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Não temos uma unidade de medida para inteligência.
Nem para humanos. Nem para máquinas.
Estamos discutindo isso há mais de um século.
Até 45% dos benchmarks que usamos para avaliar LLMs contêm dados de treinamento vazados.
ARC-AGI-3 foi criado para corrigir isso.
Humanos resolvem 100% disso.
AI de Frontier pontua abaixo de 1%.
O NIA Volume 10 analisa o fator g, a estrutura de Chollet, a contaminação dos benchmarks e o que realmente é necessário para medir a inteligência das máquinas.
Leitura completa
👇
Measuring Machine Intelligence: The g Factor vs. ARC-AGI Benchmark
@Binance BiBi
#AI #AGI #Qubic #TechTrends #Neuraxon
Nem para humanos. Nem para máquinas.
Estamos discutindo isso há mais de um século.
Até 45% dos benchmarks que usamos para avaliar LLMs contêm dados de treinamento vazados.
ARC-AGI-3 foi criado para corrigir isso.
Humanos resolvem 100% disso.
AI de Frontier pontua abaixo de 1%.
O NIA Volume 10 analisa o fator g, a estrutura de Chollet, a contaminação dos benchmarks e o que realmente é necessário para medir a inteligência das máquinas.
Leitura completa
👇
Measuring Machine Intelligence: The g Factor vs. ARC-AGI Benchmark
@Binance BiBi
#AI #AGI #Qubic #TechTrends #Neuraxon
O Fator g: A Abordagem Radical da Qubic para AGI
Enquanto a indústria de IA corre para escalar modelos de linguagem massivos, a pesquisa Neuraxon da Qubic propõe um caminho completamente diferente em direção à Inteligência Geral Artificial (AGI).
A tese deles é simples:
Mais texto não cria verdadeira inteligência.
Inspirado pela teoria do “Fator g” de Charles Spearman de 1904, a Qubic argumenta que a verdadeira inteligência não é sobre prever a próxima palavra, mas sobre desenvolver habilidades cognitivas transferíveis — adaptando-se a novas situações, resolvendo problemas desconhecidos, aprendendo com os erros e coordenando conhecimento entre domínios.
Os LLMs atuais se destacam em previsão estatística de linguagem, mas ainda lutam quando o contexto ou a formulação mudam inesperadamente. Eles imitam a inteligência, mas carecem de uma estrutura cognitiva persistente e generalizada.
O Projeto Neuraxon toma uma direção bio-inspirada através de uma simulação de vida artificial chamada “Multi-Neuraxon Game of Life Lite 5.0,” onde organismos artificiais evoluem sob pressão ambiental.
Em vez de treinar em conjuntos de dados textuais intermináveis, o Neuraxon tenta evoluir a própria inteligência.
Os conceitos-chave incluem:
• Seleção evolutiva recompensando adaptabilidade
• Estruturas modulares semelhantes ao cérebro, inspiradas pela cognição humana
• Inteligência emergente através da interação e auto-organização
• Aprendizagem contínua ao longo do tempo em vez de inferência estática
Tudo isso roda na Rede Útil de Computação descentralizada da Qubic, transformando hardware de mineração em uma infraestrutura de pesquisa AGI em larga escala, em vez de desperdiçar energia em hashing sem sentido.
Se isso se tornará um divisor de águas ou não, a Qubic está explorando um dos experimentos AGI mais não convencionais e ambiciosos no mundo cripto hoje.
#crypto #AI #Qubic #AGI #artificialintelligence
Enquanto a indústria de IA corre para escalar modelos de linguagem massivos, a pesquisa Neuraxon da Qubic propõe um caminho completamente diferente em direção à Inteligência Geral Artificial (AGI).
A tese deles é simples:
Mais texto não cria verdadeira inteligência.
Inspirado pela teoria do “Fator g” de Charles Spearman de 1904, a Qubic argumenta que a verdadeira inteligência não é sobre prever a próxima palavra, mas sobre desenvolver habilidades cognitivas transferíveis — adaptando-se a novas situações, resolvendo problemas desconhecidos, aprendendo com os erros e coordenando conhecimento entre domínios.
