Gelecek 5-10 yılda insanlık medeniyetinin iki büyük trendi
- Üretkenlik: AI, çoğu insanı (konsensüs) yerinden edecek. - Üretim ilişkisi: Blockchain, geleneksel finans sistemlerinin çoğunu değiştirecek.
Eğer bu iki trende güveniyorsanız, $dnx yatırım yapabilirsiniz. dynex, blok zinciri kullanarak ekran kartı hesaplama gücünü kuantum hesaplama gücüne dönüştürerek çeşitli sektörlere hizmet sunmaktadır.
Aram Harrow: Kuantum Makine Öğrenimi Kriz İçinde
Mevcut kuantum makine öğrenimi durumu oldukça zor. Bilgi teorisi öğrenilebilirliği, gradyan inişi gibi algoritma bileşenleri hakkında bazı önemli sonuçlar elde edebilsek de, genel olarak "büyük makine doğrulama sezgisel algoritmalarının eksikliği" kriziyle karşı karşıyayız. Bir diğer zorluk ise veri girişi sorunudur. Eğer kuantum rastgele erişim belleği (qRAM) mevcut olsaydı, büyük fırsatlar elde edebilirdik, ancak bunun gerçekçi olmadığına dair yeterli kanıt bulunmaktadır. Gelecekte keşfedilmeye değer bir konu: İkincil hızlandırmanın veya sezgisel hızlandırmanın pratik değerler üretmesini sağlamak nasıl mümkün olabilir? Belki bunları üstel hızlandırma ile birleştirerek, uçtan uca algoritmaların klasik rakiplerini aşmasını sağlamak mümkün olabilir. Kuantum makine öğrenimini kuantum simülasyonu gibi görevlerle birleştirmek, bazı önceki güçlü kuantum girdi varsayımlarına gerçekçi bir temel sağlayabilir.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
#DNX#
Gelecek 5-10 yılda insanlık medeniyetinin iki büyük trendi
- Üretkenlik: AI, çoğu insanı (konsensüs) yerinden edecek.
- Üretim ilişkisi: Blockchain, geleneksel finans sistemlerinin çoğunu değiştirecek.
Eğer bu iki trende güveniyorsanız, $dnx yatırım yapabilirsiniz.
dynex, blok zinciri kullanarak ekran kartı hesaplama gücünü kuantum hesaplama gücüne dönüştürerek çeşitli sektörlere hizmet sunmaktadır.
Aram Harrow: Kuantum Makine Öğrenimi Kriz İçinde
Mevcut kuantum makine öğrenimi durumu oldukça zor. Bilgi teorisi öğrenilebilirliği, gradyan inişi gibi algoritma bileşenleri hakkında bazı önemli sonuçlar elde edebilsek de, genel olarak "büyük makine doğrulama sezgisel algoritmalarının eksikliği" kriziyle karşı karşıyayız. Bir diğer zorluk ise veri girişi sorunudur. Eğer kuantum rastgele erişim belleği (qRAM) mevcut olsaydı, büyük fırsatlar elde edebilirdik, ancak bunun gerçekçi olmadığına dair yeterli kanıt bulunmaktadır. Gelecekte keşfedilmeye değer bir konu: İkincil hızlandırmanın veya sezgisel hızlandırmanın pratik değerler üretmesini sağlamak nasıl mümkün olabilir? Belki bunları üstel hızlandırma ile birleştirerek, uçtan uca algoritmaların klasik rakiplerini aşmasını sağlamak mümkün olabilir. Kuantum makine öğrenimini kuantum simülasyonu gibi görevlerle birleştirmek, bazı önceki güçlü kuantum girdi varsayımlarına gerçekçi bir temel sağlayabilir.