Luck3333
367 Posting
Luck3333
๐ Qubic redefines blockchain with uPoW, turning computing power into AI training. Enjoy feeless txs, sub-second finality, & bare-metal smart contracts.
Perdagangan Terbuka
Pedagang Sesekali
6.5 Tahun
472 Mengikuti
155 Pengikut
173 Disukai
Posting
Portofolio
Semua
Kuotasi
Video
PINNED
PINNED
Kita tidak punya satuan ukuran untuk kecerdasan.
Bukan untuk manusia. Bukan untuk mesin.
Kita sudah berdebat tentang ini selama lebih dari satu abad.
Hingga 45% dari benchmark yang kita gunakan untuk mengevaluasi LLM mengandung data pelatihan yang bocor.
ARC-AGI-3 dibuat untuk memperbaiki itu.
Manusia menyelesaikan 100% dari itu.
AI Frontier mencetak di bawah 1%.
NIA Volume 10 membahas faktor g, kerangka kerja Chollet, kontaminasi benchmark, dan apa yang sebenarnya diperlukan untuk mengukur kecerdasan mesin.
Baca lengkap
๐
Measuring Machine Intelligence: The g Factor vs. ARC-AGI Benchmark
@Binance BiBi
#AI #AGI #Qubic #TechTrends #Neuraxon
Bukan untuk manusia. Bukan untuk mesin.
Kita sudah berdebat tentang ini selama lebih dari satu abad.
Hingga 45% dari benchmark yang kita gunakan untuk mengevaluasi LLM mengandung data pelatihan yang bocor.
ARC-AGI-3 dibuat untuk memperbaiki itu.
Manusia menyelesaikan 100% dari itu.
AI Frontier mencetak di bawah 1%.
NIA Volume 10 membahas faktor g, kerangka kerja Chollet, kontaminasi benchmark, dan apa yang sebenarnya diperlukan untuk mengukur kecerdasan mesin.
Baca lengkap
๐
Measuring Machine Intelligence: The g Factor vs. ARC-AGI Benchmark
@Binance BiBi
#AI #AGI #Qubic #TechTrends #Neuraxon
Faktor g: Pendekatan Radikal Qubic terhadap AGI
Sementara industri AI berlomba-lomba untuk meningkatkan model bahasa besar, penelitian Neuraxon dari Qubic mengusulkan jalur yang sama sekali berbeda menuju Kecerdasan Umum Buatan (AGI).
Teori mereka sederhana:
Lebih banyak teks tidak menciptakan kecerdasan sejati.
Terinspirasi oleh teori โfaktor gโ Charles Spearman dari tahun 1904, Qubic berargumen bahwa kecerdasan yang nyata bukan tentang memprediksi kata berikutnya, tetapi tentang mengembangkan kemampuan kognitif yang dapat ditransfer โ beradaptasi dengan situasi baru, memecahkan masalah yang tidak dikenal, belajar dari kesalahan, dan mengoordinasikan pengetahuan di berbagai domain.
LLM saat ini unggul dalam prediksi bahasa statistik, namun masih kesulitan ketika konteks atau frasa berubah secara tak terduga. Mereka meniru kecerdasan, tetapi kekurangan struktur kognitif yang persisten dan tergeneralisasi.
Proyek Neuraxon mengambil arah yang terinspirasi bio melalui simulasi kehidupan buatan yang disebut โMulti-Neuraxon Game of Life Lite 5.0,โ di mana organisme buatan berevolusi di bawah tekanan lingkungan.
Alih-alih dilatih pada kumpulan data teks yang tak berujung, Neuraxon berusaha untuk mengembangkan kecerdasan itu sendiri.
Konsep kunci meliputi:
โข Seleksi evolusioner yang menghargai adaptabilitas
โข Arsitektur seperti otak modular yang terinspirasi oleh kognisi manusia
โข Kecerdasan yang muncul melalui interaksi dan organisasi diri
โข Pembelajaran berkelanjutan seiring waktu alih-alih inferensi statis
Semua ini berjalan di Jaringan Komputasi Berguna terdesentralisasi milik Qubic, mengubah perangkat keras penambangan menjadi infrastruktur penelitian AGI skala besar daripada membuang-buang energi pada hashing yang tidak berarti.
Apakah ini menjadi terobosan atau tidak, Qubic sedang menjelajahi salah satu eksperimen AGI paling tidak konvensional dan ambisius dalam crypto saat ini.
#crypto #AI #Qubic #AGI #artificialintelligence
Sementara industri AI berlomba-lomba untuk meningkatkan model bahasa besar, penelitian Neuraxon dari Qubic mengusulkan jalur yang sama sekali berbeda menuju Kecerdasan Umum Buatan (AGI).
Teori mereka sederhana:
Lebih banyak teks tidak menciptakan kecerdasan sejati.
