Luck3333
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🚀 Qubic redefines blockchain with uPoW, turning computing power into AI training. Enjoy feeless txs, sub-second finality, & bare-metal smart contracts.
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Non abbiamo un'unità di misura per l'intelligenza.
Né per gli esseri umani. Né per le macchine.
Stiamo discutendo di questo da oltre un secolo.
Fino al 45% dei benchmark che usiamo per valutare i LLM contengono dati di addestramento trapelati.
ARC-AGI-3 è stato creato per risolvere questo problema.
Gli esseri umani risolvono il 100% di esso.
L'AI Frontier segna sotto l'1%.
Il Volume 10 di NIA analizza il fattore g, il framework di Chollet, la contaminazione dei benchmark e cosa richiede realmente la misurazione dell'intelligenza delle macchine.
Lettura completa
👇
Measuring Machine Intelligence: The g Factor vs. ARC-AGI Benchmark
@Binance BiBi
#AI #AGI #Qubic #TechTrends #Neuraxon
Né per gli esseri umani. Né per le macchine.
Stiamo discutendo di questo da oltre un secolo.
Fino al 45% dei benchmark che usiamo per valutare i LLM contengono dati di addestramento trapelati.
ARC-AGI-3 è stato creato per risolvere questo problema.
Gli esseri umani risolvono il 100% di esso.
L'AI Frontier segna sotto l'1%.
Il Volume 10 di NIA analizza il fattore g, il framework di Chollet, la contaminazione dei benchmark e cosa richiede realmente la misurazione dell'intelligenza delle macchine.
Lettura completa
👇
Measuring Machine Intelligence: The g Factor vs. ARC-AGI Benchmark
@Binance BiBi
#AI #AGI #Qubic #TechTrends #Neuraxon
Il fattore g: L'approccio radicale di Qubic all'AGI
Mentre l'industria dell'AI corre per scalare modelli linguistici massivi, la ricerca Neuraxon di Qubic propone un percorso completamente diverso verso l'Intelligenza Artificiale Generale (AGI).
La loro tesi è semplice:
Più testo non crea vera intelligenza.
Ispirati alla teoria del “fattore g” di Charles Spearman del 1904, Qubic sostiene che la vera intelligenza non riguarda la previsione della prossima parola, ma lo sviluppo di abilità cognitive trasferibili — adattandosi a nuove situazioni, risolvendo problemi sconosciuti, imparando dagli errori e coordinando la conoscenza tra i diversi ambiti.
Gli attuali LLM eccellono nella previsione statistica del linguaggio, ma faticano ancora quando il contesto o la formulazione cambiano inaspettatamente. Imitano l'intelligenza, ma mancano di una struttura cognitiva persistente e generalizzata.
Il progetto Neuraxon prende una direzione bio-ispirata attraverso una simulazione di vita artificiale chiamata “Multi-Neuraxon Game of Life Lite 5.0,” dove organismi artificiali evolvono sotto pressione ambientale.
Invece di formarsi su set di dati testuali infiniti, Neuraxon cerca di evolvere l'intelligenza stessa.
I concetti chiave includono:
• Selezione evolutiva che premia l'adattabilità
• Architetture modulari simili al cervello ispirate alla cognizione umana
• Intelligenza emergente attraverso interazione e auto-organizzazione
• Apprendimento continuo nel tempo invece di inferenze statiche
Tutto ciò gira sulla rete decentralizzata di Util-Compute di Qubic, trasformando l'hardware di mining in un'infrastruttura di ricerca AGI su larga scala piuttosto che sprecare energia in hashing senza senso.
Che questo diventi una scoperta o meno, Qubic sta esplorando uno degli esperimenti AGI più non convenzionali e ambiziosi nel crypto oggi.
#crypto #AI #Qubic #AGI #artificialintelligence
Mentre l'industria dell'AI corre per scalare modelli linguistici massivi, la ricerca Neuraxon di Qubic propone un percorso completamente diverso verso l'Intelligenza Artificiale Generale (AGI).
La loro tesi è semplice:
Più testo non crea vera intelligenza.
