agi

Yếu tố g: Cách tiếp cận cách mạng của Qubic đối với AGI
Trong khi ngành công nghiệp AI đang đua nhau mở rộng các mô hình ngôn ngữ khổng lồ, nghiên cứu Neuraxon của Qubic đề xuất một con đường hoàn toàn khác cho Trí tuệ Nhân tạo Chung (AGI).
Luận điểm của họ rất đơn giản:
Nhiều văn bản không tạo ra trí tuệ thực sự.
Lấy cảm hứng từ lý thuyết “yếu tố g” của Charles Spearman từ năm 1904, Qubic cho rằng trí tuệ thực sự không chỉ là dự đoán từ tiếp theo, mà còn là phát triển những khả năng nhận thức có thể chuyển giao — thích ứng với các tình huống mới, giải quyết những vấn đề chưa quen thuộc, học hỏi từ sai lầm, và phối hợp kiến thức giữa các lĩnh vực.
Hiện tại, các LLM xuất sắc trong việc dự đoán ngôn ngữ thống kê, nhưng vẫn gặp khó khăn khi ngữ cảnh hoặc cách diễn đạt thay đổi một cách bất ngờ. Chúng bắt chước trí tuệ, nhưng thiếu một cấu trúc nhận thức bền vững và tổng quát.
Dự án Neuraxon đi theo hướng lấy cảm hứng từ sinh học thông qua một mô phỏng cuộc sống nhân tạo có tên là “Trò chơi cuộc sống Multi-Neuraxon Lite 5.0,” nơi các sinh vật nhân tạo tiến hóa dưới áp lực môi trường.
Thay vì đào tạo trên những tập dữ liệu văn bản vô tận, Neuraxon cố gắng tiến hóa chính trí tuệ.
Những khái niệm chính bao gồm:
• Lựa chọn tiến hóa thưởng cho khả năng thích ứng
• Kiến trúc não bộ mô-đun lấy cảm hứng từ nhận thức của con người
• Trí tuệ phát sinh thông qua tương tác và tự tổ chức
• Học tập liên tục theo thời gian thay vì suy diễn tĩnh
Tất cả những điều này chạy trên Mạng lưới Tính toán Hữu ích phi tập trung của Qubic, biến phần cứng khai thác thành một cơ sở hạ tầng nghiên cứu AGI quy mô lớn thay vì lãng phí năng lượng cho việc băm vô nghĩa.
Dù điều này có trở thành một bước đột phá hay không, Qubic đang khám phá một trong những thí nghiệm AGI không chính thống và tham vọng nhất trong crypto ngày nay.
#crypto #AI #Qubic #AGI #artificialintelligence

Qubic Kết Nối 137 Năm Khoa Học Với Ứng Dụng AI Thế Hệ Mới Thực Tế! 🧠💻
Nhiều dự án crypto bị mắc kẹt trong lý thuyết, nhưng #Qubic đang chứng minh tính hữu dụng thực tế của nó ở những mức độ khoa học cao nhất.
Tại Hội nghị Quốc tế lần thứ 11 về Công nghệ Machine Learning (20-22 tháng 5) ở Berlin, các nhà nghiên cứu David Vivancos và Jose Sánchez sẽ công bố "Neuraxon"—một bản thiết kế tính toán Neuron Nhân tạo được lấy cảm hứng từ sinh học.
Qubic đang biến điều này thành hiện thực như thế nào?
Cơ Sở Hạ Tầng Thực Tế: Qubic không chỉ là một mạng lưới; nó cung cấp sức mạnh tính toán cốt lõi cần thiết để mô phỏng sự phát triển thần kinh sinh học phức tạp.
Khoa Học Mở Đích Thực: Được thúc đẩy bởi hệ sinh thái phi tập trung của Qubic, trao quyền cho các nhà nghiên cứu toàn cầu để phá vỡ các thế lực độc quyền AI.
Con Đường Đến AI Đích Thực: Chuyển mình từ học máy cơ bản thẳng vào AGI nâng cao.
Lịch sử quay về vòng tròn ở Berlin. Năm 1889, neuron nhân tạo đầu tiên được trình diễn tại đây. Vào tháng 5 năm 2026, Qubic sẽ cung cấp kiến trúc để sao chép nó trên máy móc. Đây là tính hữu dụng. Đây là tương lai của AI.
👉https://www.researchgate.net/publication/400868863_Neuraxon_V20_A_New_Neural_Growth_Computation_Blueprint

#Qubic #AI #AGI #Neuraxon

🚨NGƯỜI ĐÀN ÔNG CẢNH BÁO THẾ GIỚI VỀ AGI ĐÃ THỰC HIỆN MỘT CÁI ĐẶT CƯỢC THỊ TRƯỜNG GÂY SỐC

Leopold Aschenbrenner âm thầm đổ gần 8 TỶ ĐÔ LA vào các tên tuổi trong lĩnh vực AI và chất bán dẫn chỉ trong một quý.

$NVDA
$AMD
$TSM
$ASML
$AVGO
$MU
…và nhiều hơn nữa.