Terinspirasi oleh teori โfaktor gโ Charles Spearman dari tahun 1904, Qubic berargumen bahwa kecerdasan yang nyata bukan tentang memprediksi kata berikutnya, tetapi tentang mengembangkan kemampuan kognitif yang dapat ditransfer โ beradaptasi dengan situasi baru, memecahkan masalah yang tidak dikenal, belajar dari kesalahan, dan mengoordinasikan pengetahuan di berbagai domain.
LLM saat ini unggul dalam prediksi bahasa statistik, namun masih kesulitan ketika konteks atau frasa berubah secara tak terduga. Mereka meniru kecerdasan, tetapi kekurangan struktur kognitif yang persisten dan tergeneralisasi.
Proyek Neuraxon mengambil arah yang terinspirasi bio melalui simulasi kehidupan buatan yang disebut โMulti-Neuraxon Game of Life Lite 5.0,โ di mana organisme buatan berevolusi di bawah tekanan lingkungan.
Alih-alih dilatih pada kumpulan data teks yang tak berujung, Neuraxon berusaha untuk mengembangkan kecerdasan itu sendiri.
Konsep kunci meliputi:
โข Seleksi evolusioner yang menghargai adaptabilitas
โข Arsitektur seperti otak modular yang terinspirasi oleh kognisi manusia
โข Kecerdasan yang muncul melalui interaksi dan organisasi diri
โข Pembelajaran berkelanjutan seiring waktu alih-alih inferensi statis
Semua ini berjalan di Jaringan Komputasi Berguna terdesentralisasi milik Qubic, mengubah perangkat keras penambangan menjadi infrastruktur penelitian AGI skala besar daripada membuang-buang energi pada hashing yang tidak berarti.
Apakah ini menjadi terobosan atau tidak, Qubic sedang menjelajahi salah satu eksperimen AGI paling tidak konvensional dan ambisius dalam crypto saat ini.
#crypto #AI #Qubic #AGI #artificialintelligence
Luck3333
ยท
--
Faktor g dalam Kehidupan Buatan: Dari Kelas Spearman 1904 ke Otak Buatan yang Berevolusi
Akademi Intelijen Neuraxon, Volume 9 ยท Oleh Tim Ilmuwan Qubic
Singkatnya: Kecerdasan umum, faktor g yang telah diukur oleh psikolog selama lebih dari satu abad, adalah bahan yang hilang dalam model bahasa saat ini, dan proyek Neuraxon Qubic kini sedang memilihnya secara langsung di dalam simulasi kehidupan buatan.
Charles Spearman (1863โ1945), yang pertama kali mengidentifikasi faktor g dari kecerdasan umum saat mempelajari nilai-nilai anak-anak sekolah Inggris pada tahun 1904.
Faktor g: Dari Kelas 1904 ke Otak Buatan
Singkatnya: Kecerdasan umum, faktor g yang telah diukur oleh psikolog selama lebih dari satu abad, adalah bahan yang hilang dalam model bahasa saat ini, dan proyek Neuraxon Qubic kini sedang memilihnya secara langsung di dalam simulasi kehidupan buatan.
Charles Spearman (1863โ1945), yang pertama kali mengidentifikasi faktor g dari kecerdasan umum saat mempelajari nilai-nilai anak-anak sekolah Inggris pada tahun 1904.
Faktor g: Dari Kelas 1904 ke Otak Buatan
Qubic Menghubungkan 137 Tahun Ilmu Pengetahuan ke Aplikasi AI Generasi Berikutnya di Dunia Nyata! ๐ง ๐ป
Banyak proyek crypto terjebak dalam teori, tetapi #Qubic membuktikan utilitasnya di dunia nyata pada level ilmiah tertinggi.
Di Konferensi Internasional Teknologi Pembelajaran Mesin ke-11 yang akan datang (20-22 Mei) di Berlin, peneliti David Vivancos dan Jose Sรกnchez akan memperkenalkan "Neuraxon"โsebuah cetak biru komputasi Neuron Buatan yang terinspirasi secara biologis.
Bagaimana $Qubic membuat ini menjadi kenyataan?
Infrastruktur Dunia Nyata: Qubic bukan hanya jaringan; ia menyediakan kekuatan komputasi inti yang dibutuhkan untuk mensimulasikan pertumbuhan neural biologis yang kompleks.
Ilmu Terbuka yang Sebenarnya: Didorong oleh ekosistem terdesentralisasi Qubic, memberdayakan peneliti global untuk memecah monopoli AI.
Jalan Menuju AI yang Sebenarnya: Beralih dari pembelajaran mesin dasar langsung ke AGI yang canggih.
Sejarah berputar penuh di Berlin. Pada tahun 1889, neuron manusia pertama ditunjukkan di sana. Pada Mei 2026, Qubic memberdayakan arsitektur untuk mereplikasikannya di mesin. Ini adalah utilitas. Ini adalah masa depan AI.
