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Carl “Moon” Runefelt advirtió de una crisis en el mercado en enero de 2025—y está ocurriendo ahora. Utilizando tendencias en la tasa de fondos federales, predijo la recesión y llamó al Bitcoin un refugio seguro. A medida que caen las acciones y las criptomonedas, sus ideas están siendo revisadas como un pronóstico oportuno en lugar de mera especulación.

Q2BSTUDIO es una empresa de desarrollo y servicios tecnológicos que ofrece soluciones innovadoras en el mundo digital. Con un equipo de expertos en programación y diseño, Q2BSTUDIO se destaca por su enfoque en la calidad y la eficiencia en cada proyecto que emprende.

Carl 'Moon' Runefelt advirtió de una caída del mercado en enero de 2025—y ahora está sucediendo. Utilizando tendencias en la tasa de fondos federales, predijo la recesión y llamó a Bitcoin un refugio seguro. Mientras las acciones y las criptomonedas caen, sus visiones están siendo revisadas como un pronóstico oportuno en lugar de mera especulación.

El Presidente dijo que Tim Cook lo llama 'siempre que hay un problema'. Ese problema, según Trump, eran los aranceles.

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Menos de 10 días después del tiroteo en la Escuela Primaria Robb en Uvalde, Texas, a finales de mayo, el CEO de Axon Enterprises, Rick Smith, anunció que la empresa había comenzado formalmente a desarrollar drones equipados con Taser.

Este artículo explica la motivación para crear una nueva API y te muestra cómo utilizarla en tus proyectos.

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Gran Turismo 7 (GT7) ahora permite acceder a los datos del juego a través de protocolos de red estándar. Los datos de telemetría necesarios para luces de carrera, indicadores analógicos, dispositivos de retroalimentación háptica e incluso movimiento ahora están disponibles para usuarios de consolas. Este artículo te guiará a través del proceso de uso de SimHub para capturar y mostrar los datos de GT7 en tu computadora.

Este artículo presenta el enfoque de Batched Prompting utilizado para etiquetar preferencias de manera eficiente con GPT-4, donde todas las respuestas candidatas se evalúan en un solo lote en lugar de individualmente. El análisis de costos de escalar el experimento a 600k entradas de entrenamiento revela que el muestreo fue la etapa más demorada y costosa, con un costo aproximado de $6,000 por iteración. La anotación fue el costo más alto, ascendiendo a $34,000 por iteración debido a los volúmenes de tokens. El entrenamiento fue relativamente económico, requiriendo solo 12-24 horas.

Comenzamos con una descripción general de TnT-LLM, nuestro marco de trabajo propuesto de dos fases para 1) generación de taxonomía alimentada por LLM y 2) clasificación de texto aumentada por LLM.

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Este documento presenta TnT-LLM, un marco de trabajo que aprovecha LLMs para automatizar el análisis de texto a gran escala, incluida la generación de etiquetas y el entrenamiento eficiente de clasificadores.