**ಎಕ್ಸಾಬಿಟ್ಸ್ ಮತ್ತು GAIB ಇಂದು GPU ಮೂಲಸೌಕರ್ಯವನ್ನು ಬದಲಾಯಿಸಲು ನಿರ್ವಹಣಾತ್ಮಕ ಪಾರ್ಟ್ನರ್‌ಶಿಪ್ ಹೂಡಿಕೆ ಮಾಡುತ್ತವೆ** ಮಾರ್ಚ್ 03, 2025 (ಗ್ಲೋಬ್ ನ್ಯೂಸ್‌ವೈರ್) – ಎಕ್ಸಾಬಿಟ್ಸ್, ಉದ್ಯಮಗಳಿಗಾಗಿ GPU ಕ್ಲಸ್ಟರ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನದಲ್ಲಿನ ಏಕೈಕ ನಾಯಕ ಮತ್ತು ಒಯ್ಯುವ ನೇತೃತ್ವದ ಕ್ಲೌಡ್ ಕಾಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್, GAIB ಎಂಬ AI ಮತ್ತು ಕಂಪ್ಯೂಟಿಂಗ್ ಹಣಕಾಸೀಕರಣದ ಪಾಯಿನ್ನಣಿಗಳೊಂದಿಗೆ ಮೈತ್ರಿ ಮಾಡಿಕೊಳ್ಳುತ್ತಿದೆ

### ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ 2025 ಮಾರ್ಚ್ 2 ರಂದು, ಕೊಬೆಸ್ಸಿ ಪತ್ರಿಕೆಯು ಅಮೆರಿಕಾ ಸರ್ಕಾರದ ಖರ್ಚುಗಳಲ್ಲಿ ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್ ತಂತ್ರಜ್ಞಾನಕ್ಕೆ ಕಾರಣವಾಗುವ ಪ್ರಮುಖ ಬದಲಾವಣೆಯ ಬಗ್ಗೆ ಟ್ವೀಟ್ ಮಾಡಿತು, 2025 ಫೆಬ್ರವರಿಯ 2 ರಂದು ಎಲನ್ ಮಸ್ಕ್‌ನ ಶ್ರೇಣಿಯ ಮೇಲೆ ಕಟ್ಟಿಕೊಂಡಿದೆ

ಎಸ್‌ಅಂಡಪಿ 500 ಡಿಎಲ್ ಎಲ್ಲಾ 28 ತಿಂಗಳಲ್ಲಿ ಗಮನಾರ್ಹವಾದ ಬುಲ್ ರನ್ ಅನ್ನು ಅನುಭವಿಸಿದೆ, ಇದು ಮುಖ್ಯವಾಗಿ ಕಲ್ಪಿತ ಬುದ್ಧಿವಂತಿಕೆಯ (ಎಐ) ಪ್ರಗತಿಗಳಿಂದ ಮಾಡಲ್ಪಟ್ಟಿದೆ.

**ಟೆಸ್ಲಾದ ತಂತ್ರಾಧಾರಿತ ಕ್ರಮಗಳು: ಷೇರು ವಿಭಜನೆಯು ಮತ್ತು ಬ್ಲಾಕ್‌ಚೈನ್ ಮೂಲಕ ಹೂಡಿಕೆ ಏಕೀಕೃತ ಮಾಡುವಿಕೆ** ಟೆಸ್ಲಾ ಹೆಚ್ಚು ಜನರಿಗೆ ಹೂಡಿಕೆವನ್ನು ಸುಲಭವಿಟ್ಟು ತಲುಪುವಂತೆ ಮಾಡಲು ಧೈರ್ಯಶಾಲಿಯಾಗಿ ಷೇರು ವಿಭಜನೆಯ ತಂತ್ರವನ್ನು ಪರಿಚಯಿಸಿದೆ, ಇದರಲ್ಲಿ ದಿನನಿತ್ಯದ ಹೂಡಿಕೆದಾರರಿಂದ ಹಿಡಿದು ಪ್ರಮುಖ ಕ್ರೀಡಾಪಟುಗಳಿಗೆ ವಿಸ್ತಾರವಾಗಿದೆ

బీజింగ్ (రాయిటర్స్) - చైనా ఆర్టిఫిషియల్ ఇంటెలిజెన్స్ స్టార్ట్‌అప్ జీపు ఎయ్‌ఐ ఇటీవల 3 బిలియన్ యుఆన్ (137.22 మిలియన్ డాలర్లు) వాటితీసుకున్న కొన్ని నెలల తర్వాత కొత్త ఫండింగ్‌లో 1 బిలియన్ యుఆన్‌ లభించింది.

### ವಿಶ್ಲೇಷಣೆ 2025 ಮಾರ್ಚ್ 3 ರಂದು, ಅಧ್ಯಕ್ಷ ಟ್ರಂಪ್ ಕ್ರಿಪ್ಟೋ ಮಾರುಕಟ್ಟೆಯಲ್ಲಿ ಹೆಚ್ಚಾದ ಬದಲಾವಣೆಯ ಸಂದರ್ಭದಲ್ಲಿ ತಮ್ಮದೇ ಆದ ಮೆಮೊಕಾಯಿನ್ 'ಟ್ರಂಪ್‌ಕಾಯಿನ್' ಅನ್ನು ಪ್ರಾರಂಭಿಸಿದರು (ಮೂಲ: ಕೋಬಹೆಸ್ಸಿ ಲೆಟ್ಟರ್, ಮಾರ್ಚ್ 3, 2025)

人工智能在像国际象棋这样的领域取得了重要的里程碑，游戏通常涉及大约40步。研究人员现在创建了一种新的人工智能模型，旨在解决一些世界上最具挑战性的数学问题，这些问题需要数千到数百万步。他们提出，这种先进的算法最终可能有助于识别像飓风和金融崩溃这样的稀有但影响深远的事件。 人工智能在解决数学问题方面的潜力正在获得关注。例如，谷歌DeepMind的AlphaProof在2024年国际数学奥林匹克比赛中表现出与银牌得主相当的水平，而OpenAI的o3系统在各种数学和编程基准测试中表现出强劲的结果。 在最近的一项未发表的研究中，加利福尼亚理工学院的一个团队研究了令职业数学家困惑数十年的复杂数学问题。加州理工学院的教授谢尔盖·古科夫指出，虽然数学奥林匹克问题通常涉及约30到40步，但他们的目标是更高级的研究级挑战，这些挑战涉及的步骤数量远远超过这一范围。 古科夫表示希望人工智能最终能够解决千年奖问题，尽管他承认这可能过于雄心勃勃。目前，重点是解决那些令学者困惑多年的问题。 研究的主题之一是安德鲁斯-库尔蒂斯猜想，这是一个60年前提出的组合群论问题，可以类比为一个复杂版本的魔方。尽管主要猜想未能得到证明，但人工智能成功否定了与之相关的潜在反例，后者在25年间一直没有得到解决，从而增强了该猜想的有效性。 研究人员期望为这些复杂的数学问题寻找意外的解决方案，而传统模型如DeepSeek或ChatGPT在这方面表现不佳。他们寻求的不是典型答案，而是“超级移动”或在统计上稀有的独特步骤序列。通过利用强化学习，他们针对逐渐更困难的问题对人工智能进行了训练，并成功地在单个GPU上高效地实现了这一目标。 古科夫强调，这些新算法的应用可能超越纯数学，例如识别稀有异常或可能产生重大后果的“黑天鹅”事件。通过提高对这些稀有事件的预测能力，这项研究可能有助于更好地准备和缓解社会影响。