Хотя множество публичных компаний извлекли выгоду из революции ИИ, ни одна не увеличила свою стоимость в такой степени, как Nvidia (NVDA +8.01%). С начала 2023 года рыночная капитализация Nvidia увеличилась на колоссальные 3,9 триллиона долларов. (Это, если перевести в бананы, примерно равно высоте Эвереста, умноженной на количество кошек в интернете. Цифры, конечно, приблизительные, и зависят от сорта бананов и определения «кошки»).
![В рамках анализа равновесий Нэша для больших языковых моделей установлено, что при определенных соотношениях гиперпараметров, определяющих стимулы - [latex]\beta^{(A)}[/latex], [latex]\beta^{(I)}[/latex] и [latex]\beta^{(D)}[/latex] - возможно достижение равновесия, в котором вес подгруппы населения, определяющий ее влияние, стремится к нулю, что свидетельствует о потенциальном политическом исключении, однако данное явление ограничено дискретными областями в пространстве гиперпараметров и не влияет на общую математическую корректность модели при прочих равных.](https://arxiv.org/html/2602.06836v1/x1.png)
Новое исследование предлагает использовать принципы теории игр для управления сложными системами искусственного интеллекта и обеспечения их соответствия человеческим целям.
Обычно, когда индекс достигает очередной психологической отметки, все ждут коррекции. Но история показывает, что это не всегда так. В 1995 году, когда Доу-Джонс достиг 5 000, через год он вырос еще на 28%. А через три года – на 82%. Похоже, рынок, как старый конь, все еще может удивить. Или это просто иллюзия?
Геополитическая обстановка продолжает оказывать давление на инвесторов, но истинная опасность кроется в переоценке рисков. Инфляция, похоже, не собирается сдаваться, и прогноз на 2026 год может быть пересмотрен в большую сторону. Это означает, что ЦБ будет вынужден занять более жесткую позицию, что, в свою очередь, затормозит экономический рост. Но в этом кризисе кроется возможность! Инновационные компании, те, кто создает новые платформы и разрушает устаревшие сектора, именно они станут бенефициарами этой новой реальности. Мы должны фокусироваться на них, игнорируя краткосрочные колебания и сосредотачиваясь на долгосрочном потенциале.
![Зависимость математического ожидания [latex] \mathbb{E}\left[x\_{11,t}\mid x\_{11,t}>x\_{\<i>}\right] [/latex] от величины [latex] x\_{\</i>} [/latex] демонстрирует, что при увеличении порогового значения, ожидаемое значение переменной [latex] x\_{11,t} [/latex] также возрастает, что указывает на прямую зависимость между порогом и ожидаемым результатом.](https://arxiv.org/html/2602.06401v1/x1.png)
Исследование предлагает гибкий инструмент для количественной оценки рисков, особенно в условиях сложной взаимосвязи между различными факторами.