AI

Без сильных умственных усилий, без ChatGPT, без ИИ, и без нейросетей, только находчивостью и смекалкой можно было заработать более 320% за один месяц.

С конца сентября — мощнейший тренд в акциях DJT! 

( Читать дальше )

Рассмотрим, как искусственный интеллект AI (ИИ) и блокчейн объединяются, чтобы революционизировать мир технологий. А также, как ИИ улучшает безопасность, ускоряет транзакции и оптимизирует работу децентрализованных систем.




В Телеграмм канале, можно найти про криптовалюту, аналитику и многое другое. Подписывайтесь: 
https://t.me/rockettema

OpenAI только что привлекла $6,6 млрд при оценке в $157 млрд. Раунд возглавил Thrive Capital, а среди других крупных участников были Microsoft, Nvidia и SoftBank. Несмотря на прогнозируемый убыток компании в $5 млрд в 2024 году, оценка OpenAI превышает совокупную рыночную капитализацию Reddit, Ryanair, Live Nation, Kering и Volkswagen.

/>

OpenAI стала синонимом «искусственного интеллекта». Как изобрели современный искусственный интеллект? Как и многие научные открытия это произошло по счастливой случайности.

Заходите на тг канал https://t.me/TradPhronesis

Nvidia стала одной из самых дорогих компаний в мире (~$3 трлн) из-за революции ИИ. После выпуска ChatGPT в ноябре 2022 года спрос на ИИ/LLM (большие языковые модели) резко возрос. Это означало больше центров обработки данных и больше вычислительной мощности.

Основу всех этих дополнительных вычислений составляют графические процессоры (GPU). Именно их производит Nvidia, и она производит их лучше, чем кто-либо другой. В результате спрос на их GPU резко возрос.

/>

Сегодня многие из крупнейших технологических компаний тратят значительную часть своих общих капитальных затрат на графические процессоры Nvidia. Например, Microsoft тратит почти 40 процентов своих общих капитальных затрат на Nvidia, по сравнению с менее чем 10% примерно год назад. На графике можно увидеть, сколько денег технологические гиганты отправляют Nvidia.

Это объясняет, почему доля Nvidia на рынке вычислений с использованием искусственного интеллекта составляет от 80% до 95%.

( Читать дальше )

Заранее прошу поставить лайк- внизу статьи я прикрепил уникальные программы которые сейчас реально сложно найти + мой собственный софт и примеры кода, который я сделал специально для вас.

В этой статье Вы узнаете как обучить и поставить на торговлю в терминал нейросеть без знания программирования(простой способ — в самом низу). В данной статье не говориться как сделать прибыльную нейросеть, но если будет много лайков — я напишу про это подробней. В одной из следующих тем, например — я хочу написать про генераторы торговых стратегий — поэтому ставьте лайк, чтобы у меня была мотивация.

Поехали!

( Читать дальше )

Как я мучил Ламу обзором Романа Андреева ))))

Ситуация на текущий момент<br />08 августа 2024, 07:50|<br />RomanAndreev<br />Проверенный аккаунт<br />Еще<br />08.08.2024. Вчера индекс ММВБ закрыл день зелёной свечкой, успев и лой свой обновить от 5.08., отбившись от локальной поддержки на 2805 и после этого доехать до ближайших сопротивлений (на сегодня — 2881 и 2902), отбившись от нижнего. Текущая разволновка с 26.07 вроде как получила весь комплект волн вниз, однако слабый перелой 05.08 может говорить о завершении волны более мелкого порядка и предполагать ещё одну волну вниз, которая, если и будет, то как раз из зоны 2881-2902. Смотрим за отработкой сопротивлений сегодня: отбой от уровней и проход сигнального локального уровня 2835 увеличат шансы на ещё одну волну вниз, где минимальной целью будет прокол вчерашнего лоя, а более серьёзными — отметка 2766 и кластерная зона 2743-2720.<br />Отмена сценария — пробой с ретестом 2902 — в этом случае мы получаем сигнал на более глубокую коррекцию или даже разворот и новые верхние цели: 2942 (60ЕМА233) и зона 2959-2965.