๐https://www.researchgate.net/publication/400868863_Neuraxon_V20_A_New_Neural_Growth_Computation_Blueprint
#Qubic #AI #AGI #Neuraxon
Banyak proyek crypto terjebak dalam teori, tetapi #Qubic membuktikan utilitasnya di dunia nyata pada level ilmiah tertinggi.
Di Konferensi Internasional Teknologi Pembelajaran Mesin ke-11 yang akan datang (20-22 Mei) di Berlin, peneliti David Vivancos dan Jose Sรกnchez akan memperkenalkan "Neuraxon"โsebuah cetak biru komputasi Neuron Buatan yang terinspirasi secara biologis.
Bagaimana $Qubic membuat ini menjadi kenyataan?
Infrastruktur Dunia Nyata: Qubic bukan hanya jaringan; ia menyediakan kekuatan komputasi inti yang dibutuhkan untuk mensimulasikan pertumbuhan neural biologis yang kompleks.
Ilmu Terbuka yang Sebenarnya: Didorong oleh ekosistem terdesentralisasi Qubic, memberdayakan peneliti global untuk memecah monopoli AI.
Jalan Menuju AI yang Sebenarnya: Beralih dari pembelajaran mesin dasar langsung ke AGI yang canggih.
Sejarah berputar penuh di Berlin. Pada tahun 1889, neuron manusia pertama ditunjukkan di sana. Pada Mei 2026, Qubic memberdayakan arsitektur untuk mereplikasikannya di mesin. Ini adalah utilitas. Ini adalah masa depan AI.
๐https://www.researchgate.net/publication/400868863_Neuraxon_V20_A_New_Neural_Growth_Computation_Blueprint
#Qubic #AI #AGI #Neuraxon
#Bloomberg dilaporkan, setengah dari pusat data AI yang direncanakan untuk 2026 tidak akan dibangun.
Dari kapasitas 16 GW yang dijadwalkan untuk AS tahun ini, hanya ~5 GW yang sedang dalam pembangunan. Sightline Climate memperkirakan 30โ50% dari pembangunan yang direncanakan akan ditunda atau dibatalkan.
Kendala bukanlah modal. Hyperscaler menghabiskan lebih dari $650B tahun ini.
Ini adalah transformator. Switchgear. Antrian grid yang memerlukan waktu 5 tahun untuk diselesaikan.
Titik leher dari revolusi #AI bukanlah chip. Ini adalah peralatan yang menghidupkannya.
#Qubic berjalan di perangkat keras yang sudah dipasang. Listrik sudah menjadi tagihan seseorang. 676 Komputor. Tidak ada antrian grid. Tidak ada tinjauan lokasi 200-acre. Online selama empat tahun.
200M transaksi. 600K kueri oracle. Per minggu. Sudah ada.
Lapisan komputasi mana yang ada di sisi lain?
Pelajari lebih lanjut๐Intelligence Is Not Scale: A Scientific Response to Jensen Huang's AGI Claim
Dari kapasitas 16 GW yang dijadwalkan untuk AS tahun ini, hanya ~5 GW yang sedang dalam pembangunan. Sightline Climate memperkirakan 30โ50% dari pembangunan yang direncanakan akan ditunda atau dibatalkan.
Kendala bukanlah modal. Hyperscaler menghabiskan lebih dari $650B tahun ini.
Ini adalah transformator. Switchgear. Antrian grid yang memerlukan waktu 5 tahun untuk diselesaikan.
Titik leher dari revolusi #AI bukanlah chip. Ini adalah peralatan yang menghidupkannya.
#Qubic berjalan di perangkat keras yang sudah dipasang. Listrik sudah menjadi tagihan seseorang. 676 Komputor. Tidak ada antrian grid. Tidak ada tinjauan lokasi 200-acre. Online selama empat tahun.
200M transaksi. 600K kueri oracle. Per minggu. Sudah ada.
Lapisan komputasi mana yang ada di sisi lain?
Pelajari lebih lanjut๐Intelligence Is Not Scale: A Scientific Response to Jensen Huang's AGI Claim
APAKAH AI AKHIRNYA BELAJAR UNTUK "BERPIKIR" SEPERTI OTAK? ๐ง โจ
Mengapa otak manusia beroperasi di "Tepi Kekacauan"? Semua ini berkaitan dengan prinsip ajaib yang disebut Kritikalitas Otak.
Dalam NIA Vol. 8 terbaru, Tim Ilmiah Qubic menjelajahi Rasio Cabangโmetrik kunci dari konektivitas neural. Ketika rasio ini mendekati 1, sebuah jaringan mencapai:
- Rentang Dinamis Maksimal: Mendeteksi sinyal-sinyal tersubtle.
