СОЛОДИН LIVE
48.3K subscribers
4.19K photos
101 videos
250 files
2.59K links
Канал об Инвестициях, Трейдинге и Жизни Дмитрия Солодина.

Youtube: youtube.com/user/uptrader/
Блог: boosty.to/solodin

ФинПрокачка: dsolodin.ru/finpro
ТехПрокачка: dsolodin.ru/techpro
ОпционПрокачка: dsolodin.ru/options

Обратная Связь: @gtsupport
加入频道
#INTC #технологии

Intel хочет ворваться в мир VR/MR гарнитур! Новый продукт на этом рынке - Visor - построен на Intel® One API

Я скорее всего себе его куплю - это уже выглядит привлекательно для работы - а именно замены мониторов, так как тут разрешение 4К на каждый глаз, мощный процессор QCOM XR2 - а главное схема питания без батареи (подключается по USB к различным устройствам), что даёт очень маленький вес очкам.

А Вы хотели бы заменить свои мониторы на эту штуку? 👇
#рынки #технологии

☝️ Мировой рынок электромобилей вырастет по прогнозам Bloomberg в 6 раз к 2035 году.

☝️ Это одна из причин моих инвестиций в литиевые компании, но возможно есть ещё какие-то идеи, связанные с этим прогнозом?

Может пора Tesla покупать? Давайте обсудим 👇
#технологии #Китай #США

Вот мне часто говорят - Диман, ты ничего не понимаешь, зачем за Китай топишь и их технологии, это всё выдумки и вообще - они могут только копировать и всегда обречены отставать...

Ну народ - я просто статистику смотрю = кто сколько вкладывает, сколько технологических кластеров, сколько патентов в год, сколько научных публикаций и прочее и прочее 🤷‍♂️

👆 Вот пример: Китай тратит на развитие технологии квантового компьютера в 5 раз больше, чем США 🤷‍♂️ Учтите - в Китае всё дешевле и по факту это в 10 раз больше 🤷‍♂️

Ну если так - почему вы все удивляетесь, когда я говорю о лидерстве Китая и США в этой области - мол китайцев там и рядом не стояло? Стояло, ещё как ...

Я уже публиковал рейтинг лидерства в ключевых технологиях - Китай там не на последнем месте очевидно:
https://yangx.top/goodtraders/6832
#GOOG #технологии

⚡️ Google Research и исследовательская лаборатория Google в области искусственного интеллекта DeepMind сообщили подробности о семействе передовых больших языковых моделей Med-Gemini, разработанных для применения в сфере здравоохранения.

👉 В
тесте MedQA (USMLE) модель Med-Gemini достигла точности 91,1 %, используя стратегию поиска, основанную на неопределённости.

👉 Набор моделей также превзошёл людей в обобщении медицинских текстов и составлении рекомендаций, причём врачи в половине случаев оценивали ответы Med-Gemini-M 1.0 как хорошие или даже лучше, чем ответы экспертов.

👉 По семи мультимодальным бенчмаркам, включая проверку по изображениям New England Journal of Medicine (NEJM), модель Med-Gemini показала гораздо лучшие результаты, чем GPT-4.

📍 Med-Gemini — это семейство больших мультимодальных моделей (LMM), каждая из которых имеет своё предназначение. В отличие от больших языковых моделей, которые «демонстрируют неоптимальные клинические рассуждения в условиях неопределённости», страдают галлюцинациями и предвзятостью, Med-Gemini дают «фактически более точные, надёжные и детальные результаты для сложных задач клинического обоснования», чем их конкуренты, включая GPT-4, утверждает Google.

Поддержка Med-Gemini эффективного поиска в базе данных электронных медицинских карт Electronic Health Record (EHR) позволит «значительно снизить когнитивную нагрузку и расширить возможности врачей за счёт эффективного извлечения и анализа важной информации из огромных объёмов данных пациентов», утверждает Google.