Os LLMs atuais se destacam em previsão estatística de linguagem, mas ainda lutam quando o contexto ou a formulação mudam inesperadamente. Eles imitam a inteligência, mas carecem de uma estrutura cognitiva persistente e generalizada.
O Projeto Neuraxon toma uma direção bio-inspirada através de uma simulação de vida artificial chamada “Multi-Neuraxon Game of Life Lite 5.0,” onde organismos artificiais evoluem sob pressão ambiental.
Em vez de treinar em conjuntos de dados textuais intermináveis, o Neuraxon tenta evoluir a própria inteligência.
Os conceitos-chave incluem:
• Seleção evolutiva recompensando adaptabilidade
• Estruturas modulares semelhantes ao cérebro, inspiradas pela cognição humana
• Inteligência emergente através da interação e auto-organização
• Aprendizagem contínua ao longo do tempo em vez de inferência estática
Tudo isso roda na Rede Útil de Computação descentralizada da Qubic, transformando hardware de mineração em uma infraestrutura de pesquisa AGI em larga escala, em vez de desperdiçar energia em hashing sem sentido.
Se isso se tornará um divisor de águas ou não, a Qubic está explorando um dos experimentos AGI mais não convencionais e ambiciosos no mundo cripto hoje.
#crypto #AI #Qubic #AGI #artificialintelligence
Luck3333
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O Fator g na Vida Artificial: Da Sala de Aula de Spearman de 1904 a Cérebros Artificiais Evoluídos
Academia de Inteligência Neuraxon, Volume 9 · Pela Equipe Científica Qubic
Em uma linha: A inteligência geral, o fator g que os psicólogos têm medido por mais de um século, é o ingrediente que falta nos modelos de linguagem de hoje, e o projeto Neuraxon da Qubic está agora selecionando isso diretamente dentro de uma simulação de vida artificial.
Charles Spearman (1863–1945), que primeiro identificou o fator g da inteligência geral enquanto estudava as notas de crianças escolares inglesas em 1904.
O Fator g: De uma Sala de Aula de 1904 a Cérebros Artificiais
Em uma linha: A inteligência geral, o fator g que os psicólogos têm medido por mais de um século, é o ingrediente que falta nos modelos de linguagem de hoje, e o projeto Neuraxon da Qubic está agora selecionando isso diretamente dentro de uma simulação de vida artificial.
Charles Spearman (1863–1945), que primeiro identificou o fator g da inteligência geral enquanto estudava as notas de crianças escolares inglesas em 1904.
O Fator g: De uma Sala de Aula de 1904 a Cérebros Artificiais
Qubic: Conectando 137 Anos de Ciência com Aplicações de IA de Próxima Geração! 🧠💻
Muitos projetos de cripto ficam presos na teoria, mas #Qubic está provando sua utilidade no mundo real nos mais altos níveis científicos.
Na próxima 11ª Conferência Internacional sobre Tecnologias de Aprendizado de Máquina (20-22 de maio) em Berlim, os pesquisadores David Vivancos e Jose Sánchez irão revelar "Neuraxon"—um blueprint de computação de Neurônio Artificial inspirado biologicamente.
Como o $Qubic está tornando isso uma realidade?
Infraestrutura do Mundo Real: Qubic não é apenas uma rede; ela fornece o núcleo computacional necessário para simular o crescimento neural biológico complexo.
Verdadeira Ciência Aberta: Impulsionada pelo ecossistema descentralizado do Qubic, capacitando pesquisadores globais a romper monopólios de IA.
O Caminho para a Verdadeira IA: Transição do aprendizado de máquina básico direto para AGI avançado.
A história se completa em Berlim. Em 1889, o primeiro neurônio humano foi mostrado lá. Em maio de 2026, o Qubic alimenta a arquitetura para replicá-lo em máquinas. Isso é utilidade. Esse é o futuro da IA.
