🚀 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
- Аналитический обзор рынка (25.11.2025 15:32)
“НОВАТЭК” и “Газпром” демонстрируют активную инвестиционную деятельность, реализуя крупные проекты, такие как газопровод “Волхов – Мурманск”. “Газпром” остается ключевым игроком на глобальном энергетическом рынке, особенно в контексте поставок в Китай, где доля компании составляет около 20%. Поставки российского угля в Китай также демонстрируют рост, потенциально превысив 100 млн тонн в год. Согласно заявлениям руководства, российско-китайский фонд инвестировал $1.3 млрд в более 40 проектов.
- Финансовые знания для ИИ: Новый взгляд на поиск информации
Исследование показывает, как современные системы поиска и обработки информации могут значительно повысить точность ответов ИИ на сложные финансовые вопросы.
- Аналитический обзор рынка (25.11.2025 15:15)
BTC держится на уровне $87417.23. Неплохо, но без особых подвигов. Смотрим на макрофон, и если ФРС не начнет резать ставки, то особого роста ждать не стоит. Всё-таки, это всё ещё «цифровое золото», но и тут есть свои риски.
- Интеллектуальный поиск финансовых сигналов: новый подход
Исследователи предлагают инновационную систему, использующую возможности больших языковых моделей и эволюционных алгоритмов для обнаружения более надежных и понятных инвестиционных стратегий.
- Пророча сила соцсетей: как предсказать действия пользователей
Новый подход к моделированию поведения в социальных сетях позволяет с высокой точностью прогнозировать как обычные, так и редкие действия пользователей.
- Аналитический обзор рынка (25.11.2025 04:32)
2025-11-25 04:33
- Самообучающиеся агенты для ускорения PyTorch
Новый подход использует возможности больших языковых моделей для автоматической оптимизации производительности нейросетей PyTorch на графических процессорах.
- Скрытые Уязвимости: Атаки на Определение Принадлежности к Выборке
Новое исследование показывает, что даже хорошо обученные модели машинного обучения могут быть уязвимы к атакам, направленным на выявление, принадлежат ли данные к обучающей выборке.
- Уязвимость моделей: как узнать, свои ли данные в базе?
Новое исследование показывает, что даже хорошо обученные модели машинного обучения могут раскрывать информацию о том, использовались ли конкретные данные при их обучении.