Dua tren utama peradaban manusia dalam 5-10 tahun ke depan
- Produktivitas: AI menggantikan sebagian besar manusia (konsensus) - Hubungan produksi: Blockchain menggantikan sebagian besar sistem keuangan tradisional
Jika Anda mengonfirmasi kedua tren ini, Anda dapat berinvestasi $dnx dynex menggunakan blockchain untuk mengubah kekuatan komputasi GPU menjadi kekuatan komputasi kuantum, menyediakan layanan untuk berbagai industri.
Aram Harrow: Pembelajaran mesin kuantum dalam situasi sulit. Saat ini, pembelajaran mesin kuantum berada dalam posisi yang cukup canggung. Meskipun kita bisa mendapatkan beberapa hasil penting tentang keterbelajaran informasi, komponen algoritma seperti penurunan gradien, secara keseluruhan kita menghadapi dilema "kurangnya verifikasi mesin besar pada algoritma heuristik". Tantangan lain adalah masalah input data. Jika ada penyimpanan acak kuantum (qRAM), kita akan memiliki banyak peluang, tetapi bukti yang cukup menunjukkan bahwa ini tidak realistis. Masa depan yang patut dieksplorasi adalah: bagaimana membuat percepatan kuadratik atau percepatan heuristik menghasilkan nilai praktis? Mungkin kita dapat menggabungkannya dengan percepatan eksponensial, sehingga algoritma ujung ke ujung melampaui pesaing klasik. Menggabungkan pembelajaran mesin kuantum dengan tugas-tugas seperti simulasi kuantum mungkin memberikan bukti realistis untuk beberapa asumsi input kuantum kuat yang pernah digunakan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
#DNX#
Dua tren utama peradaban manusia dalam 5-10 tahun ke depan
- Produktivitas: AI menggantikan sebagian besar manusia (konsensus)
- Hubungan produksi: Blockchain menggantikan sebagian besar sistem keuangan tradisional
Jika Anda mengonfirmasi kedua tren ini, Anda dapat berinvestasi $dnx
dynex menggunakan blockchain untuk mengubah kekuatan komputasi GPU menjadi kekuatan komputasi kuantum, menyediakan layanan untuk berbagai industri.
Aram Harrow: Pembelajaran mesin kuantum dalam situasi sulit. Saat ini, pembelajaran mesin kuantum berada dalam posisi yang cukup canggung. Meskipun kita bisa mendapatkan beberapa hasil penting tentang keterbelajaran informasi, komponen algoritma seperti penurunan gradien, secara keseluruhan kita menghadapi dilema "kurangnya verifikasi mesin besar pada algoritma heuristik". Tantangan lain adalah masalah input data. Jika ada penyimpanan acak kuantum (qRAM), kita akan memiliki banyak peluang, tetapi bukti yang cukup menunjukkan bahwa ini tidak realistis. Masa depan yang patut dieksplorasi adalah: bagaimana membuat percepatan kuadratik atau percepatan heuristik menghasilkan nilai praktis? Mungkin kita dapat menggabungkannya dengan percepatan eksponensial, sehingga algoritma ujung ke ujung melampaui pesaing klasik. Menggabungkan pembelajaran mesin kuantum dengan tugas-tugas seperti simulasi kuantum mungkin memberikan bukti realistis untuk beberapa asumsi input kuantum kuat yang pernah digunakan.