Яндекс браузер добавил инструменты для повышения продуктивности на основе технологии YandexGPT. Теперь браузер помогает эффективно решать повседневные задачи, связанные с контентом, без использования отдельных сервисов или приложений", — говорится в сообщении.
В частности, теперь нейроредактор позволяет создавать тексты с помощью YandexGPT, редактировать их, менять стиль. Его можно попросить сократить текст и адаптировать его для слайдов презентации, переписать в официально-деловом стиле или разбить на пункты списка. Редактор поддерживает русский и английский языки. Кроме того, в нем есть история работы с текстами, благодаря чему теперь прямо в браузере удобно писать и хранить собственные заметки.
В браузере появился обновленный встроенный переводчик с YandexGPT, он научился различать предметную область текста и использовать соответствующую лексику. Так, для научной статьи инструмент подберет специальные термины, а для поста из кулинарного блога — общеупотребительные. Также в переводчик, который понимает более 100 языков, теперь можно загружать произвольные тексты, изображения или ссылки на сайты.
Спустя два года после того, как Chatgpt покорил мир, генеративный искусственный интеллект, похоже, столкнулся с препятствием.
Энергозатраты на создание и использование более крупных моделей растут, а прорывы становятся все сложнее.
К счастью, исследователи и предприниматели ищут способы обойти ограничения. Их изобретательность не просто преобразует ИИ.
Она определит:
какие фирмы преуспеют,
победят ли инвесторы и
какая страна будет господствовать над технологией.
Большие языковые модели имеют большой аппетит к электричеству. Энергии, используемой для обучения модели OpenAI gpt-4, хватило бы для питания 50 американских домов на протяжении столетия.
И по мере того, как модели становятся больше, расходы быстро растут.
По одной из оценок, обучение самых больших современных моделей стоит 100 миллионов долларов; следующее поколение может стоить 1 миллиард долларов, а следующее — 10 миллиардов долларов.
Вдобавок ко всему, запрос модели ответить на запрос сопряжен с вычислительными затратами — от 2400 до 223 тысяч долларов, чтобы обобщить финансовые отчеты 58 тысяч публичных компаний мира. Со временем такие затраты на «вывод» при сложении могут превысить стоимость обучения.
Понимаю, что не популярная тема, но тем не менее
Сегодня представляю вам анализ компании C3.ai, основанной в 2009 году Томасом Сибелем. Изначально компания носила название C3, что означало Carbon Measure, Mitigate and Monetize. В 2013 году название изменилось на C3 Energy, в 2016 — на C3 IoT, а в 2019 году, за год до IPO, снова поменяли название на C3.ai.
Можно сказать, что добавление ".ai" стало маркетинговым ходом, направленным на привлечение внимания рынка и инвесторов. Хотя я не осуждаю этот выбор, частые изменения названия в короткий срок выглядят довольно странно.
C3.ai
C3.ai (C3) — это компания, занимающаяся разработкой и продажей SaaS. Среди её сервисов: C3 AI Applications, C3 AI Platform и C3 Generative AI. Хотя эти программы представлены как отдельные продукты, они тесно связаны между собой.
Возможно, это самая смелая попытка на Уолл-стрит использовать новомодные инструменты искусственного интеллекта для имитации легенд финансов.
Финтех-стартап Intelligent Alpha запускает ETF на базе чат-бота, который обещает задействовать интеллектуальную мощь самых выдающихся умов мира инвестиций - Уоррена Баффета, Стэнли Дракенмиллера, Дэвида Теппера и многих других.
Под не столь утонченным названием — Intelligent Livermore ETF – продукт построен на инвестиционных идеях, сгенерированных ChatGPT, Gemini и Claude, получивших название “инвестиционный комитет”, которые должны быть вдохновлены мыслями и действиями знаменитых финансовых менеджеров. Торги начнутся в среду.
Список персон, на которых нацелен ETF — помимо Баффета, Дракенмиллера и Теппера — будет включать Дэна Леба, Пола Сингера и других, хотя активы фонда могут не обязательно отражать реальные ставки этих инвесторов.
www.bloomberg.com/news/articles/2024-09-18/warren-buffett-david-tepper-s-brainpower-fuels-new-chatbot-etf
Последние пару лет развитие языковых нейросетей как будто бы шло по принципу «больше, длиннее, жирнее»: разработчики пытались раздуть свои модели на как можно большее число параметров и прогнать через них максимальный объем тренировочных данных. 12 сентября OpenAI выпустили новую LLM, которая добавляет в это уравнение еще одно измерение для прокачки: теперь можно масштабировать объем «мыслей», который модель будет тратить в процессе своей работы. В этой статье мы разберемся, чему научилась новая GPT o1, и как это повлияет на дальнейшую эволюцию ИИ.
/>Это гостевая статья от Игоря Котенкова, автора прекрасного канала Сиолошная про нейросети и космос. Я в данном случае выступаю только в качестве редактора. =)
В конце прошлой недели OpenAI анонсировали и сразу же выпустили новую модель. Вопреки ожиданиям, её назвали не GPT-5, а o1.
Сегодня инвестирование — это не просто выбор активов, это профессиональная диверсификация потенциальных доходов и диверсификация потенциальных рисков. Это умение найти и использовать все возможные инструменты для достижения стабильного роста капитала.
Современный инвестор, как правило, уже сформировал для себя несколько инвестиционных портфелей. Но, к сожалению, традиционные методы инвестирования больше не приносят ожидаемых результатов и не могут обеспечить адекватную прибыль.
Технологии трансформируют одну отрасль за другой – и инвестиции не исключение. Уже сейчас алгоритмические решения способны создавать уникальные инвестиционные стратегии, которые имеют значительное преимущество перед традиционными методами, и не просто следуют за рынком, а опережают его.
Так что же модели Искусственного интеллекта и технологии Машинного обучении способны дать современному инвестору?
1. Улучшение диверсификации и управление рисками: Алгоритмы анализируют огромные объемы данных, находя возможности и оценивая риски с точностью, недоступной для человеческого анализа. Это дает возможность эффективно диверсифицировать существующий портфель и минимизировать влияние рыночной волатильности.
🐌 Французская газета «Либерасьён» пишет, что после первого раунда «батонной дипломатии» Дуров резко воспылал энтузиазмом к идее сотрудничества с правоохранительными органами – и теперь грассирующие лё прокуроры наперегонки несутся по коридорам французской прокуратуры, чтобы подать официальные запросы на предоставление данных в Telegram по всем своим «делам-висякам».
/>🐌 Роскомнадзор планирует потратить 59 млрд рублей за следующие пять лет на то, чтобы повысить эффективность блокировки VPN до 96%.
В естественных науках модель превзошла результаты докторов и кандидатов наук в сложном тесте GPQA diamond, оценивающем знания в области химии, физики и биологии. «Это не означает, что o1 умнее любого кандидата наук, — поясняют разработчики. — Это говорит о том, что модель способна решать некоторые задачи на уровне высококвалифицированных специалистов».