Ispirati alla teoria del “fattore g” di Charles Spearman del 1904, Qubic sostiene che la vera intelligenza non riguarda la previsione della prossima parola, ma lo sviluppo di abilità cognitive trasferibili — adattandosi a nuove situazioni, risolvendo problemi sconosciuti, imparando dagli errori e coordinando la conoscenza tra i diversi ambiti.
Gli attuali LLM eccellono nella previsione statistica del linguaggio, ma faticano ancora quando il contesto o la formulazione cambiano inaspettatamente. Imitano l'intelligenza, ma mancano di una struttura cognitiva persistente e generalizzata.
Il progetto Neuraxon prende una direzione bio-ispirata attraverso una simulazione di vita artificiale chiamata “Multi-Neuraxon Game of Life Lite 5.0,” dove organismi artificiali evolvono sotto pressione ambientale.
Invece di formarsi su set di dati testuali infiniti, Neuraxon cerca di evolvere l'intelligenza stessa.
I concetti chiave includono:
• Selezione evolutiva che premia l'adattabilità
• Architetture modulari simili al cervello ispirate alla cognizione umana
• Intelligenza emergente attraverso interazione e auto-organizzazione
• Apprendimento continuo nel tempo invece di inferenze statiche
Tutto ciò gira sulla rete decentralizzata di Util-Compute di Qubic, trasformando l'hardware di mining in un'infrastruttura di ricerca AGI su larga scala piuttosto che sprecare energia in hashing senza senso.
Che questo diventi una scoperta o meno, Qubic sta esplorando uno degli esperimenti AGI più non convenzionali e ambiziosi nel crypto oggi.
#crypto #AI #Qubic #AGI #artificialintelligence
Luck3333
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Il fattore g nella vita artificiale: Dalla classe del 1904 di Spearman a cervelli artificiali evoluti
Neuraxon Intelligence Academy, Volume 9 · A cura del Qubic Scientific Team
In poche parole: L'intelligenza generale, il fattore g che gli psicologi misurano da oltre un secolo, è l'ingrediente mancante nei modelli linguistici odierni, e il progetto Neuraxon di Qubic lo sta selezionando direttamente all'interno di una simulazione di vita artificiale.
Charles Spearman (1863–1945), che per primo identificò il fattore g dell'intelligenza generale mentre studiava i voti dei bambini delle scuole inglesi nel 1904.
Il fattore g: Da una classe del 1904 a cervelli artificiali
In poche parole: L'intelligenza generale, il fattore g che gli psicologi misurano da oltre un secolo, è l'ingrediente mancante nei modelli linguistici odierni, e il progetto Neuraxon di Qubic lo sta selezionando direttamente all'interno di una simulazione di vita artificiale.
Charles Spearman (1863–1945), che per primo identificò il fattore g dell'intelligenza generale mentre studiava i voti dei bambini delle scuole inglesi nel 1904.
Il fattore g: Da una classe del 1904 a cervelli artificiali
Qubic Collega 137 Anni di Scienza a Applicazioni AI di Nuova Generazione! 🧠💻
Molti progetti crypto restano intrappolati nella teoria, ma #Qubic sta dimostrando la sua utilità nel mondo reale ai massimi livelli scientifici.
Alla prossima 11ª Conferenza Internazionale sulle Tecnologie di Machine Learning (20-22 maggio) a Berlino, i ricercatori David Vivancos e Jose Sánchez sveleranno "Neuraxon"—un progetto di computazione basato su Neuroni Artificiali ispirato biologicamente.
Come sta realizzando $Qubic tutto questo?
Infrastruttura Reale: Qubic non è solo una rete; fornisce il motore computazionale fondamentale necessario per simulare la complessa crescita neurale biologica.
Vera Scienza Aperta: Spinto dall'ecosistema decentralizzato di Qubic, che consente ai ricercatori globali di rompere i monopoli sull'AI.
Il Percorso verso una Vera AI: Transizione dall'apprendimento automatico di base direttamente a AGI avanzato.
La storia si chiude a cerchio a Berlino. Nel 1889, il primo neurone umano è stato mostrato lì. Nel maggio 2026, Qubic alimenta l'architettura per replicarlo sulle macchine. Questa è utilità. Questo è il futuro dell'AI.