( Читать дальше )

Инструменты искусственного интеллекта могут быть использованы для классификации торговых сессий по паттернам. Для этого можно использовать среду программирования Python. Здесь мы изложим концепцию.

Вы когда-нибудь думали о торговой сессии как о… цветке?"

Когда я впервые предложил такую тему своим менеджерам хедж-фондов, то увидел, как они растерялись. Уверен, что некоторые из них начали бормотать и интересоваться, не курил ли я и не ел ли каких-нибудь необычных цветов! Тем не менее, я был серъезен, и позвольте мне объяснить почему.

Давайте вернемся в 1936 год, когда британский ученый по имени Рональд Фишер разработал «алгоритм» для распознавания видов радужных оболочек по нескольким числовым характеристикам. Набор данных по радужной оболочке глаза — это «Hello world» науки о данных, то есть он широко используется для отработки основных алгоритмов машинного обучения (ML). Он состоит из пяти столбцов: длина лепестка, ширина лепестка, длина чашелистика, ширина чашелистика и тип вида. Исследователи измерили различные характеристики цветков ириса и записали их в цифровом виде. Фишер использовал четыре признака — длину чашелистика, ширину чашелистика, длину и ширину лепестка — для классификации трех видов ирисов (названных setosa, versicolor и virginica).

( Читать дальше )

Сознательная часть мозга делает свою работу, но и бессознательная не спит. И она у меня генерировала… опасения на тему AI и будущего, ближайшего и не очень. Сделал некоторый заныр по некотором веткам этой тематики, чтобы получить для себя ответы на некоторые вопросы, в частности в разрезе конкретных рисков и опасений. Немножко причесал представление по этой теме.

 

Ну что, если будущее ещё не наступило, то уже явно подступает.

 

Многое из того, что мы читали в фантастических книжках уже за окном или скоро будет.

 

Что например:

— Разговаривать с костюмом, машиной, компьютером, чем угодно.

— Говорить компьютеру: найди мне то, обобщи мне это, а помнишь, а как ты думаешь, а приблизь картинку и т.д.

— Более мощный AI (а-ля AGI) – тоже не выглядит чем-то далёким.

— Роботы уже прыгают, ходят очень бодро, мелкая моторика уже тоже вполне ух, LLM к ним уже тоже прикручивают, в том числе мультимодальные, это все постепенно становится лучше, в какой-то момент покажут что-то прорывное, каким был в свое время айфон, например.

( Читать дальше )

                          


( Читать дальше )

Демократизация доступа к вычислительным мощностям — один из ключевых драйверов роста развития Generative AI. На сегодняшний день одним из основных сдерживающих факторов для разработки новых больших языковых моделей (LLM), которые обеспечивают работу Generative AI, является крайне высокая цена процессоров (GPU), из-за чего стоимость разработки одной модели может превышать $100M.

Ключевой причиной крайне высоких цен является резкая нехватка процессоров на рынке: в 2023 единственным чипом, адаптированном под создание больших фундаментальных моделей, был H100 от Nvidia, стоимость которого превышает $40k за единицу, в то время как для обучения и работы таких моделей, как Anthropic Claude или GPT-4 OpenAI, требуются тысячи GPU.

Однако рынок начинает меняться и в скором времени монополия Nvidia может закончиться. На этой неделе был представлен новый процессор Intel Gaudi 3 разработанный специально для обучения Generative AI. Согласно пресс-релизу, производительность нового чипа Intel в 1.7х превосходит результаты Nvidia H100 и в 1.3х превышает заявленные результаты H200, нового поколения процессоров Nvidia, релиз которых запланирован в середине 2024.

( Читать дальше )