- Memori Optimal: Menyeimbangkan informasi masa lalu dengan input baru.
- Kompleksitas Puncak: Ciri khas kecerdasan sejati.
Lihat bagaimana Neuraxon menggunakan prinsip-prinsip terinspirasi bio ini untuk membangun AI yang tidak hanya menghitungโia bergetar seperti organisme hidup.
๐ Baca ulasan lengkapnya di sini: Brain Criticality in Neuraxon
#Qubic
#Neuraxon
#DeAI
#SmartContracts
#CryptoAi
Mengapa otak manusia beroperasi di "Tepi Kekacauan"? Semua ini berkaitan dengan prinsip ajaib yang disebut Kritikalitas Otak.
Dalam NIA Vol. 8 terbaru, Tim Ilmiah Qubic menjelajahi Rasio Cabangโmetrik kunci dari konektivitas neural. Ketika rasio ini mendekati 1, sebuah jaringan mencapai:
- Rentang Dinamis Maksimal: Mendeteksi sinyal-sinyal tersubtle.
- Memori Optimal: Menyeimbangkan informasi masa lalu dengan input baru.
- Kompleksitas Puncak: Ciri khas kecerdasan sejati.
Lihat bagaimana Neuraxon menggunakan prinsip-prinsip terinspirasi bio ini untuk membangun AI yang tidak hanya menghitungโia bergetar seperti organisme hidup.
๐ Baca ulasan lengkapnya di sini: Brain Criticality in Neuraxon
#Qubic
#Neuraxon
#DeAI
#SmartContracts
#CryptoAi
Luck3333
ยท
--
Neuraxon: Menerapkan Kritisitas Otak dalam Jaringan Buatan
Ditulis oleh Tim Ilmiah Qubic. Rasio percabangan dan kritisitas dalam jaringan biologis, dalam jaringan buatan, dan sebagai prinsip terinspirasi biologis dalam Neuraxon.
Gambar 1. Tiga rezim dinamika jaringan saraf yang didefinisikan oleh rasio percabangan (ฯ).
Apa kesamaan antara longsoran salju, kebakaran hutan, gempa bumi, dan aktivitas spontan korteks serebral?
Mereka semua berbagi batas antara order dan kekacauan, yang disebut sebagai keadaan kritis. Di otak, tepi itu diukur dengan parameter sederhana: rasio percabangan (ฯ atau m). Ini akan menjadi semacam rasio rata-rata dari 'anak' neuronal yang diaktifkan oleh setiap neuron 'induk'. Ketika ฯ โ 1, aktivitas tidak mati atau meledak; itu bergetar.
Gambar 1. Tiga rezim dinamika jaringan saraf yang didefinisikan oleh rasio percabangan (ฯ).
Apa kesamaan antara longsoran salju, kebakaran hutan, gempa bumi, dan aktivitas spontan korteks serebral?
Mereka semua berbagi batas antara order dan kekacauan, yang disebut sebagai keadaan kritis. Di otak, tepi itu diukur dengan parameter sederhana: rasio percabangan (ฯ atau m). Ini akan menjadi semacam rasio rata-rata dari 'anak' neuronal yang diaktifkan oleh setiap neuron 'induk'. Ketika ฯ โ 1, aktivitas tidak mati atau meledak; itu bergetar.
Pada tahun 1970, John Conway menulis empat aturan di atas kartu pos.
Sel-sel hidup atau mati berdasarkan jumlah tetangga. Itu adalah seluruh sistem.
Apa yang muncul dari empat aturan itu: struktur stabil, osilator, glider, dan akhirnya, mesin Turing penuh. Komputasi muncul dari sistem yang tidak pernah diprogram untuk menghitung.
Ide mendalam: kompleksitas tidak perlu dirancang. Itu harus diaktifkan.
Christopher Langton memperluas ini pada tahun 1980-an. Ia menemukan bahwa hal-hal menarik terjadi pada rezim tertentu, tepi kekacauan.
Di bawahnya, sistem membeku.
Di atasnya, mereka larut menjadi kebisingan.
Di antara keduanya, komputasi, pembelajaran, dan adaptasi muncul dengan sendirinya.
Ini adalah tempat di mana kecerdasan biologis beroperasi.
Ini juga tempat di mana Aigarth dirancang untuk hidup.
Koneksi antara Permainan Kehidupan Conway dan arsitektur Neuraxon Qubic bukanlah metafora. Ini adalah metode.
Status trinary Neuraxon: -1, 0, +1 bukanlah trik kuantisasi untuk menghemat bit.
Status netral adalah buffer yang memungkinkan sistem menjelajahi tepi kekacauan tanpa runtuh menjadi kaku atau kebisingan.
