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


  • XRP ETF привлекает капитал, MicroStrategy демонстрирует устойчивость, Polygon формирует паттерн разворота (08.02.2026 12:15)

    Позитивные драйверы: Приток $45 млн в XRP ETF является четким сигналом институционального интереса к активу, что может спровоцировать дальнейший рост. MicroStrategy, несмотря на внушительный долг, демонстрирует устойчивость благодаря своей стратегии удержания Bitcoin. Polygon, формируя паттерн двойного дна, дает надежду на разворот тренда. Все это указывает на потенциальные возможности для роста, которые нельзя игнорировать.

  • Понимание стратегий агентов: новый взгляд на обучение с подкреплением
    Предлагаемая система формирует гипотезы о динамике обучения, используя LLМ-обобщения и Meta-Autointerp на основе признаков разреженного автокодировщика, после чего проверяет эти гипотезы как автоматизированной LLM-оценкой, так и посредством пользовательских исследований.

    Исследователи предлагают метод анализа поведения интеллектуальных агентов в сложных многоагентных средах, позволяющий выявлять закономерности в процессе обучения.

  • Золото Баффета: Игра Теней и Упущенная Прибыль

    Во время ежегодного собрания акционеров Berkshire Hathaway в 2018 году, этот оракул финансового мира, с привычной для него иронией, изложил свою точку зрения на золото. Он, словно опытный шахматист, предсказал, что инвестиции в этот металл окажутся менее прибыльными, чем вложения в фондовый рынок. Но что, если бы кто-то, вопреки совету Баффета, все же рискнул? Какова была бы сумма его выигрыша или проигрыша сегодня?

  • IEMG и SPGM: Взгляд со стороны

    Итак, IEMG и SPGM. Первый – это чистокровный представитель развивающихся рынков, а второй – нечто вроде всемирного клуба, где развитые и развивающиеся экономики мирно сосуществуют. Разберемся, что это значит для вашего кошелька, а главное – для вашего душевного спокойствия.

  • Разумный агент для работы с изменяющимися знаниями
    TKG-Thinker демонстрирует автономное взаимодействие с графами знаний посредством цикла «размышление-действие-наблюдение», обеспечивая верифицированное временное рассуждение, в отличие от существующих LLM-методов.

    Новая система TKG-Thinker использует обучение с подкреплением, чтобы самостоятельно находить ответы на сложные вопросы, основанные на данных, меняющихся во времени.

  • Предсказание «Мертвых Зон»: Искусственный интеллект на страже прибрежных экосистем
    Прогнозирование ежедневной прибрежной гипоксии осуществляется посредством разработанного рабочего процесса, позволяющего оценивать уровень кислорода в прибрежных водах и предсказывать возникновение зон с его недостатком.

    Новое исследование демонстрирует, как модели глубокого обучения способны с высокой точностью прогнозировать ежедневное возникновение прибрежной гипоксии в Мексиканском заливе.

  • Солнечная энергетика: Прогноз с учетом вероятностей и регионов
    Предложенная модель прогнозирования AQ-RNN, представленная в виде блок-схемы, демонстрирует архитектурный подход к предсказанию, в котором акцент сделан на создании саморазвивающейся экосистемы, а не на жестком конструировании, что подразумевает предвидение потенциальных точек отказа в будущем.

    Новая модель глубокого обучения позволяет точнее предсказывать выработку солнечной энергии, учитывая неопределенность и взаимосвязь между регионами.

  • Кластеризация без глубинного обучения: новый подход к анализу данных
    Глубокая кластеризация и кластеризация CaD, несмотря на различную методологию - использование глубокого обучения против жадного поиска с распределенным ядром - преследуют единую цель: отображение кластеров входных данных в центроиды в отображенном пространстве, демонстрируя альтернативные подходы к достижению общей задачи.

    В статье показано, что современные задачи кластеризации можно эффективно решать, отказавшись от сложных нейронных сетей и используя распределенный подход к определению кластеров.

  • Ford и Rivian: Игра стоит свеч?

    Ford, скажу я вам, компания с историей. Они знают толк в машинах, в двигателях внутреннего сгорания, в том, как заставить железо работать. Но времена меняются, и электричество стучится в двери. Они начали двигаться в сторону электромобилей, но, по-видимому, поняли, что не все так просто. Спрос на электромобили, знаете ли, не всегда соответствует ожиданиям, а строить заводы – дело дорогое. Решили они вернуться к гибридам, да и от полностью электрической версии своего знаменитого F-150 отказались. Что ж, разумно, хотя и не без потерь.