الاتجاهان الرئيسيان للحضارة الإنسانية في السنوات 5-10 القادمة
- الإنتاجية: الذكاء الاصطناعي يحل محل معظم البشر (الإجماع) - علاقات الإنتاج: تستبدل blockchain معظم الأنظمة المالية التقليدية
إذا كنت تؤكد هذين الاتجاهين، يمكنك الاستثمار في $dnx dynex تستخدم تقنية blockchain لتحويل قوة معالجة بطاقة الرسوميات إلى قوة معالجة كمية، وتقدم خدمات لمختلف الصناعات.
آرام هاررو: التعلم الآلي الكمي في مأزق
يواجه التعلم الآلي الكمي وضعًا محرجًا حاليًا. على الرغم من أننا نستطيع الحصول على بعض النتائج المهمة حول قابلية التعلم في نظرية المعلومات، ومكونات الخوارزميات مثل الانحدار التدرجي، إلا أننا بشكل عام نواجه "نقص في التحقق الكبير من الخوارزميات الاستدلالية". تحدٍ آخر هو مشكلة إدخال البيانات. إذا كان هناك ذاكرة وصول عشوائي كمي (qRAM)، فسنكون قادرين على تحقيق الكثير، ولكن الأدلة الكافية تشير إلى أن هذا غير واقعي. المستقبل يستحق الاستكشاف: كيف يمكننا جعل التسريع الثانوي أو التسريع الاستدلالي ينتج قيمة عملية؟ أو ربما يمكن دمجها مع التسريع الأسي لجعل الخوارزميات من نقطة إلى نقطة تتجاوز المنافسين الكلاسيكيين. قد يؤدي دمج التعلم الآلي الكمي مع مهام مثل المحاكاة الكمية إلى توفير أساس واقعي لبعض الافتراضات القوية المدخلة الكمية التي تم استخدامها سابقًا.
قد تحتوي هذه الصفحة على محتوى من جهات خارجية، يتم تقديمه لأغراض إعلامية فقط (وليس كإقرارات/ضمانات)، ولا ينبغي اعتباره موافقة على آرائه من قبل Gate، ولا بمثابة نصيحة مالية أو مهنية. انظر إلى إخلاء المسؤولية للحصول على التفاصيل.
#DNX#
الاتجاهان الرئيسيان للحضارة الإنسانية في السنوات 5-10 القادمة
- الإنتاجية: الذكاء الاصطناعي يحل محل معظم البشر (الإجماع)
- علاقات الإنتاج: تستبدل blockchain معظم الأنظمة المالية التقليدية
إذا كنت تؤكد هذين الاتجاهين، يمكنك الاستثمار في $dnx
dynex تستخدم تقنية blockchain لتحويل قوة معالجة بطاقة الرسوميات إلى قوة معالجة كمية، وتقدم خدمات لمختلف الصناعات.
آرام هاررو: التعلم الآلي الكمي في مأزق
يواجه التعلم الآلي الكمي وضعًا محرجًا حاليًا. على الرغم من أننا نستطيع الحصول على بعض النتائج المهمة حول قابلية التعلم في نظرية المعلومات، ومكونات الخوارزميات مثل الانحدار التدرجي، إلا أننا بشكل عام نواجه "نقص في التحقق الكبير من الخوارزميات الاستدلالية". تحدٍ آخر هو مشكلة إدخال البيانات. إذا كان هناك ذاكرة وصول عشوائي كمي (qRAM)، فسنكون قادرين على تحقيق الكثير، ولكن الأدلة الكافية تشير إلى أن هذا غير واقعي. المستقبل يستحق الاستكشاف: كيف يمكننا جعل التسريع الثانوي أو التسريع الاستدلالي ينتج قيمة عملية؟ أو ربما يمكن دمجها مع التسريع الأسي لجعل الخوارزميات من نقطة إلى نقطة تتجاوز المنافسين الكلاسيكيين. قد يؤدي دمج التعلم الآلي الكمي مع مهام مثل المحاكاة الكمية إلى توفير أساس واقعي لبعض الافتراضات القوية المدخلة الكمية التي تم استخدامها سابقًا.