Dalam simulator NxonLife, tim mengukur rasio percabangan mendekati 1 dan dinamika temporal 1/f, tanda tangan tepat yang diprediksi oleh penelitian Alife untuk sistem yang mampu melakukan komputasi yang sebenarnya.
Ada temuan yang lebih sulit di bawah semua ini yang terus dihasilkan oleh Alife: kerja sama, spesialisasi, dan pembagian kerja muncul dalam sistem yang tidak pernah diprogram untuk bekerja sama.
Mereka muncul sebagai konsekuensi dari dinamika. Bukan sebagai tujuan.
Ini tidak nyaman jika Anda percaya kecerdasan harus dioptimalkan dari atas ke bawah.
Lima puluh enam tahun bukti menyarankan sebaliknya.
Tim ilmiah Qubic menerbitkan pemecahan lengkap: Conway, Langton, karya Ekosistem Digital Sakana AI, dan jembatan ke infrastruktur produksi Neuraxon.
Bukan sebagai pengamatan. Sebagai arsitektur.
Pelajari Lebih Lanjut โ
Sel-sel hidup atau mati berdasarkan jumlah tetangga. Itu adalah seluruh sistem.
Apa yang muncul dari empat aturan itu: struktur stabil, osilator, glider, dan akhirnya, mesin Turing penuh. Komputasi muncul dari sistem yang tidak pernah diprogram untuk menghitung.
Ide mendalam: kompleksitas tidak perlu dirancang. Itu harus diaktifkan.
Christopher Langton memperluas ini pada tahun 1980-an. Ia menemukan bahwa hal-hal menarik terjadi pada rezim tertentu, tepi kekacauan.
Di bawahnya, sistem membeku.
Di atasnya, mereka larut menjadi kebisingan.
Di antara keduanya, komputasi, pembelajaran, dan adaptasi muncul dengan sendirinya.
Ini adalah tempat di mana kecerdasan biologis beroperasi.
Ini juga tempat di mana Aigarth dirancang untuk hidup.
Koneksi antara Permainan Kehidupan Conway dan arsitektur Neuraxon Qubic bukanlah metafora. Ini adalah metode.
Status trinary Neuraxon: -1, 0, +1 bukanlah trik kuantisasi untuk menghemat bit.
Status netral adalah buffer yang memungkinkan sistem menjelajahi tepi kekacauan tanpa runtuh menjadi kaku atau kebisingan.
Dalam simulator NxonLife, tim mengukur rasio percabangan mendekati 1 dan dinamika temporal 1/f, tanda tangan tepat yang diprediksi oleh penelitian Alife untuk sistem yang mampu melakukan komputasi yang sebenarnya.
Ada temuan yang lebih sulit di bawah semua ini yang terus dihasilkan oleh Alife: kerja sama, spesialisasi, dan pembagian kerja muncul dalam sistem yang tidak pernah diprogram untuk bekerja sama.
Mereka muncul sebagai konsekuensi dari dinamika. Bukan sebagai tujuan.
Ini tidak nyaman jika Anda percaya kecerdasan harus dioptimalkan dari atas ke bawah.
Lima puluh enam tahun bukti menyarankan sebaliknya.
Tim ilmiah Qubic menerbitkan pemecahan lengkap: Conway, Langton, karya Ekosistem Digital Sakana AI, dan jembatan ke infrastruktur produksi Neuraxon.
Bukan sebagai pengamatan. Sebagai arsitektur.
Pelajari Lebih Lanjut โ
Luck3333
ยท
--
Ekosistem Digital, Permainan Kehidupan Conway, dan Mengapa Kompleksitas yang Muncul Penting untuk AI Terdesentralisasi
Akademi Kecerdasan Neuraxon โ Volume 7
Oleh Tim Ilmiah Qubic
Lima spesies automata seluler neural bersaing untuk wilayah di grid bersama. Setiap warna mewakili spesies yang belajar secara independen.
Pada tahun 1970, Martin Gardner menerbitkan di Scientific American sebuah permainan rekreasi yang diciptakan oleh John Conway: Permainan Kehidupan. Aturan-aturannya muat di kartu pos. Sebuah grid dua dimensi sel-sel di mana setiap sel bisa hidup atau mati. Di setiap langkah, sel hidup tetap hidup jika memiliki dua atau tiga tetangga yang hidup, jika tidak, sel tersebut mati. Sel mati dengan tepat tiga tetangga yang hidup akan lahir. Tidak ada yang lain, semudah itu.
Oleh Tim Ilmiah Qubic
Lima spesies automata seluler neural bersaing untuk wilayah di grid bersama. Setiap warna mewakili spesies yang belajar secara independen.
