Amazon: Инвестиции в будущее или кратковременная паника?

Причина? Amazon заявила о намерении потратить 200 миллиардов долларов в этом году. Большая часть этих денег уйдет на дата-центры и, что любопытно, на искусственный интеллект. 200 миллиардов! Это, если перевести на более понятный язык, примерно как бюджет небольшой европейской страны. Хотя, если подумать, что Amazon – это не просто компания, а скорее сложная экосистема, то и расходы у нее соответствующие.

Иллюзии богатства: о криптовалютах и человеческой доле

Итак, что же необходимо предпринять, чтобы хотя бы смягчить участь того, кто решился вложить свои средства в эти эфемерные активы? Не ради обогащения, разумеется, ибо истинное богатство не в золоте, а в душевном равновесии и добродетели, но ради того, чтобы не лишиться всего, что имеешь.

Российский рынок: между санкциями и устойчивостью. Что ждет инвесторов в ближайшее время? (24.02.2026 23:32)

Отсутствие новых санкций со стороны ЕС, безусловно, оказывает поддержку нефтегазовому сектору и производителям удобрений. Это временное облегчение, но оно дает возможность компаниям адаптироваться к новым условиям и искать альтернативные рынки сбыта. Разумный инвестор должен использовать это время для анализа и принятия взвешенных решений.

Квантовые Грезы и Пыль

По расчетам McKinsey, к 2035 году рынок квантовых вычислений может достичь 72 миллиардов долларов. Цифра впечатляющая, если не думать о том, что это всего лишь прогноз. Как будто можно предсказать, что произойдет через десять лет, когда даже завтрашний день туманен. IonQ и D-Wave Quantum – вот имена, которые сейчас на слуху. Их акции, конечно, взлетают и падают, как листья на ветру, но всегда найдется кто-то, готовый поверить в чудо.

Обучение языковых агентов: новый подход к оценке действий

Система ProxMO адаптирует распределение ресурсов к сложности задач на уровне эпизода, используя модулирование, чувствительное к показателям успешности, и обеспечивает устойчивую оценку базового уровня за счет приближенной мягкой агрегации на уровне шагов, устраняя жесткие границы между ними.

Исследователи предлагают эффективный метод для повышения стабильности и результативности обучения больших языковых моделей, взаимодействующих с пользователем в многошаговых сценариях.