#финансы

Б бизнес ·4 авг 2026

Google выводит $44 млрд рисков по чипам для Anthropic с баланса через сложную финансовую схему

Google организовала масштабную финансовую схему с Broadcom, Apollo, Blackstone и криптомайнерами, чтобы профинансировать продажу своих TPU-чипов Anthropic на $200+ млрд. Компания переносит риски на внешних инвесторов, оставляя на балансе только $815 млн из $44 млрд потенциальных обязательств. Вся конструкция держится на том, что Anthropic будет платить по лизингу и увеличит выручку в 20-30 раз к 2029 году.

0 134

И исследования ·23 июл 2026

Дистилляция 8B-модели в 0.6B на MacBook: точность 100%, но few-shot промптинг всё сломал

Исследователь дистиллировал специализированную 8B-модель в 0.6B для обработки финансовых документов на обычном Mac. Маленькая модель достигла 100% точности классификации против 36% у базовой, но few-shot промптинг парадоксально ухудшил результаты: модель начала путать примеры из промпта с целевым документом. Обучение заняло 12 минут и потребовало всего 4.1 ГБ RAM.

0 94

И исследования ·22 июл 2026

Модель с точностью 35% обыграла рынок на 12%: когда калибровка важнее accuracy

Исследователь обучил модель предсказывать доходность акций S&P 500 на основе качественных факторов из 10-K отчётов. Точность — всего 35%, но топ-20 компаний по рангу модели принесли 20,6% годовых против 7,9% рынка. Главный урок: для инвестиционных решений важна калибровка и ранжирование, а не классическая accuracy. Второй сюрприз: добавление признаков ухудшило результат — слабые сигналы просто добавили шум.

0 77

И инструменты ·21 июл 2026

71% ошибок RAG-системы оказались не галлюцинациями, а проблемой календаря

Автор построил RAG-систему для анализа финансовых отчётов SEC и обнаружил, что большинство ошибок (71%) — это не галлюцинации, а неправильная привязка чисел к фискальным периодам. Модель находила верные данные, но путала, к какому году они относятся, когда в контексте были цифры за несколько лет подряд.

0 58

Б бизнес ·21 июл 2026

Пять техногигантов спрятали $1,6 трлн долга по ИИ — схема как у Enron

Alphabet, Microsoft, Amazon, Meta и Oracle накопили $1,65 трлн скрытого долга на строительство ИИ-датацентров — в 8 раз больше, чем четыре года назад. Используют те же забалансовые схемы, что обрушили Enron, но теперь это легально. Долг прячут в отдельных юрлицах и совместных предприятиях, чтобы не показывать в отчётах.

0 44