👉https://www.researchgate.net/publication/400868863_Neuraxon_V20_A_New_Neural_Growth_Computation_Blueprint
#Qubic #AI #AGI #Neuraxon
Molti progetti crypto restano intrappolati nella teoria, ma #Qubic sta dimostrando la sua utilità nel mondo reale ai massimi livelli scientifici.
Alla prossima 11ª Conferenza Internazionale sulle Tecnologie di Machine Learning (20-22 maggio) a Berlino, i ricercatori David Vivancos e Jose Sánchez sveleranno "Neuraxon"—un progetto di computazione basato su Neuroni Artificiali ispirato biologicamente.
Come sta realizzando $Qubic tutto questo?
Infrastruttura Reale: Qubic non è solo una rete; fornisce il motore computazionale fondamentale necessario per simulare la complessa crescita neurale biologica.
Vera Scienza Aperta: Spinto dall'ecosistema decentralizzato di Qubic, che consente ai ricercatori globali di rompere i monopoli sull'AI.
Il Percorso verso una Vera AI: Transizione dall'apprendimento automatico di base direttamente a AGI avanzato.
La storia si chiude a cerchio a Berlino. Nel 1889, il primo neurone umano è stato mostrato lì. Nel maggio 2026, Qubic alimenta l'architettura per replicarlo sulle macchine. Questa è utilità. Questo è il futuro dell'AI.
👉https://www.researchgate.net/publication/400868863_Neuraxon_V20_A_New_Neural_Growth_Computation_Blueprint
#Qubic #AI #AGI #Neuraxon
#Bloomberg riportato, metà dei data center AI pianificati per il 2026 non verranno costruiti.
Dei 16 GW di capacità programmata per gli Stati Uniti quest'anno, solo ~5 GW sono in costruzione. Sightline Climate prevede che il 30-50% delle costruzioni pianificate sarà ritardato o annullato.
Il collo di bottiglia non è il capitale. Gli hyperscalers stanno spendendo oltre 650 miliardi di dollari quest'anno.
Sono i trasformatori. Gli interruttori. Le code della rete che impiegano 5 anni per essere sbloccate.
Il collo di bottiglia della #AI rivoluzione non sono i chip. È l'attrezzatura che li accende.
#Qubic funziona su hardware già distribuito. L'elettricità è già sulla bolletta di qualcuno. 676 computatori. Nessuna coda di rete. Nessuna revisione del sito di 200 acri. Online da quattro anni.
200M transazioni. 600K query oracle. A settimana. Già.
Quale layer di calcolo si trova dall'altra parte?
Scopri di più👉Intelligence Is Not Scale: A Scientific Response to Jensen Huang's AGI Claim
Dei 16 GW di capacità programmata per gli Stati Uniti quest'anno, solo ~5 GW sono in costruzione. Sightline Climate prevede che il 30-50% delle costruzioni pianificate sarà ritardato o annullato.
Il collo di bottiglia non è il capitale. Gli hyperscalers stanno spendendo oltre 650 miliardi di dollari quest'anno.
Sono i trasformatori. Gli interruttori. Le code della rete che impiegano 5 anni per essere sbloccate.
Il collo di bottiglia della #AI rivoluzione non sono i chip. È l'attrezzatura che li accende.
#Qubic funziona su hardware già distribuito. L'elettricità è già sulla bolletta di qualcuno. 676 computatori. Nessuna coda di rete. Nessuna revisione del sito di 200 acri. Online da quattro anni.
200M transazioni. 600K query oracle. A settimana. Già.
Quale layer di calcolo si trova dall'altra parte?
Scopri di più👉Intelligence Is Not Scale: A Scientific Response to Jensen Huang's AGI Claim
L'IA STA FINALMENTE IMPARANDO A "PENSARE" COME UN CERVELLO? 🧠✨
Perché il cervello umano opera ai "Confini del Caos"? Si tratta di un principio magico chiamato Criticità Cerebrale.
Nell'ultimo NIA Vol. 8, il Team Scientifico Qubic esplora il Rapporto di Ramificazione—la metrica chiave della connettività neurale. Quando questo rapporto è vicino a 1, una rete raggiunge:
- Massima Gamma Dinamica: Rilevando i segnali più sottili.
