El jueves, Estados Unidos publicará nuevos datos sobre el mercado laboral. Lo más destacado serán los informes de empleo y otros datos que deberían ofrecer información sobre la salud económica y las condiciones del mercado laboral en el país.
Más tarde el jueves, la Reserva Federal anunciará su decisión sobre las tasas de interés. Se espera un recorte de 0,25 puntos porcentuales. Las herramientas de mercado, como el CME Fed Watch, indican un 98% de posibilidades de que se produzca esta reducción.
El viernes, EE.UU. publicará los índices preliminares de sentimiento del consumidor de Michigan y las expectativas de inflación del consumidor para noviembre, revelando las perspectivas de los consumidores estadounidenses para la inflación y la confianza futuras.
Esta serie de acontecimientos lleva a muchos analistas a catalogar esta como la semana de mayor actividad del año para el mercado. Después de todo, los inversores pueden intentar reducir los riesgos mientras se preparan para la volatilidad. #FED #EUA #Crypto #BTC #USDT
Aunque el mercado actualmente está experimentando una caída temporal, los activos que todavía aparecen en alza, mostrando impulso y resistencia a la caída de BTC son del área de Inteligencia Artificial, lo que deja aún más claro que el punto fuerte de la temporada alt es ¡Ya el sector AI! #Ai #artificialinteligence #Layer2 #Binance
$AGIX $FET $OCEAN Únase a nosotros este martes 7 de mayo de 2024 a las 5 p.m. UTC para la primera sesión de una miniserie especial de dos partes de los Martes Técnicos de SingularityNET dedicada a los últimos avances en el desarrollo de un componente de aprendizaje experiencial unificado para OpenCog Hyperon, nuestro marco. para#AGIa nivel humano y más allá.
Sesión 1
- La implementación de NARS (Sistema de Razonamiento No Axiomático) en los cálculos cognitivos en lenguaje MeTTa de OpenCog Hyperon; - Integración de la IA de aprendizaje basada en causalidad AIRIS (simbolismo interpretado de refuerzo inteligente autónomo) en Hyperon.
Sesión 2
- Recreación del aprendizaje experiencial en Hyperon utilizando ROCCA (Rational OpenCog Controlled Agent); - Portar los componentes fundamentales que ROCCA requiere de OpenCog clásico a Hyperon, incluido el encadenamiento hacia adelante y hacia atrás, PLN (redes lógicas probabilísticas) y minería de patrones. Estos avances son parte de nuestra iniciativa continua para consolidar las fortalezas de varios sistemas (ROCCA, NARS, OpenPsi y AIRIS) para crear un componente de aprendizaje experiencial unificado para Hyperon. Este enfoque permitirá que los modelos de IA:
- Desarrollar una comprensión de su entorno independiente de los objetivos a través del conocimiento causal obtenido de interacciones planificadas y espontáneas; - Explorar su entorno con mayor eficiencia utilizando un modelo de curiosidad que prioriza situaciones con alta incertidumbre, desafiando su conocimiento causal existente.
Nuestros hallazgos preliminares indican que este enfoque supera las técnicas comunes de aprendizaje por refuerzo en términos de eficiencia de datos en órdenes de magnitud.
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