👉https://www.researchgate.net/publication/400868863_Neuraxon_V20_A_New_Neural_Growth_Computation_Blueprint
#Qubic #AI #AGI #Neuraxon
Muitos projetos de cripto ficam presos na teoria, mas #Qubic está provando sua utilidade no mundo real nos mais altos níveis científicos.
Na próxima 11ª Conferência Internacional sobre Tecnologias de Aprendizado de Máquina (20-22 de maio) em Berlim, os pesquisadores David Vivancos e Jose Sánchez irão revelar "Neuraxon"—um blueprint de computação de Neurônio Artificial inspirado biologicamente.
Como o $Qubic está tornando isso uma realidade?
Infraestrutura do Mundo Real: Qubic não é apenas uma rede; ela fornece o núcleo computacional necessário para simular o crescimento neural biológico complexo.
Verdadeira Ciência Aberta: Impulsionada pelo ecossistema descentralizado do Qubic, capacitando pesquisadores globais a romper monopólios de IA.
O Caminho para a Verdadeira IA: Transição do aprendizado de máquina básico direto para AGI avançado.
A história se completa em Berlim. Em 1889, o primeiro neurônio humano foi mostrado lá. Em maio de 2026, o Qubic alimenta a arquitetura para replicá-lo em máquinas. Isso é utilidade. Esse é o futuro da IA.
👉https://www.researchgate.net/publication/400868863_Neuraxon_V20_A_New_Neural_Growth_Computation_Blueprint
#Qubic #AI #AGI #Neuraxon
#Bloomberg relatou, metade dos data centers de IA planejados para 2026 não serão construídos.
De 16 GW de capacidade programada para os EUA este ano, apenas ~5 GW estão em construção. A Sightline Climate espera que 30–50% das construções planejadas sejam adiadas ou cancelados.
A restrição não é capital. Os hyperscalers estão gastando mais de $650B este ano.
São transformadores. Equipamentos de manobra. Filas na rede levando 5 anos para serem liberadas.
O gargalo da revolução #AI não são os chips. É o equipamento que os ativa.
#Qubic funciona em hardware já implantado. A eletricidade já está na conta de alguém. 676 Computors. Sem fila na rede. Sem revisão de um local de 200 acres. Online há quatro anos.
200M transações. 600K consultas de oráculos. Por semana. Já.
Qual camada de computação está do outro lado?
Saiba mais👉Intelligence Is Not Scale: A Scientific Response to Jensen Huang's AGI Claim
De 16 GW de capacidade programada para os EUA este ano, apenas ~5 GW estão em construção. A Sightline Climate espera que 30–50% das construções planejadas sejam adiadas ou cancelados.
A restrição não é capital. Os hyperscalers estão gastando mais de $650B este ano.
São transformadores. Equipamentos de manobra. Filas na rede levando 5 anos para serem liberadas.
O gargalo da revolução #AI não são os chips. É o equipamento que os ativa.
#Qubic funciona em hardware já implantado. A eletricidade já está na conta de alguém. 676 Computors. Sem fila na rede. Sem revisão de um local de 200 acres. Online há quatro anos.
200M transações. 600K consultas de oráculos. Por semana. Já.
Qual camada de computação está do outro lado?
Saiba mais👉Intelligence Is Not Scale: A Scientific Response to Jensen Huang's AGI Claim
A IA ESTÁ FINALMENTE APRENDENDO A "PENSAR" COMO UM CÉREBRO? 🧠✨
Por que o cérebro humano opera na "Borda do Caos"? Tudo gira em torno de um princípio mágico chamado Criticidade Cerebral.
Na mais recente NIA Vol. 8, a Equipe Científica Qubic explora a Razão de Ramificação—o métrico chave da conectividade neural. Quando essa razão está próxima de 1, uma rede atinge:
- Faixa Dinâmica Máxima: Detectando os sinais mais sutis.
- Memória Ótima: Equilibrando informações passadas com novos inputs.
- Complexidade Máxima: A marca registrada da verdadeira inteligência.
Veja como a Neuraxon utiliza esses princípios bioinspirados para construir IA que não apenas calcula—mas reverbera como um organismo vivo.