Pada tahun 1970, Martin Gardner menerbitkan di Scientific American sebuah permainan rekreasi yang diciptakan oleh John Conway: Permainan Kehidupan. Aturan-aturannya muat di kartu pos. Sebuah grid dua dimensi sel-sel di mana setiap sel bisa hidup atau mati. Di setiap langkah, sel hidup tetap hidup jika memiliki dua atau tiga tetangga yang hidup, jika tidak, sel tersebut mati. Sel mati dengan tepat tiga tetangga yang hidup akan lahir. Tidak ada yang lain, semudah itu.
Industri AI sedang berselisih tentang apa itu AGI sebenarnya.
Jensen Huang, co-founder dan CEO NVIDIA mengatakan AGI sudah ada, dan mendefinisikannya sebagai perusahaan bernilai $1 miliar.
Google DeepMind tidak setuju, menerbitkan kerangka kognitif dengan tolok ukur.
Keduanya melewatkan inti permasalahan.
Definisi Huang adalah kapitalisasi pasar yang dibungkus sebagai ilmu.
Definisi DeepMind lebih mendekati. Mereka memperlakukan kecerdasan sebagai multidimensional, sekumpulan fakultas yang berinteraksi seperti persepsi, memori, pembelajaran, penalaran, metakognisi.
Itu adalah peningkatan nyata dibandingkan hukum skala. Tapi masih ada celah.
Celahnya: sebuah sistem bisa mendapatkan skor baik di setiap fakultas dalam profil kognitif dan tetap gagal berperilaku dengan cerdas.
Kenapa? Karena kecerdasan bukanlah jumlah dari fakultas. Itu adalah apa yang muncul ketika fakultas-fakultas tersebut diorganisir di bawah dinamika yang terintegrasi.
DeepMind mengukur kinerja. Itu tidak mengukur organisasi.
Dan organisasi adalah tempat sistem nyata mengalami kegagalan.
Sebuah sistem yang dapat beralasan tetapi tidak bisa mempertahankan konteks. Belajar tetapi tidak bisa mentransfer. Menghasilkan tetapi tidak bisa memvalidasi.
Itu bukan sedikit cerdas. Itu terbatas secara struktural. Skor rata-rata menyembunyikan titik kegagalan. Integrasi ada atau tidak ada.
Tim ilmiah Qubic menjelaskan ini secara detail. Posisi mereka berdasar pada ilmu kognitif yang sudah ada sejak seabad yang lalu. Carroll. Cattell. Kovacs dan Conway. Faktor g bukanlah jumlah. Itu adalah hierarki.
Ringkasnya: kecerdasan adalah apa yang kamu lakukan ketika kamu tidak tahu harus berbuat apa.
Inilah mengapa Aigarth dan Neuraxon tidak terlihat seperti arsitektur AI lainnya.
Alih-alih memaksimalkan skala atau mengenumerasi kapabilitas, mereka fokus pada bagaimana beberapa unit yang berinteraksi menghasilkan perilaku yang koheren di berbagai konteks yang tidak ada dalam data pelatihan.
Integrasi dulu. Kinerja kemudian.
#Qubic #AGI #artificialintelligence #CryptoAi #INNOVATION
Jensen Huang, co-founder dan CEO NVIDIA mengatakan AGI sudah ada, dan mendefinisikannya sebagai perusahaan bernilai $1 miliar.
Google DeepMind tidak setuju, menerbitkan kerangka kognitif dengan tolok ukur.
Keduanya melewatkan inti permasalahan.
Definisi Huang adalah kapitalisasi pasar yang dibungkus sebagai ilmu.
Definisi DeepMind lebih mendekati. Mereka memperlakukan kecerdasan sebagai multidimensional, sekumpulan fakultas yang berinteraksi seperti persepsi, memori, pembelajaran, penalaran, metakognisi.
Itu adalah peningkatan nyata dibandingkan hukum skala. Tapi masih ada celah.
Celahnya: sebuah sistem bisa mendapatkan skor baik di setiap fakultas dalam profil kognitif dan tetap gagal berperilaku dengan cerdas.
Kenapa? Karena kecerdasan bukanlah jumlah dari fakultas. Itu adalah apa yang muncul ketika fakultas-fakultas tersebut diorganisir di bawah dinamika yang terintegrasi.
DeepMind mengukur kinerja. Itu tidak mengukur organisasi.
Dan organisasi adalah tempat sistem nyata mengalami kegagalan.
Sebuah sistem yang dapat beralasan tetapi tidak bisa mempertahankan konteks. Belajar tetapi tidak bisa mentransfer. Menghasilkan tetapi tidak bisa memvalidasi.
Itu bukan sedikit cerdas. Itu terbatas secara struktural. Skor rata-rata menyembunyikan titik kegagalan. Integrasi ada atau tidak ada.
Tim ilmiah Qubic menjelaskan ini secara detail. Posisi mereka berdasar pada ilmu kognitif yang sudah ada sejak seabad yang lalu. Carroll. Cattell. Kovacs dan Conway. Faktor g bukanlah jumlah. Itu adalah hierarki.
