Оба фонда – это, по сути, способ купить биткоин через обычный брокерский счет, избегая головной боли с кошельками и ключами. Представьте себе, что вам нужно хранить бриллианты дома. Вместо этого, вы просто покупаете акции фонда, который хранит их за вас. Удобно? Да. Немного страшно? Тоже да.
Есть компании, которые, словно старые фермеры, знают цену труду и знают, как делиться урожаем. Brookfield Renewable (BEPC 0.67%)(BEP 0.73%), Main Street Capital (MAIN 0.93%), и Realty Income (O +1.45%) – вот три имени, которые я выделил в своем списке. Они не обещают золотые горы, но предлагают стабильный доход, как надежный колодец в засушливое время. Вот почему я присматриваюсь к ним в этом месяце.
В эпоху, когда искусственный интеллект стал новым божеством, Nvidia, несомненно, является его главным жрецом. Эта компания, подобно талантливому художнику, превратила графические процессоры в произведения искусства, питающие самую суть новой технологической революции. В то время как другие пытаются скопировать её успех, Nvidia сохраняет свою уникальность, подобно тому, как бриллиант отличается от подделки. Её программная платформа CUDA – это не просто инструмент, а своего рода язык, на котором говорит искусственный интеллект. И, конечно, нельзя забывать о её портфеле сетевых решений, которые обеспечивают бесперебойное функционирование этой сложной системы. Разумная цена, учитывая потенциал, делает Nvidia особенно привлекательной.
AppLovin, как и все уважающие себя империи, столкнулась с целым рядом проблем. Но сегодняшнее падение, судя по всему, вызвано тем, что на горизонте замаячила новая угроза – искусственный интеллект, который претендует на то, чтобы переписать правила рекламной игры. Компания CloudX, словно выскочивший из рукава фокусника, представила свое решение, основанное на автоматизации с использованием больших языковых моделей (LLM), и рынок, как всегда, запаниковал. Впрочем, паника – это двигатель торговли, а иногда – просто способ потерять все свои сбережения.
Исследователи представили эффективный метод, позволяющий улучшить обучение моделей машинного обучения, работающих со сложными вероятностными зависимостями.