👉 Leia a análise completa aqui: Brain Criticality in Neuraxon
#Qubic
#Neuraxon
#DeAI
#SmartContracts
#CryptoAi
Por que o cérebro humano opera na "Borda do Caos"? Tudo gira em torno de um princípio mágico chamado Criticidade Cerebral.
Na mais recente NIA Vol. 8, a Equipe Científica Qubic explora a Razão de Ramificação—o métrico chave da conectividade neural. Quando essa razão está próxima de 1, uma rede atinge:
- Faixa Dinâmica Máxima: Detectando os sinais mais sutis.
- Memória Ótima: Equilibrando informações passadas com novos inputs.
- Complexidade Máxima: A marca registrada da verdadeira inteligência.
Veja como a Neuraxon utiliza esses princípios bioinspirados para construir IA que não apenas calcula—mas reverbera como um organismo vivo.
👉 Leia a análise completa aqui: Brain Criticality in Neuraxon
#Qubic
#Neuraxon
#DeAI
#SmartContracts
#CryptoAi
Luck3333
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Neuraxon: Implementando a Criticidade do Cérebro em Redes Artificiais
Escrito pela Equipe Científica Qubic. Razão de ramificação e criticidade em redes biológicas, em redes artificiais e como um princípio bioinspirado na Neuraxon.
Fig. 1. Três regimes da dinâmica de redes neurais definidos pela razão de ramificação (σ).
O que uma avalanche de neve, um incêndio florestal, um terremoto e a atividade espontânea do córtex cerebral têm em comum?
Todos eles compartilham uma fronteira entre ordem e caos, o que é chamado de estado crítico. No cérebro, essa borda é medida por um parâmetro simples: a razão de ramificação (σ ou m). Seria algo como a média da proporção de "filhos" neuronais que cada neurônio "pai" ativa. Quando σ ≈ 1, a atividade não morre nem explode; ela reverbera.
Fig. 1. Três regimes da dinâmica de redes neurais definidos pela razão de ramificação (σ).
O que uma avalanche de neve, um incêndio florestal, um terremoto e a atividade espontânea do córtex cerebral têm em comum?
Todos eles compartilham uma fronteira entre ordem e caos, o que é chamado de estado crítico. No cérebro, essa borda é medida por um parâmetro simples: a razão de ramificação (σ ou m). Seria algo como a média da proporção de "filhos" neuronais que cada neurônio "pai" ativa. Quando σ ≈ 1, a atividade não morre nem explode; ela reverbera.
Em 1970, John Conway escreveu quatro regras em um cartão postal.
As células vivem ou morrem com base na contagem de vizinhos. Esse era todo o sistema.
O que surgiu dessas quatro regras: estruturas estáveis, osciladores, gliders e, eventualmente, máquinas de Turing completas. A computação surgiu de um sistema que nunca foi programado para computar.
A ideia profunda: a complexidade não precisa ser projetada. Ela precisa ser habilitada.
Christopher Langton estendeu isso na década de 1980. Ele descobriu que coisas interessantes acontecem em um regime específico, a borda do caos.
Abaixo disso, os sistemas congelam.
Acima disso, eles se dissolvem em ruído.
Entre isso, a computação, aprendizado e adaptação surgem por conta própria.
É aqui que a inteligência biológica opera.
É também onde Aigarth foi projetado para viver.
A conexão entre o Jogo da Vida de Conway e a arquitetura Neuraxon da Qubic não é uma metáfora. É um método.
O estado trino do Neuraxon: -1, 0, +1 não era um truque de quantização para economizar bits.
O estado neutro é um buffer que permite ao sistema navegar pela borda do caos sem colapsar em rigidez ou ruído.
No simulador NxonLife, a equipe mediu uma razão de ramificação próxima a 1 e dinâmicas temporais 1/f, as assinaturas exatas que a pesquisa Alife prevê para sistemas capazes de computação genuína.
Há uma descoberta mais difícil por trás de tudo isso que a Alife continua produzindo: cooperação, especialização e divisão do trabalho surgem em sistemas que nunca foram programados para cooperar.