- Memoria Ottimale: Bilanciando le informazioni passate con i nuovi input.
- Complessità Massima: Il marchio della vera intelligenza.
Scopri come Neuraxon utilizza questi principi ispirati alla biologia per costruire IA che non fa solo calcoli—risuona come un organismo vivente.
👉 Leggi l'approfondimento completo qui: Brain Criticality in Neuraxon
#Qubic
#Neuraxon
#DeAI
#SmartContracts
#CryptoAi
Perché il cervello umano opera ai "Confini del Caos"? Si tratta di un principio magico chiamato Criticità Cerebrale.
Nell'ultimo NIA Vol. 8, il Team Scientifico Qubic esplora il Rapporto di Ramificazione—la metrica chiave della connettività neurale. Quando questo rapporto è vicino a 1, una rete raggiunge:
- Massima Gamma Dinamica: Rilevando i segnali più sottili.
- Memoria Ottimale: Bilanciando le informazioni passate con i nuovi input.
- Complessità Massima: Il marchio della vera intelligenza.
Scopri come Neuraxon utilizza questi principi ispirati alla biologia per costruire IA che non fa solo calcoli—risuona come un organismo vivente.
👉 Leggi l'approfondimento completo qui: Brain Criticality in Neuraxon
#Qubic
#Neuraxon
#DeAI
#SmartContracts
#CryptoAi
Luck3333
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Neuraxon: Implementare la Criticità Cerebrale nelle Reti Artificiali
Scritto dal Team Scientifico QubicRapporto di ramificazione e criticità nelle reti biologiche, nelle reti artificiali e come principio bioispirato in Neuraxon
Fig. 1. Tre regimi della dinamica delle reti neurali definiti dal rapporto di ramificazione (σ).
Cosa hanno in comune una valanga di neve, un incendio forestale, un terremoto e l'attività spontanea della corteccia cerebrale?
Condividono tutti un confine tra ordine e caos, quello che si chiama uno stato critico. Nel cervello, quel confine è misurato da un semplice parametro: il rapporto di ramificazione (σ o m). Sarebbe qualcosa come il rapporto medio della "prole" neuronale che ogni neurone "genitore" attiva. Quando σ ≈ 1, l'attività né si spegne né esplode; riverbera.
Fig. 1. Tre regimi della dinamica delle reti neurali definiti dal rapporto di ramificazione (σ).
Cosa hanno in comune una valanga di neve, un incendio forestale, un terremoto e l'attività spontanea della corteccia cerebrale?
Condividono tutti un confine tra ordine e caos, quello che si chiama uno stato critico. Nel cervello, quel confine è misurato da un semplice parametro: il rapporto di ramificazione (σ o m). Sarebbe qualcosa come il rapporto medio della "prole" neuronale che ogni neurone "genitore" attiva. Quando σ ≈ 1, l'attività né si spegne né esplode; riverbera.
Nel 1970, John Conway scrisse quattro regole su una cartolina.
Le cellule vivono o muoiono in base al conteggio dei vicini. Questo era l'intero sistema.
Ciò che emerse da quelle quattro regole: strutture stabili, oscillatori, gliders e, infine, macchine di Turing complete. Il calcolo emerse da un sistema che non era mai stato programmato per calcolare.
L'idea profonda: la complessità non deve essere progettata. Deve essere abilitata.
Christopher Langton ampliò questo concetto negli anni '80. Scoprì che cose interessanti accadono in un regime specifico, il confine del caos.
Sotto di esso, i sistemi si congelano.
Sopra di esso, si dissolvono nel rumore.
Nel mezzo, emergono calcolo, apprendimento e adattamento autonomamente.
È qui che opera l'intelligenza biologica.
È anche dove Aigarth è progettato per vivere.
La connessione tra il Gioco della Vita di Conway e l'architettura Neuraxon di Qubic non è una metafora. È un metodo.
Lo stato trino di Neuraxon: -1, 0, +1 non era un trucco di quantizzazione per risparmiare bit.
Lo stato neutro è un buffer che consente al sistema di navigare il confine del caos senza collassare in rigidità o rumore.
