Если вы из тех, кто всегда видит пустоту, то, вероятно, заметили, что акции UPS упали на двузначный процент за последний год, в то время как S&P 500 взлетел. И да, компания тратит больше на дивиденды, чем генерирует свободного денежного потока. Нехорошо. Согласен. Но что поделать. Так уж устроен этот мир.
Компания Tesla, несомненно, заслуживает внимания. Её господин Маск, словно Фауст, заключил сделку с технологиями, пытаясь оседлать волну будущего. Его «Cybercab», как призрак, бродит по цехам, ожидая своего часа. Но, как известно, даже самый искусный кузнец не всегда способен выковать из железа меч. И уж тем более, не может гарантировать, что этот меч не обернется против его владельца.
И ныне, в лето 2025, почти половина всех трат в торговле принадлежит тем, кто владеет наибольшими богатствами. Это подобно тому, как солнце светит ярче над теми, кто возвышается над остальными. Ибо те, кто имеют средства, не знают границ в своих желаниях. А те, кто бедны, вынуждены считать каждую копейку. Ибо такова суровая правда жизни.
Грозная риторика Трампа… Да ладно, что он там говорит? Это цирк с конями, не более того. Глобальные инвесторы перекладываются в золото? Ну, перекладываются и перекладываются. Золото – это всегда надежно, но это не значит, что завтра оно взлетит до небес. Это просто перетекание капитала, а не реальный рост. И этот переток, как всегда, косвенно поддерживает рубль. Ну да, рубль… Его то и поддерживать-то нечем, кроме как надеждами на лучшее. Ощущение дежавю, знаете ли. То же самое было и в 2008-м, и в 2014-м. Ничему жизнь не учит.
![Анализ весов внимания после softmax для задачи анализа тональности SST-2 демонстрирует, что правильно классифицированные примеры позитивной тональности проявляют выраженную концентрацию внимания на поздних промежуточных слоях ([latex]L17-L28[/latex]), в то время как примеры с негативной тональностью характеризуются концентрацией весов внимания на слоях эмбеддингов и финальном слое ([latex]L0, L28[/latex]), что указывает на различия в стратегиях обработки информации в зависимости от тональности и корректности предсказания.](https://arxiv.org/html/2601.13288v1/x3.png)
Новое исследование предлагает метод выборочного анализа внутренних состояний языковых моделей для быстрой и экономичной классификации и модерации контента.