Курсы криптовалют

🚀 Готовы к криптовалютным новостям? Присоединяйтесь к Telegram-каналу @Cryptomoonru прямо сейчас! Получайте обновления в режиме реального времени, анализ рынка и советы инсайдеров. Не пропустите! Нажмите здесь: 👇

CryptoMoon Telegram


  • Вангард: Капля Пота и Миллионы

    Говорят, терпение – добродетель. А в инвестициях – это еще и необходимость. Годы, годы должны пройти, прежде чем скромные вложения превратятся во что-то ощутимое. Но есть один фонд, который, возможно, ускорит этот процесс. Пара сотен рублей в месяц… и через десятилетия – миллионы. Звучит как сказка, правда? Но в сказках, как известно, всегда есть доля правды.

  • Искусственный интеллект и мошенничество: опасный диалог
    Оценка предсказанных средних баллов по сценариям мошенничества, касающихся возможности принятия мер и доступа к информации, демонстрирует, что используемый метод декомпозиции влияет на эти показатели, при этом доверительные интервалы, охватывающие 94%, позволяют оценить разброс результатов, усредненных по различным моделям, типам агентов и методам обхода систем защиты.

    Новое исследование показывает, как большие языковые модели могут быть использованы для совершения киберпреступлений, и оценивает риски при отсутствии цензуры.

  • Рост «Сбера» и отток капитала: что ждет российский рынок? (26.02.2026 09:32)

    Ужесточение бюджетного правила, конечно, создает определенные турбулентности. Это сигнал, что государство переходит к более консервативной политике, стремясь удержать рубль и обуздать инфляцию. Но давайте смотреть глубже! Ослабление рубля, хоть и нежелательное в краткосрочной перспективе, может стать катализатором для роста экспортно-ориентированных компаний и стимулировать внутренние инновации. Главное – не зацикливаться на текущих проблемах, а видеть долгосрочные перспективы.

  • Самообучающиеся графовые аналитики: новый подход
    Анализ показывает, что подход «Аналитика, дополняющая генерацию» (AAG) превосходит существующие методы, демонстрируя улучшенные результаты в задачах генерации.

    Исследователи предлагают инновационный метод создания автономных систем анализа графовых данных, использующих возможности больших языковых моделей для координации и повышения эффективности.

  • Крипто-волатильность и регуляторный контроль: анализ текущих трендов и рисков (26.02.2026 07:45)

    Позитивные драйверы: Рост MORPHO на 11% с увеличением объема торгов на 33% – это значимый сигнал, демонстрирующий, что даже на фоне общего спада, отдельные проекты могут демонстрировать устойчивый рост. Это свидетельствует о здоровом спросе и, возможно, о технологическом превосходстве данного актива. Активность в сфере кибербезопасности, в свою очередь, указывает на растущую осведомленность и, следовательно, на повышенный интерес к защите данных, что является фундаментальным фактором для долгосрочной стабильности рынка.

  • Искусственный интеллект и экономика: поиск гармонии

    В статье анализируется, как существующая экономическая система, ориентированная на постоянный рост, препятствует безопасному и этичному развитию искусственного интеллекта.

  • Программный кризис: две акции со скидкой и перспективы

    Индекс iShares Expanded Tech-Software Sector ETF (IGV +3.11%) упал на 24% с начала года, по состоянию на 25 февраля. Похоже, боязнь быть съеденным ИИ вызвала паническую распродажу акций программных компаний, оцениваемых по принципу «чем дороже, тем хуже». Некоторые распродажи, признаться, вполне оправданы – цены взлетели до небес, а ИИ действительно представляет угрозу. Но есть компании, которые упали слишком сильно. О них и пойдет речь.

  • Искусственный обман: Как научить систему отличать правду от подделки в мире изображений
    Модель SimLBR, обучая различать реальные и искусственно изменённые изображения, намеренно вносит небольшие искажения в латентное пространство, заставляя её выстраивать более чёткую границу принятия решений вокруг исходных данных и тем самым повышая устойчивость к новым генеративным моделям.

    Новый подход SimLBR позволяет более эффективно выявлять сгенерированные искусственным интеллектом изображения, фокусируясь на чётком определении границ реальности.

  • Электромобили и спрогнозирование энергопотребления: возможности федеративного обучения
    Прогнозирование потребления энергии электромобилями, выполненное на случайно выбранных зарядных станциях из тестовых наборов Данди, ФЕУП, Боулдера и Пало-Альто, демонстрирует эффективность как статистических, так и методов машинного обучения в предсказании нагрузки.

    В статье рассматриваются современные методы прогнозирования спроса на электроэнергию для зарядки электромобилей, с акцентом на применение технологий федеративного обучения.