Elas surgem como consequências da dinâmica. Não como objetivos.
Isso é desconfortável se você acredita que a inteligência precisa ser otimizada de cima para baixo.
Cinquenta e seis anos de evidências sugerem o contrário.
A equipe científica da Qubic publicou a análise completa: Conway, Langton, o trabalho de Ecossistemas Digitais da Sakana AI e a ponte para a infraestrutura de produção Neuraxon.
Não como observação. Como arquitetura.
Saiba Mais →
As células vivem ou morrem com base na contagem de vizinhos. Esse era todo o sistema.
O que surgiu dessas quatro regras: estruturas estáveis, osciladores, gliders e, eventualmente, máquinas de Turing completas. A computação surgiu de um sistema que nunca foi programado para computar.
A ideia profunda: a complexidade não precisa ser projetada. Ela precisa ser habilitada.
Christopher Langton estendeu isso na década de 1980. Ele descobriu que coisas interessantes acontecem em um regime específico, a borda do caos.
Abaixo disso, os sistemas congelam.
Acima disso, eles se dissolvem em ruído.
Entre isso, a computação, aprendizado e adaptação surgem por conta própria.
É aqui que a inteligência biológica opera.
É também onde Aigarth foi projetado para viver.
A conexão entre o Jogo da Vida de Conway e a arquitetura Neuraxon da Qubic não é uma metáfora. É um método.
O estado trino do Neuraxon: -1, 0, +1 não era um truque de quantização para economizar bits.
O estado neutro é um buffer que permite ao sistema navegar pela borda do caos sem colapsar em rigidez ou ruído.
No simulador NxonLife, a equipe mediu uma razão de ramificação próxima a 1 e dinâmicas temporais 1/f, as assinaturas exatas que a pesquisa Alife prevê para sistemas capazes de computação genuína.
Há uma descoberta mais difícil por trás de tudo isso que a Alife continua produzindo: cooperação, especialização e divisão do trabalho surgem em sistemas que nunca foram programados para cooperar.
Elas surgem como consequências da dinâmica. Não como objetivos.
Isso é desconfortável se você acredita que a inteligência precisa ser otimizada de cima para baixo.
Cinquenta e seis anos de evidências sugerem o contrário.
A equipe científica da Qubic publicou a análise completa: Conway, Langton, o trabalho de Ecossistemas Digitais da Sakana AI e a ponte para a infraestrutura de produção Neuraxon.
Não como observação. Como arquitetura.
Saiba Mais →
Luck3333
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Ecossistemas Digitais, O Jogo da Vida de Conway e Por Que a Complexidade Emergente Importa para a IA Descentralizada
Academia de Inteligência Neuraxon — Volume 7
Pela Equipe Científica Qubic
Cinco espécies de autômatos celulares neurais competindo por território em uma grade compartilhada. Cada cor representa uma espécie que aprende de forma independente.
Em 1970, Martin Gardner publicou na Scientific American um jogo recreativo inventado por John Conway: o Jogo da Vida. As regras cabem em um cartão postal. Uma grade bidimensional de células onde cada célula estava viva ou morta. A cada passo, uma célula viva permanecia viva se tivesse dois ou três vizinhos vivos; caso contrário, ela morria. Uma célula morta com exatamente três vizinhos vivos nascia. Nada mais, tão simples quanto isso.
Pela Equipe Científica Qubic
Cinco espécies de autômatos celulares neurais competindo por território em uma grade compartilhada. Cada cor representa uma espécie que aprende de forma independente.
Em 1970, Martin Gardner publicou na Scientific American um jogo recreativo inventado por John Conway: o Jogo da Vida. As regras cabem em um cartão postal. Uma grade bidimensional de células onde cada célula estava viva ou morta. A cada passo, uma célula viva permanecia viva se tivesse dois ou três vizinhos vivos; caso contrário, ela morria. Uma célula morta com exatamente três vizinhos vivos nascia. Nada mais, tão simples quanto isso.
