Իսկ եթե չգիտեիք՝ Մասկի «Ֆաշիստական Ոչումը»

Բեռնվում է… Խնդրում ենք սպասել, մինչ մենք հաստատենք ձեր խնդրանքը:

ԲրայթԷջի (BrightEdge) ներկայիս արհեստական բանականության որոնումներին վերաբերվող վերլուծությունը ցույց է տալիս, որ Google-ի արհեստական բանականության ակնարկները (AIO) զգալիորեն աճել են՝ հասնելով 100%-ի բարդ որոնողական պարզաբանումների համար: Այս փոփոխությունը հուշում է, որ Google-ն ավելացնում է իր վստահությունը արհեստական բանականությունը օգտագործելու մեջ հեղինակավոր և համատեքստով ճշգրիտ պատասխաններ տրամադրելու համար, հատկապես բովանդակության փոփոխականների համար: Ամփոփվող հիմնական որևէ তথ্য ցույց է տալիս, որ շուրջ 25% որոնողական հարցումներից, ուր հասնում են ութ կամ ավելի բառեր, այժմ պարունակում են AIO, ինչը նշանակում է, որ Google-ն ավելի լավ է տիրապետում բարդ հարցումների հետ: AIO-ն մանրամասավորել է տեքստային պատասխանից՝ արդյունավետորեն լուծելով բազմապտույտ հարցումները: ԲրայթԷջի ուսումնասիրությունը նաեւ ընդգծում է պատասխանների կուտակումները որոշակի կատեգորյաներում, հատկապես առողջապահության ոլորտում, որտեղ հեղինակավոր կայքերը increasingly գերակշռում են որոնողական արդյունքներում: Այս ոլորտում, պատվիրված բժշկական աղբյուրներից բովանդակությունը կազմում է AIO արդյունքների 72%-ը, ինչը նկատելի բարձրացում է, երբ համեմատում ենք 54%-ի՝ հունվարի սկզբին: Բացի այդ, առաջատար տեխնոլոգիական ընկերությունները պատասխանատու են B2B տեխնոլոգիական հարցումների 15-22%-ի համար: Պատվերով տվյալները ցույց են տալիս, որ AIO պատասխանները բնորոշվում են կառուցվածքային, քայլ առ քայլ առաջնորդությամբ և նախապատվությունը պարզ, ամփոփ ներկայացմանը՝ կրթական հարցումների համար: Մանրակրկիտ, մինչդեռ YouTube տեխնիկական դասընթացները 40%-ով աճել են AIO-ում, առողջության հետ կապված վիդեոներ 31%-ով կրճատվել են, ինչը հուշում է օգտվողների կարիքների փոփոխությունը և Google-ի բարելավված բովանդակության համատեքստային բուժումն ու ներկայացումը: ԲրայթԷջը կարևորում է տարբեր ձևաչափերում՝ մեքենայաբառ, պատկերներ և վիդեոներ, համատեքստային-aware բովանդակություն ստեղծելու կարևորությունը՝ ավելի լավ կերպով համապատասխանելու օգտվողների որոնումներին: Տեղեկատվական առաջարկությունները ներառում են տեսանյութերի բովանդակությունը կենտրոնացնել համապատասխան ոլորտներում՝ տեխնիկական դասընթացներ, մինչդեռ անաչառ ტექստային բովանդակությունն օգտագործվում է զգայուն ոլորտներում, ինչպիսիք են առողջապահությունը: Ընդանուր, այս findings-ը ցույց է տալիս, որ Google-ն increasingly relies on content authority to respond to complex search inquiries, underscորեք, որ վստահելիությունն ու համապատասխանությունը էական բաղադրիչներ են արդյունավետ SEO-ում, գերազանցելով ավանդական ռազմավարությունները:

DeepSeek-ը զգալի ազդեցություն է ունեցել՝ ներկայացնելով մեծ լեզվաբառարանով AI մոդելի, որը համեմատելի է OpenAI-ի ChatGPT-ի հետ, սակայն զարգացվել է շատ ավելի ցածր ծախսերով՝ ըստ չինական ստարտափի: Այս մոբայլ հավելվածը արդեն ստացել է միլիոնավոր ներբեռնումներ, առաջ անցնելով ChatGPT-ից տարբեր հարթակներում: Դրա հետ մեկտեղ, AI հեղափոխությունը միայն նոր է սկսվում, և երկու բաժնետոմսեր սպասվում է շահույթ ստանալ, անկախ նրանից, թե արդյոք ChatGPT-ն կամ DeepSeek-ը վերջնական հաղթանակ կշահեն: **Լավագույն AI բաժնետոմսը: Nvidia** Եթե դուք հետևում եք AI բումին, ապա Nvidia-ն (NVDA) հավանաբար ձեր ուշադրության կենտրոնում է: Տեքստի մատակարարի բաժնետոմսը կատարելապես բարձրացել է, շուկայական լուծումը հասնելով տրիլիոնների: Քանի որ բազմաթիվ ներդրողներ փորձում են գտնել ավելի ցածր ճանաչում ունեցող AI բաժնետոմսեր, Nvidia-ն մնում է անպատճառական գրեթե յուրաքանչյուր AI ընկերության համար՝ շնորհիվ իր ապակողմարձելու H100 ֆիտորիթներով, որոնք մեծապես բարելավում են AI մոդելների մարզումը և գործարկումը: Այս ֆիտորիթները նոր ռեկորդներ են սահմանել մեքենայական ուսուցման արդյունավետության մեջ: Nvidia-ն օգտագործել է իր առավելությունը AI GPU-ների մեջ՝ ուժեղ ծրագրավորողների համայնք և տպավորիչ եկամուտներ ձևավորելու համար, որոնք նորից ներդրվում են, որպեսզի պահեն շուկայում բաժնեմաս, որը գնահատվում է 70%-ից 95%-ի: Գալուստ Blackwell ֆիտորիթները խոստանում են ավելի մեծ պտուղներ ավելի ցածր էներգիայի պահանջներով, ինչը շատ կարևոր է էներգետիկ խիտ AI ոլորտում: Nvidia-ն ստեղծել է ուժեղ տնտեսական արգելափակոց իր գերազանց AI GPU-ներով, դարձնելով այն հիմնական դերակատար շուկայում: Մրցակիցներն կարող են նորարարություն բերել, սակայն Nvidia-ի ֆինանսական ռեսուրսները և AI ֆիտորիթների նկատմամբ անդադար ուշադրությունը կնմանեցնեն այն ռազմավարական ղեկավարի: Մինչ AI արդյունավունդը մանեարելիս միշտ դիմում է GPU-ներին, Nvidia-ն պետք է լինի յուրաքանչյուր AI ներդրումային պորտֆելի մեջ: **Մյուս օգուտ շահողը: Microsoft** Թարմ ասացվածքը խորհուրդ է տալիս ջնջել պիկապները ոսկու հանքում, ինչը ենթադրում է, որ բաղադրիչների մատակարարումը զրույցի ընթացքում կարող է բերել շահույթ՝ անկախ դրա երկարատևությունից: Nvidia-ն համապատասխան է այս հասկացությանը, քանի որ ներկայումս մտնում է GPU մատակարարելու համար, որը կարևոր է AI ընկերությունների համար: Նմանապես, Microsoft-ն (MSFT) 변վել է բացառապես PC-ների և Office ապրանքների ֆոկուսականություն պնիկացնելուց մեծ ամպային հաշվողական կազմակերպություն դառնալու: Այն վերջին եռամսյակում Microsoft-ը հաղորդել է 65

Քվենսին, իր ֆինանսական ղեկավարի հետ միասին, նորարարաբար միախառնեց համայնքային պարտքի թողարկումը բլոկչեյն տեխնոլոգիայի հետ, ինչը յուրահատուկ մոտեցում է տեղական կառավարության ֆինանսներում: 2024 թվականի գարնանը քաղաքը իրականացրեց համայնքային պարտք JPMorgan-ի Onyx բլոկչեյն պլատֆորմի վրա: حالում, BlackRock-ի iShares Short Maturity Municipal Bond Active ETF-ն գնեց 65% $10 միլիոն արժողությամբ պարտքից, ինչը նշանակում է $6

