Инсайты сообщества #neuraxon и анализ настроений на рынке

·

--

Статья

Измерение Машинного Интеллекта: g Фактор против ARC-AGI Бенчмарка

#Neuraxon Академия Интеллекта — Том 10
От команды Qubic Scientific
ARC-AGI-3: первый интерактивный бенчмарк, измеряющий, может ли ИИ действительно учиться, а не просто повторять. Источник: Фонд ARC Prize.
Если мы создадим искусственную систему и захотим понять, действительно ли она умная, что именно мы будем измерять? Мы думаем, что знаем, когда слышим, что ChatGPT-5 объявляет, что он обошёл DeepSeek, а затем Claude захватывает Gemini.
Но вопрос всё ещё остаётся, нетронутым. Измерение искусственного интеллекта — это не измерение скорости или температуры. У нас нет единицы измерения, как бы странно это ни звучало.

Luck3333

·

--

У нас нет единицы измерения интеллекта.

Ни для людей. Ни для машин.

Мы спорим об этом уже более века.

До 45% эталонов, которые мы используем для оценки LLM, содержат утечку обучающих данных.

ARC-AGI-3 создан, чтобы это исправить.

Люди решают 100% из этого.

Frontier AI показывает меньше 1%.

NIA Volume 10 разбирает g-фактор, структуру Шолле, загрязнение эталонов и что на самом деле требуется для измерения машинного интеллекта.

Полное чтение
👇
Measuring Machine Intelligence: The g Factor vs. ARC-AGI Benchmark

@Binance BiBi
#AI #AGI #Qubic #TechTrends #Neuraxon

Luck3333

·

--

Статья

Фактор g в Искусственной Жизни: От класса Спирмена 1904 года до Эволюционировавших Искусственных Мозгов

Neuraxon Intelligence Academy, Том 9 · От команды Qubic Scientific
В одном предложении: Общий интеллект, фактор g, который психологи измеряют более века, является недостающим компонентом в современных языковых моделях, и проект Neuraxon от Qubic теперь отбирает его прямо внутри симуляции искусственной жизни.
Чарльз Спирмен (1863–1945), который впервые идентифицировал фактор g общего интеллекта, изучая оценки английских школьников в 1904 году.
Фактор g: От класса 1904 года до искусственных мозгов

Luck3333

·

--

Qubic соединяет 137 лет науки с приложением следующего поколения ИИ в реальном мире! 🧠💻 Многие крипто проекты остаются в теории, но #Qubic доказывает свою реальную полезность на высшем научном уровне. На предстоящей 11-й Международной Конференции по Технологиям Машинного Обучения (20-22 мая) в Берлине исследователи Дэвид Виванкас и Хосе Санчес представят "Neuraxon" — биологически вдохновленный проект вычисления Искусственного Нейрона. Как $Qubic делает это реальностью? Инфраструктура реального мира: Qubic — это не просто сеть; она предоставляет мощный вычислительный ресурс, необходимый для моделирования сложного биологического роста нейронов. Настоящая открытая наука: Вдохновленная децентрализованной экосистемой Qubic, дающей возможность глобальным исследователям разбить монополии ИИ. Путь к истинному ИИ: Переход от базового машинного обучения к продвинутому AGI. История возвращается в Берлин. В 1889 году там был показан первый человеческий нейрон. В мае 2026 года Qubic обеспечивает архитектуру для его воспроизведения на машинах. Это полезность. Это будущее ИИ. 👉https://www.researchgate.net/publication/400868863_Neuraxon_V20_A_New_Neural_Growth_Computation_Blueprint #Qubic #AI #AGI #Neuraxon

Qubic соединяет 137 лет науки с приложением следующего поколения ИИ в реальном мире! 🧠💻
Многие крипто проекты остаются в теории, но #Qubic доказывает свою реальную полезность на высшем научном уровне.
На предстоящей 11-й Международной Конференции по Технологиям Машинного Обучения (20-22 мая) в Берлине исследователи Дэвид Виванкас и Хосе Санчес представят "Neuraxon" — биологически вдохновленный проект вычисления Искусственного Нейрона.
Как $Qubic делает это реальностью?
Инфраструктура реального мира: Qubic — это не просто сеть; она предоставляет мощный вычислительный ресурс, необходимый для моделирования сложного биологического роста нейронов.
Настоящая открытая наука: Вдохновленная децентрализованной экосистемой Qubic, дающей возможность глобальным исследователям разбить монополии ИИ.
Путь к истинному ИИ: Переход от базового машинного обучения к продвинутому AGI.
История возвращается в Берлин. В 1889 году там был показан первый человеческий нейрон. В мае 2026 года Qubic обеспечивает архитектуру для его воспроизведения на машинах. Это полезность. Это будущее ИИ.
👉https://www.researchgate.net/publication/400868863_Neuraxon_V20_A_New_Neural_Growth_Computation_Blueprint

