Два основні тренди цивілізації людства у найближчі 5-10 років
- Продуктивність: Штучний інтелект замінює більшість людей (консенсус) - Виробничі відносини: блокчейн замінює більшість традиційних фінансових систем
Якщо ви підтвердите ці дві тенденції, ви можете інвестувати $dnx dynex використовує блокчейн для перетворення обчислювальної потужності відеокарт у квантову обчислювальну потужність, надаючи послуги різним галузям.
Арам Харроу: Квантове машинне навчання в кризіСучасне становище квантового машинного навчання є досить ускладненим. Хоча ми можемо отримати деякі важливі результати щодо навчальності інформаційної теорії, градієнтного спуску та інших алгоритмічних компонентів, в цілому ми стикаємося з "необхідністю великого машинного підтвердження евристичних алгоритмів". Іншим викликом є проблема введення даних. Якщо існує квантова випадкова пам'ять (qRAM), ми матимемо великі можливості, але достатні докази свідчать про те, що це не є реальним. В майбутньому варто дослідити: як зробити вторинне прискорення або евристичне прискорення дійсно цінними? Можливо, їх можна поєднати з експоненційним прискоренням, щоб алгоритми кінцевого результату перевершували класичних конкурентів. Поєднання квантового машинного навчання з такими завданнями, як квантове моделювання, може надати реальні підстави для деяких раніше використовуваних сильних квантових гіпотез введення.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
#DNX#
Два основні тренди цивілізації людства у найближчі 5-10 років
- Продуктивність: Штучний інтелект замінює більшість людей (консенсус)
- Виробничі відносини: блокчейн замінює більшість традиційних фінансових систем
Якщо ви підтвердите ці дві тенденції, ви можете інвестувати $dnx
dynex використовує блокчейн для перетворення обчислювальної потужності відеокарт у квантову обчислювальну потужність, надаючи послуги різним галузям.
Арам Харроу: Квантове машинне навчання в кризіСучасне становище квантового машинного навчання є досить ускладненим. Хоча ми можемо отримати деякі важливі результати щодо навчальності інформаційної теорії, градієнтного спуску та інших алгоритмічних компонентів, в цілому ми стикаємося з "необхідністю великого машинного підтвердження евристичних алгоритмів". Іншим викликом є проблема введення даних. Якщо існує квантова випадкова пам'ять (qRAM), ми матимемо великі можливості, але достатні докази свідчать про те, що це не є реальним. В майбутньому варто дослідити: як зробити вторинне прискорення або евристичне прискорення дійсно цінними? Можливо, їх можна поєднати з експоненційним прискоренням, щоб алгоритми кінцевого результату перевершували класичних конкурентів. Поєднання квантового машинного навчання з такими завданнями, як квантове моделювання, може надати реальні підстави для деяких раніше використовуваних сильних квантових гіпотез введення.