A indústria de IA está tendo uma discussão sobre o que realmente é a AGI.
Jensen Huang, co-fundador e CEO da NVIDIA, diz que ela já está aqui e a define como uma empresa avaliada em $1 bilhão.
O Google DeepMind discorda, publica uma estrutura cognitiva com benchmarks.
Ambos perdem o ponto.
A definição de Huang é a capitalização de mercado disfarçada de ciência.
A do DeepMind está mais próxima. Eles tratam a inteligência como multidimensional, um conjunto de faculdades interagindo como percepção, memória, aprendizado, raciocínio, metacognição.
Isso é uma melhoria real em relação às leis de escalonamento. Mas ainda há uma lacuna.
A lacuna: um sistema pode ter um bom desempenho em todas as faculdades em um perfil cognitivo e ainda assim falhar em se comportar de maneira inteligente.
Por quê? Porque a inteligência não é a soma das faculdades. É o que emerge quando essas faculdades estão organizadas sob uma dinâmica unificada.
O DeepMind mede desempenho. Não mede organização.
E organização é onde os sistemas reais falham.
Um sistema que raciocina, mas não consegue manter contexto. Aprende, mas não consegue transferir. Gera, mas não consegue validar.
Isso não é parcialmente inteligente. É estruturalmente limitado. Notas médias escondem o ponto de falha. A integração está lá ou não está.
A equipe científica da Qubic escreveu isso em detalhes. A posição deles é fundamentada na ciência cognitiva que remonta a um século. Carroll. Cattell. Kovacs e Conway. O fator g não é uma soma. É uma hierarquia.
O resumo: inteligência é o que você faz quando não sabe o que fazer.
É por isso que Aigarth e Neuraxon não se parecem com outras arquiteturas de IA.
Em vez de maximizar a escala ou enumerar capacidades, eles se concentram em como múltiplas unidades interagentes produzem um comportamento coerente em contextos que não estavam nos dados de treinamento.
Integração primeiro. Desempenho segundo.
#Qubic #AGI #artificialintelligence #CryptoAi #INNOVATION
Jensen Huang, co-fundador e CEO da NVIDIA, diz que ela já está aqui e a define como uma empresa avaliada em $1 bilhão.
O Google DeepMind discorda, publica uma estrutura cognitiva com benchmarks.
Ambos perdem o ponto.
A definição de Huang é a capitalização de mercado disfarçada de ciência.
A do DeepMind está mais próxima. Eles tratam a inteligência como multidimensional, um conjunto de faculdades interagindo como percepção, memória, aprendizado, raciocínio, metacognição.
Isso é uma melhoria real em relação às leis de escalonamento. Mas ainda há uma lacuna.
A lacuna: um sistema pode ter um bom desempenho em todas as faculdades em um perfil cognitivo e ainda assim falhar em se comportar de maneira inteligente.
Por quê? Porque a inteligência não é a soma das faculdades. É o que emerge quando essas faculdades estão organizadas sob uma dinâmica unificada.
O DeepMind mede desempenho. Não mede organização.
E organização é onde os sistemas reais falham.
Um sistema que raciocina, mas não consegue manter contexto. Aprende, mas não consegue transferir. Gera, mas não consegue validar.
Isso não é parcialmente inteligente. É estruturalmente limitado. Notas médias escondem o ponto de falha. A integração está lá ou não está.
A equipe científica da Qubic escreveu isso em detalhes. A posição deles é fundamentada na ciência cognitiva que remonta a um século. Carroll. Cattell. Kovacs e Conway. O fator g não é uma soma. É uma hierarquia.
O resumo: inteligência é o que você faz quando não sabe o que fazer.
É por isso que Aigarth e Neuraxon não se parecem com outras arquiteturas de IA.
Em vez de maximizar a escala ou enumerar capacidades, eles se concentram em como múltiplas unidades interagentes produzem um comportamento coerente em contextos que não estavam nos dados de treinamento.
Integração primeiro. Desempenho segundo.