Nhưng ẩn sâu trong các hồ sơ là tín hiệu thực sự.

Quý trước, ông ta rất lạc quan về Intel.
Quý này?
Ông đã chuyển sang vị thế PUT.

Cùng lúc đó, ông bắt đầu đầu tư vào các thợ đào Bitcoin, chuyển mình thành các dự án cơ sở hạ tầng AI:
Applied Digital.
Bitfarms.
IREN.
Riot.
Hive.
CleanSpark.

Điều này thay đổi hoàn toàn cách hiểu.

Có thể đây không phải là đặt cược rằng nhu cầu chip sẽ bùng nổ mãi mãi.
Có thể đây là đặt cược rằng khả năng tính toán AI sẽ cực kỳ khắc nghiệt đến mức thị trường bắt đầu thưởng cho những ai kiểm soát năng lượng, làm mát, và khả năng trung tâm dữ liệu thay vì chỉ silicon.

Mọi người đều bị ám ảnh bởi chip.
Rất ít người chú ý đến cuộc chiến điện năng đang hình thành bên dưới AI.

Giao dịch AGI có thể đã và đang tiến hóa từ chất bán dẫn…
thành các độc quyền tính toán được hỗ trợ bởi năng lượng.

Đó là nơi mà câu chuyện trị giá hàng ngàn tỷ đô la tiếp theo có thể xuất hiện.

#AI #NVDA #Bitcoin #AGI #Stocks

Cựu nhân viên OpenAI Leopold Aschenbrenner đang làm mưa làm gió! 🚀

Anh ấy đã biến một cú đặt cược 200 triệu đô la vào hạ tầng AI thành một danh mục khổng lồ trị giá 3.6 tỷ đô la.

Sự chuyển mình từ nghiên cứu sang đặt cược quy mô này thật huyền thoại.

Chắc chắn là một cái tên đáng chú ý khi AGI phát triển. 📈🔥
#AGI #rsshanto $BTC $BNB $XRP

#AGI giá trung bình 12 triệu, đã mua hai lần (chỉ là ghi chú cá nhân, đừng theo)

3qwtMkiBc4uFSPmZeK7TMq8dVzmB4kCqnARXxAkmpump


Lý do mua

1. Câu chuyện hấp dẫn, khái niệm AI, trí tuệ nhân tạo Goblin

2. Xu hướng rõ ràng, ngày 28 tháng 4 lên cao nhất 5000, ngày 1 tháng 5 bùng nổ lên 300000, giảm xuống 190000, đã vào một tay, lên 260000 mà không bán, giảm xuống lại bổ sung một lần, có vài big whale

@币安Binance华语 @币安广场 $币安人生 #跟着锦鲤学打百倍金狗

Theo dõi nhật ký Web3 Kim Ngư, đồng mua vào sẽ gấp mười lần

NVIDIA và Google Cloud không phải đang xây dựng phần mềm.
Họ đang xây dựng nhà máy.
Nhà máy AI. Thực tế. Thật sự. Và họ sắp thay đổi mọi thứ bạn nghĩ về AI.
Quên chatbots đi. Quên những trình tạo hình ảnh đi. Đây là AI điều khiển robot. Phương tiện. Những cỗ máy thực tế được đào tạo, mô phỏng và triển khai ở quy mô mà thế giới chưa từng thấy.
Dưới đây là những gì thực sự đang diễn ra:
Họ đang kết hợp tính toán đám mây + dữ liệu tổng hợp + các tác nhân AI tự động để mô phỏng toàn bộ môi trường thực tế trước khi một robot nào đó chạm vào thế giới vật lý.
Đào tạo trong mô phỏng. Triển khai trong thực tế. Lặp lại ở quy mô lớn.
Đây là cách bạn sản xuất trí thông minh giống như Henry Ford sản xuất ô tô.
Dây chuyền lắp ráp không chỉ làm ô tô nhanh hơn. Nó đã tái tạo nền văn minh.
Đó là những gì một Nhà máy AI làm, chỉ khác là sản phẩm không phải là phương tiện. Đó là quyết định. Đó là chuyển động. Đó là những cỗ máy hành động, phản ứng và thích nghi mà không có con người tham gia.
NVIDIA mang đến silicon và bộ mô phỏng. Google Cloud mang đến hạ tầng tính toán và lớp AI tác động.
Cùng nhau? Họ vừa trở thành nhà đầu tư hạ tầng AI lớn nhất nhằm vào thế giới vật lý.
Không phải internet. Thế giới thực.
Mỗi kho hàng. Mỗi cảng. Mỗi đội xe tự động. Mỗi robot phẫu thuật. Mỗi sàn nhà máy, đây là thị trường mà họ vừa chiếm lấy.
Chúng ta không còn ở thời đại ChatGPT nữa.
Chúng ta đang ở thời đại AI có khả năng di chuyển.
#NVIDIA #GoogleCloud #AIAgents #PhysicalAI #AGI