Ringkasnya: kecerdasan adalah apa yang kamu lakukan ketika kamu tidak tahu harus berbuat apa.
Inilah mengapa Aigarth dan Neuraxon tidak terlihat seperti arsitektur AI lainnya.
Alih-alih memaksimalkan skala atau mengenumerasi kapabilitas, mereka fokus pada bagaimana beberapa unit yang berinteraksi menghasilkan perilaku yang koheren di berbagai konteks yang tidak ada dalam data pelatihan.
Integrasi dulu. Kinerja kemudian.
#Qubic #AGI #artificialintelligence #CryptoAi #INNOVATION
Qubic Menyala di Festival Web3 Hong Kong! ๐ญ๐ฐ๐
Hari ke-3 di Festival Web3 Hong Kong adalah kesuksesan besar bagi tim Komunitas China Qubic! Misi? Mengubah "tesis teknis yang kuat" menjadi adopsi nyata di Asia.
Tiga Pilar Hari ke-3:
Visibilitas: Memperdalam hubungan dengan media blockchain terkemuka.
Kejelasan Regulasi: Pembicaraan strategis dengan agen kepatuhan & audit HK.
Likuiditas: Membuka pintu dengan bursa utama. ๐
Mengapa Pasar Asia Positif terhadap Qubic?
Wilayah ini memiliki permintaan konkret untuk infrastruktur AI. Model Distribusi Komputasi Qubic + Tanpa Biaya + Kerja Berguna (uPoW) bukan sekadar teoriโini adalah mesin untuk generasi berikutnya dari integrasi AI dalam Web3. ๐คโก
"Trinitas Suci" untuk Sukses:
Visibilitas + Kejelasan Regulasi + Likuiditas = Adopsi Massal.
Dasar sudah diletakkan. Saluran sudah dibuka. Hari ke-4 berikutnya. Apakah kamu mengikuti evolusi $QUBIC? ๐
#Qubic #HKWeb3Festival #Aฤฐ #blockchain #CryptoNews
Hari ke-3 di Festival Web3 Hong Kong adalah kesuksesan besar bagi tim Komunitas China Qubic! Misi? Mengubah "tesis teknis yang kuat" menjadi adopsi nyata di Asia.
Tiga Pilar Hari ke-3:
Visibilitas: Memperdalam hubungan dengan media blockchain terkemuka.
Kejelasan Regulasi: Pembicaraan strategis dengan agen kepatuhan & audit HK.
Likuiditas: Membuka pintu dengan bursa utama. ๐
Mengapa Pasar Asia Positif terhadap Qubic?
Wilayah ini memiliki permintaan konkret untuk infrastruktur AI. Model Distribusi Komputasi Qubic + Tanpa Biaya + Kerja Berguna (uPoW) bukan sekadar teoriโini adalah mesin untuk generasi berikutnya dari integrasi AI dalam Web3. ๐คโก
"Trinitas Suci" untuk Sukses:
Visibilitas + Kejelasan Regulasi + Likuiditas = Adopsi Massal.
Dasar sudah diletakkan. Saluran sudah dibuka. Hari ke-4 berikutnya. Apakah kamu mengikuti evolusi $QUBIC? ๐
#Qubic #HKWeb3Festival #Aฤฐ #blockchain #CryptoNews
Bagaimana jika AGI tidak berasal dari OpenAI, Google, atau Anthropic?
Bagaimana jika ia lahir secara terdesentralisasi?
Duta besar kami @JorgeOrdovas memberikan talk teknis selama 50 menit di #T3chFest , konferensi pengembang terbesar di Spanyol, yang menjelaskan kasus tersebut.
Tidak ada omong kosong pemasaran. Pemecahan teknis murni:
โ Mengapa LLM tidak dapat beralasan atau berkembang secara mandiri
โ Bagaimana Qubic mengalihkan energi penambangan ke pelatihan AI
โ Logika ternary yang terinspirasi oleh jaringan saraf biologis
โ "Otak" terdesentralisasi yang ditransplantasikan ke dalam robot nyata
Bagian terbaik? Ini tidak didanai oleh yayasan atau kas.
Komunitas Qubic menggalang dana untuk seluruh acara dalam waktu kurang dari 48 jam.
Sekarang talk lengkapnya sudah tayang. Tonton di๐
https://youtu.be/xgN5pLSPcKk
#Qubic #LLM #AGI #decentralized
Bagaimana jika ia lahir secara terdesentralisasi?
Duta besar kami @JorgeOrdovas memberikan talk teknis selama 50 menit di #T3chFest , konferensi pengembang terbesar di Spanyol, yang menjelaskan kasus tersebut.
