Hai xu hướng lớn của nền văn minh nhân loại trong 5-10 năm tới
- Năng suất: AI thay thế phần lớn con người (đồng thuận) - Quan hệ sản xuất: Blockchain thay thế phần lớn hệ thống tài chính truyền thống
Nếu bạn xác nhận hai xu hướng này, bạn có thể đầu tư $dnx dynex sử dụng blockchain để chuyển đổi sức mạnh tính toán của card đồ họa thành sức mạnh tính toán lượng tử, cung cấp dịch vụ cho nhiều ngành nghề.
Aram Harrow: Học máy lượng tử đang trong tình trạng khó khăn. Mặc dù chúng ta có thể đạt được một số kết quả quan trọng về khả năng học tập thông tin lý thuyết, các thành phần thuật toán như giảm dần gradient, nhưng tổng thể chúng ta đang đối mặt với "thiếu sự xác thực lớn cho các thuật toán heuristic". Một thách thức khác là vấn đề đầu vào dữ liệu. Nếu có bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên lượng tử (qRAM), chúng ta sẽ có nhiều cơ hội, nhưng có đủ bằng chứng cho thấy điều này là không thực tế. Tương lai đáng để khám phá là: Làm thế nào để tạo ra giá trị thực tế từ gia tốc bậc hai hoặc gia tốc heuristic? Có thể kết hợp chúng với gia tốc mũ để giúp thuật toán đầu cuối vượt qua đối thủ cổ điển. Kết hợp học máy lượng tử với các nhiệm vụ như mô phỏng lượng tử có thể cung cấp cơ sở thực tế cho một số giả thuyết đầu vào mạnh mẽ đã được sử dụng.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
#DNX#
Hai xu hướng lớn của nền văn minh nhân loại trong 5-10 năm tới
- Năng suất: AI thay thế phần lớn con người (đồng thuận)
- Quan hệ sản xuất: Blockchain thay thế phần lớn hệ thống tài chính truyền thống
Nếu bạn xác nhận hai xu hướng này, bạn có thể đầu tư $dnx
dynex sử dụng blockchain để chuyển đổi sức mạnh tính toán của card đồ họa thành sức mạnh tính toán lượng tử, cung cấp dịch vụ cho nhiều ngành nghề.
Aram Harrow: Học máy lượng tử đang trong tình trạng khó khăn. Mặc dù chúng ta có thể đạt được một số kết quả quan trọng về khả năng học tập thông tin lý thuyết, các thành phần thuật toán như giảm dần gradient, nhưng tổng thể chúng ta đang đối mặt với "thiếu sự xác thực lớn cho các thuật toán heuristic". Một thách thức khác là vấn đề đầu vào dữ liệu. Nếu có bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên lượng tử (qRAM), chúng ta sẽ có nhiều cơ hội, nhưng có đủ bằng chứng cho thấy điều này là không thực tế. Tương lai đáng để khám phá là: Làm thế nào để tạo ra giá trị thực tế từ gia tốc bậc hai hoặc gia tốc heuristic? Có thể kết hợp chúng với gia tốc mũ để giúp thuật toán đầu cuối vượt qua đối thủ cổ điển. Kết hợp học máy lượng tử với các nhiệm vụ như mô phỏng lượng tử có thể cung cấp cơ sở thực tế cho một số giả thuyết đầu vào mạnh mẽ đã được sử dụng.