Յուրաքանչյուր բջիջ մարդու մարմնում կիսում է նույն գենետիկ հաջորդականությունը, սակայն յուրաքանչյուրն արտահայտում է միայն կոնկրետ գեներ, ինչը տարբերակում է ուղեղի բջիջը մաշկի բջիջից: Այս եզակի գենային արտահայտման نمونه զուգահեռվում է գենետիկ նյութի երեք տրամաչափ համադրության ազդեցության տակ, որը որոշում է գեների հասանելիությունը: MIT- ի հետազոտողները նոր մեթոդ են մշակել այս 3D գենոմի կառուցվածքները վերլուծելու համար, օգտագործելով ստեղծագործական արհեստական բանականություն, ինչը թույլ է տալիս մոդելավորել հազարավոր կառուցվածքներ ընդամենը մի քանի րոպեում: Այս առաջընթացը զգալիորեն accélère գործընթացը համեմատաբար ավանդական փորձարարական տեխնիկաների հետ: Ուսումնասիրության գլխավոր հեղինակ, ասոցիատիվ պրոֆեսոր Բին Ժանգը նպատակ ունի կապվածության սո́ակի հաջորդականությունները նրանց համապատասխան 3D գենոմի կառուցվածքների հետ: Նոր տեխնիկան մրցակցում է առաջադեմ փորձարարական մեթոդների հետ և ներկայացնում է խոստումնալից հետազոտական հնարավորություններ: Բջիջների միջուկներում, DNA- ն և սպիտակուցները ձևավորում են քրոմատին՝ տարբեր կազմակերպական մակարդակներում, 2 մետրը մուտքագրելով մեկ միջուկում, որը ընդամենը մեկ հարյուրերորդ միլիմետր լայնություն է: Էպիջենետիկ փոփոխությունները, որոնք կցված են DNA-ի, ազդում են քրոմատինի ծալման վրա՝ որոշելով, թե որոնք գեներ արտահայտվում են տարբեր բջիջների տիպերում կամ տարբեր ժամանակներում: Չնայած Hi-C նման մեթոդները մշակվել են անցյալ երկու տասնամյակում քրոմատինի կառուցվածքները որոշելու համար, նրանք պահանջում են մեծ ժամանակ և ջանք, հաճախ պահանջում են մեկ շաբաթ մեկ բջիջից տվյալների համար: Այս խնդիրը լուծելու համար Ժանգն ու նրա թիմը ստեղծել են մոդել, որը օգտագործում է խորքային ուսուցում և ստեղծագործական արհեստական բանականություն, որը թույլ է տալիս արագ և ճշգրիտ մոդելավորել քրոմատինի կառուցվածքները DNA հաջորդականություններից: Նրանց մոդելը՝ ChromoGen-ը, ընդգրկում է խորքային ուսուցման մոդել, որը վերլուծում է DNA տեղեկատվությունը, և ստեղծագործական AI մոդել, որը ուսուցանվել է ավելի քան 11 միլիոն քրոմատինի ձևերի վրա: Այս ինտեգրված համակարգը արձանագրում է DNA հաջորդականությունների և քրոմատինի կառուցվածքների շփումը, արտադրելով բազմաթիվ հնարավոր կառուցվածքներ յուրաքանչյուր հաջորդականության համար, հաշվի առնելով DNA-ի բնորոշ կվալկանիությունը: ChromoGen-ը թույլ է տալիս արագ մոդելավորումներ իրականացնել, որտեղ առկա մեթոդները կարող են պահանջել վեց ամիս` մի քանի տասնյակ կառուցվածքներ ստանալու համար, մոդելը կարող է արտադրել հազար կառուցվածք մոտ 20 րոպեում: Որպես training, հետազոտողները օգտագործել են մոդելը ավելի քան 2,000 DNA հաջորդականությունների կառուցվածքները մոդելավորելու համար, հաստատելով, որ ստեղծված կառուցվածքները մոտեցել են փորձարարական տվյալների: Բացի այդ, մոդելը ցույց է տվել ճշգրտություն տվյալների հետ բջիջների տիպերի, որոնք դուրս են ապրանքային հավաքածուի, ցույց տալով, որ տարատեսակների վերլուծություն այն կարող է կիրականացնել քրոմատինի կառուցվածքների տարբերակների շուրջ բջիջների տիպերում և անհատական բջիջներում: Այս հնարավորությունը կարող է նաև հեշտացնել հետազոտությունները, թե ինչպես են DNA փոփոխությունները կարող են փոխել քրոմատինին, հնարավոր է, որ կապները հիվանդությունների մեխանիզմների հետ: Թիմը հրապարակել է իրենց հետազոտական տվյալներն ու մոդելը՝ հետագա հետազոտությունների համար: Ուսումնասիրությունը ֆինանսավորվել է Ազգային առողջության ինստիտուտների կողմից:

**Առչհանք.