Nel simulatore NxonLife, il team ha misurato un rapporto di ramificazione vicino a 1 e dinamiche temporali 1/f, le esatte firme che la ricerca Alife prevede per sistemi in grado di calcolo genuino.
C'è una scoperta più difficile sottostante tutto questo che Alife continua a produrre: cooperazione, specializzazione e divisione del lavoro emergono in sistemi mai programmati per cooperare.
Esse sorgono come conseguenze delle dinamiche. Non come obiettivi.
Questo è scomodo se credi che l'intelligenza debba essere ottimizzata dall'alto verso il basso.
Cinquanta-sei anni di prove suggeriscono il contrario.
Il team scientifico di Qubic ha pubblicato l'analisi completa: Conway, Langton, il lavoro sugli Ecosistemi Digitali di Sakana AI e il ponte verso l'infrastruttura di produzione Neuraxon.
Non come osservazione. Come architettura.
Scopri di più →
Le cellule vivono o muoiono in base al conteggio dei vicini. Questo era l'intero sistema.
Ciò che emerse da quelle quattro regole: strutture stabili, oscillatori, gliders e, infine, macchine di Turing complete. Il calcolo emerse da un sistema che non era mai stato programmato per calcolare.
L'idea profonda: la complessità non deve essere progettata. Deve essere abilitata.
Christopher Langton ampliò questo concetto negli anni '80. Scoprì che cose interessanti accadono in un regime specifico, il confine del caos.
Sotto di esso, i sistemi si congelano.
Sopra di esso, si dissolvono nel rumore.
Nel mezzo, emergono calcolo, apprendimento e adattamento autonomamente.
È qui che opera l'intelligenza biologica.
È anche dove Aigarth è progettato per vivere.
La connessione tra il Gioco della Vita di Conway e l'architettura Neuraxon di Qubic non è una metafora. È un metodo.
Lo stato trino di Neuraxon: -1, 0, +1 non era un trucco di quantizzazione per risparmiare bit.
Lo stato neutro è un buffer che consente al sistema di navigare il confine del caos senza collassare in rigidità o rumore.
Nel simulatore NxonLife, il team ha misurato un rapporto di ramificazione vicino a 1 e dinamiche temporali 1/f, le esatte firme che la ricerca Alife prevede per sistemi in grado di calcolo genuino.
C'è una scoperta più difficile sottostante tutto questo che Alife continua a produrre: cooperazione, specializzazione e divisione del lavoro emergono in sistemi mai programmati per cooperare.
Esse sorgono come conseguenze delle dinamiche. Non come obiettivi.
Questo è scomodo se credi che l'intelligenza debba essere ottimizzata dall'alto verso il basso.
Cinquanta-sei anni di prove suggeriscono il contrario.
Il team scientifico di Qubic ha pubblicato l'analisi completa: Conway, Langton, il lavoro sugli Ecosistemi Digitali di Sakana AI e il ponte verso l'infrastruttura di produzione Neuraxon.
Non come osservazione. Come architettura.
Scopri di più →
Luck3333
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Ecosistemi Digitali, il Gioco della Vita di Conway e Perché la Complessità Emergente È Importante per l'AI Decentralizzata
Neuraxon Intelligence Academy — Volume 7
Dal Team Scientifico Qubic
Cinque specie di automi cellulari neurali che competono per territorio su una griglia condivisa. Ogni colore rappresenta una specie che apprende in modo indipendente.
Nel 1970, Martin Gardner pubblicò su Scientific American un gioco ricreativo inventato da John Conway: il Gioco della Vita. Le regole stanno su una cartolina. Una griglia bidimensionale di celle in cui ogni cella era viva o morta. Ad ogni passo, una cella viva rimaneva viva se aveva due o tre vicini vivi, altrimenti moriva. Una cella morta con esattamente tre vicini vivi nasceva. Nient'altro, semplice così.
Dal Team Scientifico Qubic
Cinque specie di automi cellulari neurali che competono per territorio su una griglia condivisa. Ogni colore rappresenta una specie che apprende in modo indipendente.
Nel 1970, Martin Gardner pubblicò su Scientific American un gioco ricreativo inventato da John Conway: il Gioco della Vita. Le regole stanno su una cartolina. Una griglia bidimensionale di celle in cui ogni cella era viva o morta. Ad ogni passo, una cella viva rimaneva viva se aveva due o tre vicini vivi, altrimenti moriva. Una cella morta con esattamente tre vicini vivi nasceva. Nient'altro, semplice così.
