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#DNX#
未来5-10年の人類文明の二つの大きなトレンド
- 生産性:AIがほとんどの人間を置き換える(コンセンサス)
- 生産関係:ブロックチェーンが大部分の従来の金融システムを置き換える
この2つのトレンドを確認できれば、$dnx に投資できます。
dynexはブロックチェーンを利用してGPUの計算能力を量子計算能力に変換し、さまざまな業界にサービスを提供します。
アラム・ハロウ:量子機械学習の困難現在、量子機械学習は非常に厳しい状況にあります。情報理論における学習可能性や勾配降下法などのアルゴリズムコンポーネントに関していくつかの重要な結果を得ることができる一方で、全体として「大規模な機械検証のヒューリスティックアルゴリズムが不足している」というジレンマに直面しています。もう一つの課題はデータ入力の問題です。量子ランダムアクセスメモリ(qRAM)が存在すれば大きな進展が期待できますが、十分な証拠が示すところによればこれは現実的ではありません。今後探求すべきは、どのように二次加速やヒューリスティック加速を実際の価値に結びつけるかということです。それらを指数加速と組み合わせることで、エンドツーエンドのアルゴリズムが古典的な競合相手を超える可能性があります。量子機械学習を量子シミュレーションなどのタスクと組み合わせることで、以前に使用された強力な量子入力仮定に対する現実的な根拠を
未来5-10年の人類文明の二つの大きなトレンド
- 生産性:AIがほとんどの人間を置き換える(コンセンサス)
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この2つのトレンドを確認できれば、$dnx に投資できます。
dynexはブロックチェーンを利用してGPUの計算能力を量子計算能力に変換し、さまざまな業界にサービスを提供します。
アラム・ハロウ:量子機械学習の困難現在、量子機械学習は非常に厳しい状況にあります。情報理論における学習可能性や勾配降下法などのアルゴリズムコンポーネントに関していくつかの重要な結果を得ることができる一方で、全体として「大規模な機械検証のヒューリスティックアルゴリズムが不足している」というジレンマに直面しています。もう一つの課題はデータ入力の問題です。量子ランダムアクセスメモリ(qRAM)が存在すれば大きな進展が期待できますが、十分な証拠が示すところによればこれは現実的ではありません。今後探求すべきは、どのように二次加速やヒューリスティック加速を実際の価値に結びつけるかということです。それらを指数加速と組み合わせることで、エンドツーエンドのアルゴリズムが古典的な競合相手を超える可能性があります。量子機械学習を量子シミュレーションなどのタスクと組み合わせることで、以前に使用された強力な量子入力仮定に対する現実的な根拠を
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