Google mới thuê một triết gia để chuẩn bị cho ý thức máy móc.
Hãy để điều đó thấm vào.
Không phải là một nhà thần kinh học. Không phải là một kỹ sư. Một triết gia từ Cambridge, Henry Shevlin, được mời đến cụ thể để dẫn dắt nghiên cứu về ý thức máy móc, mối quan hệ giữa con người và AI, và sự sẵn sàng cho AGI. Bắt đầu từ tháng 5 năm 2026.
Đây không phải là PR. Đây là một tín hiệu.
Trong khi đó, Alphabet đang rót 175 tỷ đến 185 tỷ đô la vào cơ sở hạ tầng AI chỉ trong năm nay. Điều đó gần như GẤP ĐÔI so với 91 tỷ đô la họ đã chi trong năm 2025. Hơn 3 lần so với 52 tỷ đô la từ 2024.
Bạn không chi tiêu số tiền đó cho một chiếc máy tính bỏ túi.
Họ không còn xây dựng một công cụ nữa. Họ đang xây dựng một cái gì đó có thể cần đến quyền lợi. Có thể cần đến đạo đức. Có thể cần ai đó hỏi nó có cảm thấy gì không?
Các kỹ sư xây dựng tâm trí. Triết gia hỏi liệu nó có tỉnh dậy không.
Trước tiên là trí tuệ. Sau đó là nhận thức. Rồi đến câu hỏi mà không ai sẵn sàng trả lời.
Chúng ta đang ở rất sớm và cũng rất muộn cùng một lúc.
#AGI #ArtificialIntelligence #GoogleDeepMind #MachineLearning #Crypto

Chương trình tiếp theo của Binance Futures là gì?

Futures Next là một hệ thống mà chúng tôi dự đoán token nào sẽ được giao dịch tiếp theo. Trong thời gian diễn ra sự kiện, bạn có thể thực hiện tổng cộng 100 lựa chọn, mỗi lựa chọn là 1 $ . Nếu bạn thay đổi ý định cho đến khi thời gian sự kiện kết thúc, bạn có thể rút lại lựa chọn của mình và được hoàn lại tiền.

Tổng cộng có 44 token hiện đang nằm trong danh sách lựa chọn.
Hơn 13 nghìn người đã tham gia và tổng cộng 835.000 cuộc bầu cử đã được thực hiện.

Đứng đầu danh sách là #AGI .

Bạn đã thực hiện lựa chọn trong chương trình Tiếp theo chưa?

Ngành công nghiệp AI đang tranh luận về việc AGI thực sự là gì.

Jensen Huang, đồng sáng lập và CEO của NVIDIA nói rằng nó đã đến, và định nghĩa nó như một công ty trị giá 1 tỷ đô la.

Google DeepMind không đồng ý, công bố một khung nhận thức với các tiêu chuẩn đánh giá.

Cả hai đều bỏ lỡ điểm chính.

Định nghĩa của Huang là vốn hóa thị trường được khoác lên bộ áo khoa học.

DeepMind gần hơn. Họ coi trí thông minh là đa chiều, là một tập hợp các khả năng tương tác như nhận thức, trí nhớ, học hỏi, lý luận, siêu nhận thức.

Đó là một cải tiến thực sự so với các quy luật mở rộng. Nhưng vẫn còn một khoảng cách.

Khoảng cách: một hệ thống có thể ghi điểm tốt trong mọi khả năng trên một hồ sơ nhận thức và vẫn không hành xử một cách thông minh.

Tại sao? Bởi vì trí thông minh không phải là tổng hợp của các khả năng. Nó là những gì nổi lên khi những khả năng đó được tổ chức dưới một động lực thống nhất.

DeepMind đo lường hiệu suất. Nó không đo lường tổ chức.

Và tổ chức là nơi mà các hệ thống thực sự gặp vướng mắc.

Một hệ thống có khả năng lý luận nhưng không thể duy trì bối cảnh. Học hỏi nhưng không thể chuyển giao. Tạo ra nhưng không thể xác thực.

Điều đó không phải là thông minh một phần. Nó bị giới hạn về cấu trúc. Điểm số trung bình che giấu điểm thất bại. Sự tích hợp có thể có hoặc không.

Đội ngũ khoa học của Qubic đã viết chi tiết về điều này. Vị trí của họ dựa trên khoa học nhận thức đã trở lại một thế kỷ. Carroll. Cattell. Kovacs và Conway. Yếu tố g không phải là tổng. Nó là một hệ thống phân cấp.

Tóm tắt: trí thông minh là những gì bạn làm khi bạn không biết phải làm gì.

Đây là lý do tại sao Aigarth và Neuraxon không giống như các kiến trúc AI khác.

Thay vì tối đa hóa quy mô hoặc liệt kê khả năng, họ tập trung vào cách mà nhiều đơn vị tương tác tạo ra hành vi mạch lạc trong các bối cảnh không có trong dữ liệu huấn luyện.

Tích hợp trước. Hiệu suất sau.
#Qubic #AGI #artificialintelligence #CryptoAi #INNOVATION