L'industria dell'IA sta discutendo su cosa sia realmente l'AGI.
Jensen Huang, co-fondatore e CEO di NVIDIA, dice che è qui e la definisce come un'azienda dal valore di $1 miliardo.
Google DeepMind non è d'accordo, pubblica un framework cognitivo con benchmark.
Entrambi non colgono il punto.
La definizione di Huang è una capitalizzazione di mercato travestita da scienza.
Quella di DeepMind è più vicina. Trattano l'intelligenza come multidimensionale, un insieme di facoltà interattive come percezione, memoria, apprendimento, ragionamento, metacognizione.
Questa è una vera miglioria rispetto alle leggi di scalabilità. Ma c'è ancora un divario.
Il divario: un sistema può ottenere punteggi elevati in ogni facoltà su un profilo cognitivo e comunque fallire nel comportarsi in modo intelligente.
Perché? Perché l'intelligenza non è la somma delle facoltà. È ciò che emerge quando quelle facoltà sono organizzate sotto una dinamica unificata.
DeepMind misura le prestazioni. Non misura l'organizzazione.
E l'organizzazione è dove i veri sistemi si rompono.
Un sistema che ragiona ma non può mantenere il contesto. Apprende ma non può trasferire. Genera ma non può convalidare.
Questo non è parzialmente intelligente. È strutturalmente limitato. I punteggi medi nascondono il punto di fallimento. L'integrazione o c'è o non c'è.
Il team scientifico di Qubic ha scritto tutto questo in dettaglio. La loro posizione è radicata nella scienza cognitiva che risale a un secolo fa. Carroll. Cattell. Kovacs e Conway. Il fattore g non è una somma. È una gerarchia.
Il riassunto: l'intelligenza è ciò che fai quando non sai cosa fare.
Ecco perché Aigarth e Neuraxon non assomigliano ad altre architetture di IA.
Invece di massimizzare la scala o enumerare le capacità, si concentrano su come più unità interattive producono comportamenti coerenti in contesti che non erano nei dati di addestramento.
Integrazione prima. Prestazioni dopo.
#Qubic #AGI #artificialintelligence #CryptoAi #INNOVATION
Jensen Huang, co-fondatore e CEO di NVIDIA, dice che è qui e la definisce come un'azienda dal valore di $1 miliardo.
Google DeepMind non è d'accordo, pubblica un framework cognitivo con benchmark.
Entrambi non colgono il punto.
La definizione di Huang è una capitalizzazione di mercato travestita da scienza.
Quella di DeepMind è più vicina. Trattano l'intelligenza come multidimensionale, un insieme di facoltà interattive come percezione, memoria, apprendimento, ragionamento, metacognizione.
Questa è una vera miglioria rispetto alle leggi di scalabilità. Ma c'è ancora un divario.
Il divario: un sistema può ottenere punteggi elevati in ogni facoltà su un profilo cognitivo e comunque fallire nel comportarsi in modo intelligente.
Perché? Perché l'intelligenza non è la somma delle facoltà. È ciò che emerge quando quelle facoltà sono organizzate sotto una dinamica unificata.
DeepMind misura le prestazioni. Non misura l'organizzazione.
E l'organizzazione è dove i veri sistemi si rompono.
Un sistema che ragiona ma non può mantenere il contesto. Apprende ma non può trasferire. Genera ma non può convalidare.
Questo non è parzialmente intelligente. È strutturalmente limitato. I punteggi medi nascondono il punto di fallimento. L'integrazione o c'è o non c'è.
Il team scientifico di Qubic ha scritto tutto questo in dettaglio. La loro posizione è radicata nella scienza cognitiva che risale a un secolo fa. Carroll. Cattell. Kovacs e Conway. Il fattore g non è una somma. È una gerarchia.
Il riassunto: l'intelligenza è ciò che fai quando non sai cosa fare.
Ecco perché Aigarth e Neuraxon non assomigliano ad altre architetture di IA.