#Qubic #AGI #artificialintelligence #CryptoAi #INNOVATION
A Qubic está iluminando o Festival Web3 de Hong Kong! 🇭🇰🚀
O Dia 3 do Festival Web3 de Hong Kong foi um grande sucesso para a equipe da Comunidade Chinesa Qubic! A missão? Transformar uma "forte tese técnica" em adoção real no mercado asiático.
Os Três Pilares do Dia 3:
Visibilidade: Fortalecendo laços com a mídia blockchain de primeira linha.
Clareza Regulatória: Conversas estratégicas com agências de conformidade e auditoria de HK.
Liquidez: Abrindo portas com grandes exchanges. 📈
Por que o Mercado Asiático está Bullish no Qubic?
A região tem uma demanda concreta por infraestrutura de IA. O modelo de Computação Distribuída da Qubic + Sem Taxas + Trabalho Útil (uPoW) não é apenas teoria — é o motor para a próxima geração de integração de IA no Web3. 🤖⚡
A "Trindade Sagrada" para o Sucesso:
Visibilidade + Clareza Regulatória + Liquidez = Adoção em Massa.
A base está estabelecida. Os canais estão abertos. O Dia 4 é o próximo. Você está acompanhando a evolução do $QUBIC? 💎
#Qubic #HKWeb3Festival #Aİ #blockchain #CryptoNews
O Dia 3 do Festival Web3 de Hong Kong foi um grande sucesso para a equipe da Comunidade Chinesa Qubic! A missão? Transformar uma "forte tese técnica" em adoção real no mercado asiático.
Os Três Pilares do Dia 3:
Visibilidade: Fortalecendo laços com a mídia blockchain de primeira linha.
Clareza Regulatória: Conversas estratégicas com agências de conformidade e auditoria de HK.
Liquidez: Abrindo portas com grandes exchanges. 📈
Por que o Mercado Asiático está Bullish no Qubic?
A região tem uma demanda concreta por infraestrutura de IA. O modelo de Computação Distribuída da Qubic + Sem Taxas + Trabalho Útil (uPoW) não é apenas teoria — é o motor para a próxima geração de integração de IA no Web3. 🤖⚡
A "Trindade Sagrada" para o Sucesso:
Visibilidade + Clareza Regulatória + Liquidez = Adoção em Massa.
A base está estabelecida. Os canais estão abertos. O Dia 4 é o próximo. Você está acompanhando a evolução do $QUBIC? 💎
#Qubic #HKWeb3Festival #Aİ #blockchain #CryptoNews
E se a AGI não vier da OpenAI, Google ou Anthropic?
E se ela nascer descentralizada?
Nosso embaixador @JorgeOrdovas fez uma palestra técnica de 50 minutos no #T3chFest , a maior conferência de desenvolvedores da Espanha, defendendo exatamente esse caso.
Sem enrolação de marketing. Análise técnica pura:
→ Por que os LLMs não conseguem raciocinar ou evoluir de forma autônoma
→ Como o Qubic redireciona a energia de mineração para o treinamento de IA
→ Lógica ternária inspirada por redes neurais biológicas
→ "Cérebros" descentralizados transplantados em robôs reais
A melhor parte? Isso não foi financiado por uma fundação ou tesouraria.
A comunidade Qubic arrecadou fundos para tudo isso em menos de 48 horas.
Agora a palestra completa está ao vivo. Assista👇
https://youtu.be/xgN5pLSPcKk
#Qubic #LLM #AGI #decentralized
E se ela nascer descentralizada?
Nosso embaixador @JorgeOrdovas fez uma palestra técnica de 50 minutos no #T3chFest , a maior conferência de desenvolvedores da Espanha, defendendo exatamente esse caso.
Sem enrolação de marketing. Análise técnica pura:
→ Por que os LLMs não conseguem raciocinar ou evoluir de forma autônoma
→ Como o Qubic redireciona a energia de mineração para o treinamento de IA
→ Lógica ternária inspirada por redes neurais biológicas
→ "Cérebros" descentralizados transplantados em robôs reais
A melhor parte? Isso não foi financiado por uma fundação ou tesouraria.
