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O fluxo cambial do ano até 8 de outubro ficou positivo em US$ 17,855 bilhões, informou nesta quarta-feira o Banco Central. Em igual período do ano passado, o resultado era negativo em US$ 18,264 bilhões.
Na semana passada, o deputado Hugo Motta (Republicanos-PB) apresentou o parecer da PEC dos precatórios na comissão especial da Casa. O relatório propõe limitar o pagamento das sentenças judiciais ao teto de gastos corrigido pela inflação desde 2016, o que diminuiria a programação de R$ 89,1 bilhões para R$ 40 bilhões no Orçamento de 2022, abrindo um espaço de aproximadamente R$ 50 bilhões.
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O petróleo dos EUA (WTI) subiu 1,71 dólar, ou 2,2%, para 81,06 dólares, para seu maior valor desde o final de 2014.
Os quatro institutos –RWI em Essen, DIW em Berlim, Ifo em Munique e IWH em Halle — devem divulgar sua projeção conjunta na quinta-feira.
Rao e Tang se juntaram ao professor Michael Carbin e Jonathan Frankle, um candidato a doutorado em seu grupo de pesquisa, respectivamente, no Instituto de Tecnologia de Massachusetts, que publicou um trabalho sobre como tornar o aprendizado de máquina mais eficiente. O que o grupo descobriu é que não existe uma tecnologia única para reduzir os custos de computação de IA, mas sim um mosaico – daí o nome da empresa – de diferentes abordagens emergentes entre os pesquisadores.
“A safra de milho está melhor do que pensávamos e não estamos vendo a China comprando muita coisa”, disse Setzer. “No momento, o comércio não acredita nos números da demanda de milho do USDA, e temos uma safra enorme chegando nesta colheita.”
A revisão é fruto dos “efeitos que esperamos com a alta dos juros na política monetária, diante da inflação alta no Brasil e também por causa da previsão de menos crescimento nos Estados Unidos, que é um importante parceiro comercial”, disse Gopinath.
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Carmen Reinhart, economista-chefe do Banco Mundial, disse que os desafios que os países altamente endividados enfrentam podem piorar com o aumento dos juros.
Os fundadores da startup disseram que os modelos de inteligência artificial, que devem ser “treinados” usando enormes quantidades de dados, aumentaram de complexidade desde 2018. Treinar um modelo agora pode exigir milhões de dólares em computação, colocando-o fora do alcance de todos, exceto grandes empresas.
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