#Qubic #AI #AGI #Neuraxon

Luck3333

·

--

ИЗУЧАЕТ ЛИ ИСКУССТВЕННЫЙ ИНТЕЛЛЕКТ, КАК МЫ? 🧠✨
Почему человеческий мозг работает на "Краю Хаоса"? Всё дело в волшебном принципе, называемом Критичностью Мозга.
В последнем выпуске NIA Vol. 8 команда Qubic Scientific изучает Коэффициент Разветвления — ключевую метрику нейронной связности. Когда этот коэффициент близок к 1, сеть достигает:
- Максимального Динамического Диапазона: Выявление самых тонких сигналов.
- Оптимальной Памяти: Балансировка прошлой информации с новыми входными данными.
- Пиковой Сложности: Характерная черта истинного интеллекта.
Смотрите, как Neuraxon использует эти вдохновленные природой принципы для создания ИИ, который не просто считает — он резонирует как живой организм.
👉 Читайте полный глубокий анализ здесь: Brain Criticality in Neuraxon
#Qubic
#Neuraxon
#DeAI
#SmartContracts
#CryptoAi

Luck3333

·

--

Neuraxon: Реализация критичности мозга в искусственных сетях

Написано командой Qubic ScientificКоэффициент разветвления и критичность в биологических сетях, в искусственных сетях и как биовдохновленный принцип в Neuraxon

Рис. 1. Три режима динамики нейронной сети, определяемые коэффициентом разветвления (σ).
Что общего у снежной лавины, лесного пожара, землетрясения и спонтанной активности коры головного мозга?
Все они имеют границу между порядком и хаосом, что называется критическим состоянием. В мозге эта грань измеряется простым параметром: коэффициентом разветвления (σ или m). Это что-то вроде среднего соотношения "потомства" нейронов, которое каждый "родительский" нейрон активирует. Когда σ ≈ 1, активность не угасает и не взрывается; она резонирует.

Luck3333

·

--

Статья

Neuraxon: Реализация критичности мозга в искусственных сетях

Написано командой Qubic ScientificКоэффициент разветвления и критичность в биологических сетях, в искусственных сетях и как биовдохновленный принцип в Neuraxon
Рис. 1. Три режима динамики нейронной сети, определяемые коэффициентом разветвления (σ).
Что общего у снежной лавины, лесного пожара, землетрясения и спонтанной активности коры головного мозга?
Все они имеют границу между порядком и хаосом, что называется критическим состоянием. В мозге эта грань измеряется простым параметром: коэффициентом разветвления (σ или m). Это что-то вроде среднего соотношения "потомства" нейронов, которое каждый "родительский" нейрон активирует. Когда σ ≈ 1, активность не угасает и не взрывается; она резонирует.

Luck3333

·

--

Статья

Цифровые экосистемы, Игра Конвея и почему возникшая сложность важна для децентрализованного ИИ

Академия Искусственного Интеллекта Neuraxon — Том 7
От команды Qubic Scientific
Пять видов нейронных клеточных автоматов, конкурирующих за территорию на общей сетке. Каждый цвет представляет собой независимо обучающийся вид.
В 1970 году Мартин Гарднер опубликовал в Scientific American развлекательную игру, придуманную Джоном Конвеем: Игра Жизни. Правила помещаются на открытке. Двумерная сетка ячеек, в которой каждая ячейка была живой или мёртвой. На каждом шаге живая ячейка оставалась живой, если у неё было два или три живых соседа, в противном случае она умирала. Мёртвая ячейка с точно тремя живыми соседями возрождалась. Ничего больше, так просто.

neuraxon

Измерение Машинного Интеллекта: g Фактор против ARC-AGI Бенчмарка

Фактор g в Искусственной Жизни: От класса Спирмена 1904 года до Эволюционировавших Искусственных Мозгов

Neuraxon: Реализация критичности мозга в искусственных сетях

Цифровые экосистемы, Игра Конвея и почему возникшая сложность важна для децентрализованного ИИ

В тренде