River: 13 из 25 крупнейших хедж-фондов США инвестировали в BTC-ETF

2024-7-3 12:56

К концу первого квартала 2024 года 13 из 25 крупнейших хедж-фондов США владели продуктами на базе биткоина. Такие данные привели в River. Согласно исследованию, 534 организации — от хедж-фондов до пенсионных и страховых компаний — с активами свыше $1 млрд вложили часть средств в BTC-ETF. источник »

Bitcoin price in Telegram @btc_price_every_hour

Bitcoin (BTC) на Currencies.ru

$ 76432.56 (+0.03%)
Объем 24H $30.523b
Изменеия 24h: 1.18 %, 7d: -1.88 %
Cегодня L: $75358.99 - H: $76473
Капитализация $1530.396b Rank 1
Доступно / Всего 20.023m BTC / 21m BTC

хедж-фондов btc-etf river крупнейших сша пенсионных организации

Источник: forklog.com

Партнеры Currencies.ru



Реклама на Currencies.ru

Самое свежее на Currencies.ru

Исследование подтвердило рост рабочей нагрузки после массового внедрения ИИ

Вместо облегчения нагрузки искусственный интеллект пока только ускоряет и усложняет рабочие процессы. К такому выводу пришли аналитики ActivTrak. Масштабное исследование охватило 164 000 сотрудников из 1111 компаний.

Исследование: ИИ увеличил объем работы сотрудников

ИИ-инструменты не уменьшают объем работы, а, наоборот, постоянно его увеличивают для сотрудников. Об этом говорится в исследовании Harvard Business Review (HBR). В ходе восьмимесячного исследования эксперты наблюдали за изменением привычек сотрудников американской технологической компании с персоналом в примерно 200 человек.

Исследование выявило предвзятость ИИ-моделей к диалектам

Крупные языковые модели предвзято относятся к носителям диалектов, приписывая им негативные стереотипы. К такому выводу пришли ученые из Германии и США, пишет DW. «Я считаю, мы видим действительно шокирующие эпитеты, приписываемые носителям диалектов», — отметил один из ведущих авторов исследования Минь Дук Буй в комментарии изданию.

Ученый назвал физическое мышление главным препятствием для ИИ 

Искусственный интеллект пока не способен в полной мере понимать физический мир. На сегодняшний день это главная проблема технологии, заявил профессор компьютерных наук Стэнфордского университета Фэй-Фэй Ли.