Российский рынок: Игнорирование нефти, падение золота и ожидания по ставке ЦБ (23.03.2026 10:34)

от

Нефть, конечно, важна, но сейчас она как будто потеряла свою магию. Цена перевалила за 110 долларов за баррель, а рынок акций реагирует вяло. Это говорит о том, что инвесторы больше не воспринимают нефть как главный драйвер роста. Что-то меняется, и нам нужно это понять. Рубль, кстати, тоже ведет себя непредсказуемо. Ожидается коррекция, и это может быть хорошим моментом для тех, кто хочет поработать на валютном рынке, но помните – это всегда риск. А вот снижение ставки ЦБ в апреле – это уже более вероятный сценарий. Если это произойдет, рынок может получить новый импульс. Будьте внимательны и следите за новостями.

Исследования показывают, что AI-резюме лучше подходят для обучения, даже если они могут изменить ваше мнение.

от

Недавнее исследование Йельского университета показало, что ответы, созданные искусственным интеллектом, быстрые, простые и понятные, но они также могут влиять на то, что думают люди. Исследователи под руководством ассистента профессора социологии Йельского университета Дэниела Карелла изучили, помогают ли людям более эффективно учиться, читая AI-сгенерированные краткие обзоры исторических событий, по сравнению с чтением кратких обзоров, написанных людьми.

Наука за пределами компьютера: Как ИИ может помочь ученым в реальном мире

от

В ходе интервью с двенадцатью учеными, работающими в лабораторных и полевых условиях, выявлены три основных препятствия для внедрения искусственного интеллекта в задачи, связанные с физическим воплощением: высокие риски ошибок при проведении критически важных экспериментов, таких как нейрохирургические операции, трудности доступа к инструментам ИИ в сложных лабораторных и полевых условиях и недостаточная способность ИИ воспроизвести неявные знания и контекстуальное суждение, свойственные опытному специалисту, способному импровизировать и находить решения в нестандартных ситуациях, например, при работе с оборудованием на удаленном вулкане.

Новое исследование показывает, что будущее искусственного интеллекта в науке — не в автоматизации исследований, а в создании поддерживающей инфраструктуры для расширения возможностей ученых.