше )

Вбиваю в переводчик с русского на китайский.
«Начальника когда уже будем делить наши денежки, однако».

Переводит вот так:
然而，环城公路的负责人已经分享了这笔钱

Потом делаю обратный перевод и выдает вот это:

«Однако человек, отвечающий за кольцевую дорогу, уже поделился деньгами»

Чудны твои дела искусственная еб...

То есть, предшественника сегодняшнего мера Москвы, господина в кепке, «помогайки» первыми раскусили на МКАДЕ .

Интересно только с кем же он поделился?

В 2015 Маск убеждал Сэма Альтмана не жалеть никаких денег на найм топовых спецов, чтобы спасти человечество от зловредного супер-ИИ от Google – а сейчас он публично обзывает его «лжецом, жуликом и мошенником». В 2018 Маск «оценивал шансы OpenAI на успех как нулевые» – а теперь он хочет выкупить компанию за $97 млрд. В этом лонгриде мы детально разберемся: как так вышло, что Илон сначала помог запустить самую революционную ИИ-компанию современности, а потом стал главным ее хейтером?

Это гостевая статья от Леонида Хоменко – продуктового аналитика и автора канала «Трагедия общин» про искусственный интеллект и современные технологии. Я в данном случае выступаю как редактор, который изо всех сил пытался сделать этот интереснейший лонгрид чуть более вместимым в разумные рамки объема. =)

За последний год OpenAI неоднократно находилась в гуще захватывающих событий: скандал с неудавшимся увольнением Сэма Альтмана, уход из компании Ильи Суцкевера, а также несколько судебных исков от Илона Маска.

( Читать дальше )

Доброй ночи, коллеги!

Как я писал в предыдущем посте, недавно я стал счастливым обладателем подписки ChatGPT Pro.
В связи с этим счастливым событием решил потестировать Canvas.
Если кто не в курсе — это такая крутая диалоговая штука, которая в числе прочего может писать программы и даже их компилировать в законченные приложения.

И вот я решил потренировать Canvas в написании кода для глубокого обучения нейронной сети прямого распространения (обычный Deep Learning, без этих всяких CNN, RNN, трансформеров и прочей ереси).

Написал промпт для генерации кода на Matlab (моя любимая энжина для математических расчетов и экспериментов, как говорят в МГИМО: whom how).
Смысл задачи — предсказание знака следующего приращения цены (по набору предыдущих приращений).
Canvas попыхтел минуту и выдал короткий код с использованием вызовов функций из Deep Learning Toolbox. Он сразу заработал.

Но мы не ищем легких путей. Модель o1 умеет рассуждать — пусть рассуждает.
И я дал ей задание написать код с нуля (без Toolboxes) — чисто метод сопряженных градиентов (adjusted gradients) и обратное распространение ошибки (back propagation). Пороговая функция tanh(x). Все по классике, короче.

( Читать дальше )

Добрый вечер, коллеги!

В Пн 03.02.25 я сподобился приобрести подписку Pro на ChatGPT. Это недешево ($200/мес.), но очень полезно для работы. Модель o1pro очень неплоха, у 4o контекстное окно 128000 токенов (100 страниц формата A4 против 8000 токенов для подписки Plus, бесплатные варианты даже не обсуждаю), у o3 mini-high слабее ограничения на число запросов. Ну и самое главное — доступны опции Agent и Deep Research.

Речь пойдет о Deep Research. Эта такая крутая энжина, которая проводит полноценное исследование по интересующей тебя тематике. Сопит и пыхтит минут 30, лопатит весь доступный интернет и выдает саммари на 20-30 страниц с самим исследованием и перечнем первоисточников со ссылками. Ну это как промпт составить, здесь тоже целое искусство.
Работает очень хорошо, специалисту на подготовку такого отчета потребуется часов 6-8, неспециалисту — неделя (и результат будет плох, скорее).

Но хохма не в этом.
Меня заинтересовали отдельные аспекты интернет-трафика, в которых я слабо шарю (как ламер). Но любопытство меня одолевало, поэтому я попросил товарища с подпиской Pro запустить Deep Research, пока я тренировался с кредитками для оплаты (отдельный квест).

( Читать дальше )

Сегодня каждый получил персонального помощника, которому можно поручить искать информацию, писать письма и составлять списки покупок, переводить тексты, решать математические задачи. Довольно быстро технологии искусственного интеллекта стали по-настоящему массовыми и доступными для людей разных профессий.

Хотя работа нейросети очень похожа на работу человеческого мозга, все же есть существенные отличия. Даниил Ивашечкин, руководитель направления по разработке и внедрению искусственного интеллекта в «Норникеле», помогает разобраться, как машина и человек могут научиться понимать друг друга.

В новом выпуске вдумчивого подкаста обсудили, какое место занимает сегодня Россия в гонке технологий и какую роль могут сыграть доменные модели, почему «Норникель» сторонится нейронных сетей для управления производством и над какими языковыми моделями работает компания в этом году. Поговорили о том, что общего у сериала «Убежище» и хакатона «Норникеля», как искусственный интеллект поможет создавать компьютерные игры и изобретать лекарства.  

( Читать дальше )