Invece di massimizzare la scala o enumerare le capacità, si concentrano su come più unità interattive producono comportamenti coerenti in contesti che non erano nei dati di addestramento.
Integrazione prima. Prestazioni dopo.
#Qubic #AGI #artificialintelligence #CryptoAi #INNOVATION
Qubic sta illuminando il Festival Web3 di Hong Kong! 🇭🇰🚀
Il Giorno 3 al Festival Web3 di Hong Kong è stato un enorme successo per il team della Comunità Cinese di Qubic! La missione? Trasformare una "forte tesi tecnica" in adozione asiatica nel mondo reale.
I Tre Pilastri del Giorno 3:
Visibilità: Approfondire i legami con i media blockchain di alto livello.
Chiarezza Regolamentare: Discussioni strategiche con agenzie di compliance e audit di HK.
Liquidità: Aprire porte con i principali exchange. 📈
Perché il Mercato Asiatico è Ottimista su Qubic?
La regione ha una domanda concreta per l'infrastruttura AI. Il modello di Compute Distribuito di Qubic + Senza Commissioni + Lavoro Utile (uPoW) non è solo teoria—è il motore per la prossima generazione di integrazione AI nel Web3. 🤖⚡
La "Santa Trinità" per il Successo:
Visibilità + Chiarezza Regolamentare + Liquidità = Adozione di Massa.
Il terreno è stato preparato. I canali sono aperti. Il Giorno 4 è il prossimo. Stai seguendo l'evoluzione di $QUBIC? 💎
#Qubic #HKWeb3Festival #Aİ #blockchain #CryptoNews
Il Giorno 3 al Festival Web3 di Hong Kong è stato un enorme successo per il team della Comunità Cinese di Qubic! La missione? Trasformare una "forte tesi tecnica" in adozione asiatica nel mondo reale.
I Tre Pilastri del Giorno 3:
Visibilità: Approfondire i legami con i media blockchain di alto livello.
Chiarezza Regolamentare: Discussioni strategiche con agenzie di compliance e audit di HK.
Liquidità: Aprire porte con i principali exchange. 📈
Perché il Mercato Asiatico è Ottimista su Qubic?
La regione ha una domanda concreta per l'infrastruttura AI. Il modello di Compute Distribuito di Qubic + Senza Commissioni + Lavoro Utile (uPoW) non è solo teoria—è il motore per la prossima generazione di integrazione AI nel Web3. 🤖⚡
La "Santa Trinità" per il Successo:
Visibilità + Chiarezza Regolamentare + Liquidità = Adozione di Massa.
Il terreno è stato preparato. I canali sono aperti. Il Giorno 4 è il prossimo. Stai seguendo l'evoluzione di $QUBIC? 💎
#Qubic #HKWeb3Festival #Aİ #blockchain #CryptoNews
Cosa succede se l'AGI non proviene da OpenAI, Google o Anthropic?
E se nascesse decentralizzata?
Il nostro ambasciatore @JorgeOrdovas ha tenuto una conferenza tecnica di 50 minuti al #T3chFest , la più grande conferenza per sviluppatori della Spagna, sostenendo esattamente questo.
Niente chiacchiere di marketing. Solo un'analisi tecnica pura:
→ Perché i LLM non possono ragionare o evolversi autonomamente
→ Come Qubic reindirizza l'energia mineraria nell'addestramento dell'IA
→ Logica ternaria ispirata dalle reti neurali biologiche
→ "Cervelli" decentralizzati trapiantati in robot reali
La parte migliore? Questo non è stato finanziato da una fondazione o un tesoro.
La comunità Qubic ha finanziato l'intero progetto in meno di 48 ore.
Ora la conferenza completa è disponibile. Guardala👇
https://youtu.be/xgN5pLSPcKk
#Qubic #LLM #AGI #decentralized
E se nascesse decentralizzata?
Il nostro ambasciatore @JorgeOrdovas ha tenuto una conferenza tecnica di 50 minuti al #T3chFest , la più grande conferenza per sviluppatori della Spagna, sostenendo esattamente questo.
