КОРП-ДЕПО — Страница 769 — Новости и аналитика

Нефть в свободном падении и битва за медиа-империю: Что ждет инвесторов? (09.01.2026 03:32)

09.01.2026 от Денис Аветисян

А что до этих медиа-войн? Цирк с конями, не иначе. Warner Bros. Discovery, Paramount, Netflix… Все они хотят кусок пирога, но никто не хочет платить полную цену. Параллельно с тем, как цены на нефть неуклонно снижаются, эти ребята устраивают торгашки. И, как всегда, за все заплатит рядовой инвестор. Ничему жизнь не учит, я вам скажу. Запомните мои слова: это все закончится плохо. Будет «стрижка овец», как в лучшие времена.

Хрупкая сеть: как небольшие потрясения обрушивают финансовую систему

09.01.2026 от Денис Аветисян

Новое исследование показывает, что вероятность масштабных дефолтов в финансовых сетях резко возрастает при определенном уровне взаимосвязанности, что делает систему уязвимой даже к незначительным шокам.

Матрицы точности в мире больших данных: новый взгляд на оценки

09.01.2026 от Денис Аветисян

$Наблюдается сравнение величины [latex]\tau_p[/latex] и теоретического предела [latex]{\mathbf{a}}^{\to p}{\mathbf{S}_n}^{+}{\mathbf{a}}[/latex] при [latex]p=200[/latex] и ковариационной матрице [latex]{\boldsymbol{\Sigma}}=\left(r^{|i-j|}\right)_{i,j=1}^{p}[/latex], где параметр <i>r</i> изменяется от 0.3 до 0.7, причём в первом сценарии вектор [latex]{\mathbf{a}}[/latex] является равномерным с элементами, равными [latex]1/\sqrt{p}[/latex], а во втором - первые восемь элементов равны [latex]1/\sqrt{8}[/latex], в то время как остальные равны нулю.$

Исследование предлагает инновационный подход к оценке квадратичных форм матриц точности в условиях, когда число признаков значительно превышает число наблюдений.

Обучение языковых моделей: новый подход к стабильности и эффективности

08.01.2026 от Денис Аветисян

Жесткое отсечение, применяемое к вероятностям действий, подавляет ценные, хотя и маловероятные, прорывы в процессе рассуждений, в то время как предлагаемая регуляризация дисперсии, демонстрирующая тесное соответствие истимой расходимости Жансен-Шеннона, обеспечивает стабильность оптимизации даже при стремлении вероятности отклоняющегося действия к нулю, предотвращая коллапс обучения.

Исследователи предлагают метод, позволяющий более эффективно и предсказуемо настраивать большие языковые модели, используя регуляризацию на основе соотношения и дисперсии.

Смена режимов в данных: гибкий подход к моделированию временных рядов

08.01.2026 от Денис Аветисян

В рамках анализа временных рядов цен закрытия, разработанная не-однородная модель MS-GAMLSS позволила декодировать скрытые состояния и оценить их влияние на динамику цен, демонстрируя зависимость условных средних цен закрытия от цен на сырую нефть, при этом условные квантили, рассчитанные для нормального распределения, отражают диапазон вероятных значений в каждом состоянии.

Новая методика позволяет учитывать влияние внешних факторов на динамику изменений в данных, открывая возможности для более точного прогнозирования и анализа.