Tidak ada omong kosong pemasaran. Pemecahan teknis murni:
โ Mengapa LLM tidak dapat beralasan atau berkembang secara mandiri
โ Bagaimana Qubic mengalihkan energi penambangan ke pelatihan AI
โ Logika ternary yang terinspirasi oleh jaringan saraf biologis
โ "Otak" terdesentralisasi yang ditransplantasikan ke dalam robot nyata
Bagian terbaik? Ini tidak didanai oleh yayasan atau kas.
Komunitas Qubic menggalang dana untuk seluruh acara dalam waktu kurang dari 48 jam.
Sekarang talk lengkapnya sudah tayang. Tonton di๐
https://youtu.be/xgN5pLSPcKk
#Qubic #LLM #AGI #decentralized
Revolusi coding AI sedang mempercepat dengan cepat.
Alat-alat canggih membantu pengembang membangun lebih cepat di seluruh bahasa dan kerangka kerja.
Tetapi apa yang terjadi ketika Anda membangun di blockchain yang tidak menggunakan Solidity, tidak fork Ethereum, dan memiliki bahasa kontrak pintar sendiri yang dirancang dari awal?
Itulah tantangan yang dihadapi pengembang Qubic, hingga saat ini.
Pengembang komunitas @andy_qus baru saja menyelesaikannya.
Temui ekstensi QPI VS Code. Lingkungan pengembangan lengkap untuk bahasa kontrak pintar khusus Qubic.
Apa yang Anda dapatkan:
Ketik โqpi-contractโ dan tekan Tab. Anda mendapatkan kerangka kontrak pintar lengkap, siap untuk dibangun. Penyorotan sintaks yang mengenali makro QPI, tipe, dan panggilan API. Linter waktu nyata yang menangkap kesalahan khusus Qubic saat Anda mengetik. IntelliSense yang melengkapi otomatis setiap fungsi qpi.* dengan dokumentasi lengkap. Arahkan mouse ke kata kunci mana pun dan dapatkan penjelasan instan tanpa meninggalkan editor. Validator kontrak yang memeriksa struktur seluruh file Anda, tidak hanya baris individu.
Anggap saja seperti memiliki pengembang Qubic berpengalaman yang mengawasi bahu Anda, menangkap kesalahan sebelum Anda mengompilasi.
Sementara rantai lain mengadaptasi alat Ethereum untuk memenuhi kebutuhan mereka, Qubic membangun alat khusus untuk arsitekturnya. Sistem tick khusus. Konsensus khusus. Antarmuka pemrograman khusus. Dukungan IDE khusus.
Sumber dan rilis: https://github.com/AndyQus/qubic-qpi-vscode
Dokumen pengembang: https://docs.qubic.org/developers/qpi/
#Qubic
#Web3Development
#BlockchainDevelopment
#SmartContracts
#CryptoDevelopment
Alat-alat canggih membantu pengembang membangun lebih cepat di seluruh bahasa dan kerangka kerja.
Tetapi apa yang terjadi ketika Anda membangun di blockchain yang tidak menggunakan Solidity, tidak fork Ethereum, dan memiliki bahasa kontrak pintar sendiri yang dirancang dari awal?
Itulah tantangan yang dihadapi pengembang Qubic, hingga saat ini.
Pengembang komunitas @andy_qus baru saja menyelesaikannya.
Temui ekstensi QPI VS Code. Lingkungan pengembangan lengkap untuk bahasa kontrak pintar khusus Qubic.
Apa yang Anda dapatkan:
Ketik โqpi-contractโ dan tekan Tab. Anda mendapatkan kerangka kontrak pintar lengkap, siap untuk dibangun. Penyorotan sintaks yang mengenali makro QPI, tipe, dan panggilan API. Linter waktu nyata yang menangkap kesalahan khusus Qubic saat Anda mengetik. IntelliSense yang melengkapi otomatis setiap fungsi qpi.* dengan dokumentasi lengkap. Arahkan mouse ke kata kunci mana pun dan dapatkan penjelasan instan tanpa meninggalkan editor. Validator kontrak yang memeriksa struktur seluruh file Anda, tidak hanya baris individu.
Anggap saja seperti memiliki pengembang Qubic berpengalaman yang mengawasi bahu Anda, menangkap kesalahan sebelum Anda mengompilasi.
Sementara rantai lain mengadaptasi alat Ethereum untuk memenuhi kebutuhan mereka, Qubic membangun alat khusus untuk arsitekturnya. Sistem tick khusus. Konsensus khusus. Antarmuka pemrograman khusus. Dukungan IDE khusus.
Sumber dan rilis: https://github.com/AndyQus/qubic-qpi-vscode
Dokumen pengembang: https://docs.qubic.org/developers/qpi/
#Qubic
#Web3Development
#BlockchainDevelopment
#SmartContracts
#CryptoDevelopment
Masuk untuk menjelajahi konten lainnya