Niente chiacchiere di marketing. Solo un'analisi tecnica pura:
→ Perché i LLM non possono ragionare o evolversi autonomamente
→ Come Qubic reindirizza l'energia mineraria nell'addestramento dell'IA
→ Logica ternaria ispirata dalle reti neurali biologiche
→ "Cervelli" decentralizzati trapiantati in robot reali
La parte migliore? Questo non è stato finanziato da una fondazione o un tesoro.
La comunità Qubic ha finanziato l'intero progetto in meno di 48 ore.
Ora la conferenza completa è disponibile. Guardala👇
https://youtu.be/xgN5pLSPcKk
#Qubic #LLM #AGI #decentralized
La rivoluzione della codifica AI sta accelerando rapidamente.
Strumenti sofisticati aiutano gli sviluppatori a costruire più velocemente in ogni linguaggio e framework.
Ma cosa succede quando stai costruendo su una blockchain che non utilizza Solidity, non fork di Ethereum e ha il proprio linguaggio di smart contract progettato da zero?
Questa è la sfida che affrontano gli sviluppatori Qubic, fino ad ora.
Lo sviluppatore della community @andy_qus l'ha appena risolta.
Incontra l'estensione QPI VS Code. Un ambiente di sviluppo completo per il linguaggio di smart contract personalizzato di Qubic.
Cosa ottieni:
Digita “qpi-contract” e premi Tab. Ottieni uno scheletro completo di smart contract, pronto per essere costruito. Evidenziazione della sintassi che riconosce i macro QPI, i tipi e le chiamate API. Un linter in tempo reale che cattura errori specifici di Qubic mentre digiti. IntelliSense che completa automaticamente ogni funzione qpi.* con documentazione completa. Passa il mouse su qualsiasi parola chiave e ottieni spiegazioni istantanee senza lasciare l'editor. Un validatore di contratti che controlla la struttura dell'intero file, non solo le singole righe.
Pensalo come avere uno sviluppatore Qubic esperto che ti guarda alle spalle, catturando errori prima che compili.
Mentre altre catene adattano gli strumenti di Ethereum per soddisfare le loro esigenze, Qubic costruisce strumenti specificamente per la sua architettura. Sistema di tick personalizzato. Consenso personalizzato. Interfaccia di programmazione personalizzata. Supporto IDE personalizzato.
Fonte e rilasci: https://github.com/AndyQus/qubic-qpi-vscode
Documentazione per sviluppatori: https://docs.qubic.org/developers/qpi/
#Qubic
#Web3Development
#BlockchainDevelopment
#SmartContracts
#CryptoDevelopment
Strumenti sofisticati aiutano gli sviluppatori a costruire più velocemente in ogni linguaggio e framework.
Ma cosa succede quando stai costruendo su una blockchain che non utilizza Solidity, non fork di Ethereum e ha il proprio linguaggio di smart contract progettato da zero?
Questa è la sfida che affrontano gli sviluppatori Qubic, fino ad ora.
Lo sviluppatore della community @andy_qus l'ha appena risolta.
Incontra l'estensione QPI VS Code. Un ambiente di sviluppo completo per il linguaggio di smart contract personalizzato di Qubic.
Cosa ottieni:
Digita “qpi-contract” e premi Tab. Ottieni uno scheletro completo di smart contract, pronto per essere costruito. Evidenziazione della sintassi che riconosce i macro QPI, i tipi e le chiamate API. Un linter in tempo reale che cattura errori specifici di Qubic mentre digiti. IntelliSense che completa automaticamente ogni funzione qpi.* con documentazione completa. Passa il mouse su qualsiasi parola chiave e ottieni spiegazioni istantanee senza lasciare l'editor. Un validatore di contratti che controlla la struttura dell'intero file, non solo le singole righe.
Pensalo come avere uno sviluppatore Qubic esperto che ti guarda alle spalle, catturando errori prima che compili.
Mentre altre catene adattano gli strumenti di Ethereum per soddisfare le loro esigenze, Qubic costruisce strumenti specificamente per la sua architettura. Sistema di tick personalizzato. Consenso personalizzato. Interfaccia di programmazione personalizzata. Supporto IDE personalizzato.
Fonte e rilasci: https://github.com/AndyQus/qubic-qpi-vscode
Documentazione per sviluppatori: https://docs.qubic.org/developers/qpi/
#Qubic
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