У четвер США опублікують нові дані по ринку праці. Основними будуть звіти про зайнятість та інші дані, які повинні дати розуміння економічного стану та умов ринку праці в країні.
Пізніше в четвер Федеральна резервна система оголосить про своє рішення щодо процентної ставки. Очікується зниження на 0,25 процентного пункту. Ринкові інструменти, такі як CME Fed Watch, вказують на 98% ймовірність такого зниження.
У п’ятницю США оприлюднять попередні індекси споживчих настроїв штату Мічіган та очікування споживчої інфляції за листопад, розкриваючи прогноз споживачів США щодо майбутньої інфляції та впевненості.
Ця серія подій спонукає багатьох аналітиків класифікувати цей тиждень як найактивніший тиждень року для ринку. Зрештою, інвестори можуть прагнути зменшити ризики, готуючись до волатильності. #FED #EUA #Crypto #BTC #USDT
Незважаючи на те, що ринок зараз працює в режимі тимчасового зниження, активи, які все ще з’являються на підйомі, демонструючи імпульс і опір падінню BTC, належать до області штучного інтелекту, отже, стає ще очевиднішим, що сильна сторона alt сезон - це вже сектор ШІ! #Ai #artificialinteligence #Layer2 #Binance
$AGIX $FET $OCEAN Приєднуйтесь до нас цього вівторка, 7 травня 2024 року, о 17:00 UTC на першій сесії спеціальної міні-серії Technical Tuesdays від SingularityNET, яка складається з двох частин і присвячена останнім досягненням у розробці єдиного компонента досвідченого навчання для OpenCog Hyperon, нашої інфраструктури. для#AGIна людському рівні та за його межами.
Сесія 1
- Реалізація NARS (Non-Axiomatic Reasoning System) у когнітивних обчисленнях мови MeTTa OpenCog Hyperon; - Інтеграція ШІ навчання на основі причинно-наслідкових зв’язків AIRIS (Autonomous Intelligent Reinforcement Interpreted Symbolism) у Hyperon.
Сесія 2
- Відтворення експериментального навчання в Hyperon за допомогою ROCCA (Rational OpenCog Controlled Agent); - Перенесення фундаментальних компонентів ROCCA вимагає від OpenCog classic до Hyperon, включаючи прямий і зворотний ланцюжок, PLN (Probabilistic Logic Networks) і аналіз шаблонів. Ці досягнення є частиною нашої поточної ініціативи з консолідації сильних сторін кількох систем — ROCCA, NARS, OpenPsi та AIRIS — для створення єдиного компонента експериментального навчання для Hyperon. Цей підхід дозволить моделям ШІ:
- Розвивати незалежне від мети розуміння свого оточення через причинно-наслідкові знання, отримані в результаті запланованих і спонтанних взаємодій; - Досліджуйте своє оточення з підвищеною ефективністю, використовуючи модель допитливості, яка визначає пріоритетність ситуацій з високою невизначеністю, кидаючи виклик їхнім наявним причинно-наслідковим знанням.
Наші попередні висновки показують, що цей підхід на порядки перевершує звичайні методи навчання з підкріпленням з точки зору ефективності даних.
Щоб дізнатися більше, установіть своє нагадування для прямої трансляції зараз на вашій платформі в X (твіттер)
Токенізовані інструменти TradFi#RWAsпропонують вирішення проблем, з якими стикається #DeFi, зокрема нестійке землеробство, кредитний ризик і нормативну невизначеність.
Команда @CogitoFi запустить свій перший продукт ЗАВТРА! Слідкуйте за ними, щоб побачити, як вони вирішують ці проблеми.