A comunidade Qubic arrecadou fundos para tudo isso em menos de 48 horas.
Agora a palestra completa está ao vivo. Assista👇
https://youtu.be/xgN5pLSPcKk
#Qubic #LLM #AGI #decentralized
A revolução da codificação de IA está acelerando rapidamente.
Ferramentas sofisticadas ajudam os desenvolvedores a construir mais rápido em todas as linguagens e estruturas.
Mas o que acontece quando você está construindo em uma blockchain que não usa Solidity, não bifurca o Ethereum e tem sua própria linguagem de contrato inteligente projetada do zero?
Esse é o desafio que os desenvolvedores Qubic enfrentam, até agora.
O desenvolvedor da comunidade @andy_qus acaba de resolver isso.
Conheça a extensão QPI VS Code. Um ambiente de desenvolvimento completo para a linguagem de contrato inteligente personalizada da Qubic.
O que você recebe:
Digite “qpi-contract” e pressione Tab. Você recebe um esqueleto completo de contrato inteligente, pronto para construir. Destaque de sintaxe que conhece macros QPI, tipos e chamadas de API. Um linter em tempo real que captura erros específicos do Qubic enquanto você digita. IntelliSense que completa automaticamente cada função qpi.* com documentação completa. Passe o mouse sobre qualquer palavra-chave e obtenha explicações instantâneas sem sair do editor. Um validador de contrato que verifica toda a estrutura do seu arquivo, não apenas linhas individuais.
Pense nisso como ter um desenvolvedor Qubic experiente olhando por cima do seu ombro, pegando erros antes de você compilar.
Enquanto outras cadeias adaptam as ferramentas do Ethereum para atender às suas necessidades, a Qubic constrói ferramentas especificamente para sua arquitetura. Sistema de tick personalizado. Consenso personalizado. Interface de programação personalizada. Suporte personalizado ao IDE.
Fonte e lançamentos: https://github.com/AndyQus/qubic-qpi-vscode
Documentos do desenvolvedor: https://docs.qubic.org/developers/qpi/
#Qubic
#Web3Development
#BlockchainDevelopment
#SmartContracts
#CryptoDevelopment
Ferramentas sofisticadas ajudam os desenvolvedores a construir mais rápido em todas as linguagens e estruturas.
Mas o que acontece quando você está construindo em uma blockchain que não usa Solidity, não bifurca o Ethereum e tem sua própria linguagem de contrato inteligente projetada do zero?
Esse é o desafio que os desenvolvedores Qubic enfrentam, até agora.
O desenvolvedor da comunidade @andy_qus acaba de resolver isso.
Conheça a extensão QPI VS Code. Um ambiente de desenvolvimento completo para a linguagem de contrato inteligente personalizada da Qubic.
O que você recebe:
Digite “qpi-contract” e pressione Tab. Você recebe um esqueleto completo de contrato inteligente, pronto para construir. Destaque de sintaxe que conhece macros QPI, tipos e chamadas de API. Um linter em tempo real que captura erros específicos do Qubic enquanto você digita. IntelliSense que completa automaticamente cada função qpi.* com documentação completa. Passe o mouse sobre qualquer palavra-chave e obtenha explicações instantâneas sem sair do editor. Um validador de contrato que verifica toda a estrutura do seu arquivo, não apenas linhas individuais.
Pense nisso como ter um desenvolvedor Qubic experiente olhando por cima do seu ombro, pegando erros antes de você compilar.
Enquanto outras cadeias adaptam as ferramentas do Ethereum para atender às suas necessidades, a Qubic constrói ferramentas especificamente para sua arquitetura. Sistema de tick personalizado. Consenso personalizado. Interface de programação personalizada. Suporte personalizado ao IDE.
Fonte e lançamentos: https://github.com/AndyQus/qubic-qpi-vscode
Documentos do desenvolvedor: https://docs.qubic.org/developers/qpi/
#Qubic
#Web3Development
#BlockchainDevelopment
#SmartContracts
#CryptoDevelopment
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