Las dos grandes tendencias de la civilización humana en los próximos 5-10 años - Productividad: La IA reemplaza a la mayoría de los humanos (consenso) - Relaciones de producción: la blockchain reemplaza la mayor parte del sistema financiero tradicional Si confirmas estas dos tendencias, puedes invertir $dnx dynex utiliza la blockchain para convertir la potencia de cálculo de las tarjetas gráficas en potencia de cálculo cuántica, proporcionando servicios a diversas industrias. Aram Harrow: El aprendizaje automático cuántico se encuentra en una encrucijada. Aunque hemos obtenido algunos resultados importantes sobre la aprendibilidad en teoría de la información, el descenso de gradiente y otros componentes de algoritmos, en general enfrentamos la dificultad de "falta de validación de grandes máquinas para algoritmos heurísticos". Otro desafío es el problema de la entrada de datos. Si existiera una memoria de acceso aleatorio cuántico (qRAM), tendríamos mucho que ganar, pero hay pruebas suficientes que indican que esto no es realista. Vale la pena explorar en el futuro: ¿cómo podemos hacer que la aceleración cuadrática o la aceleración heurística produzcan valor real? Tal vez se puedan combinar con la aceleración exponencial para que los algoritmos de extremo a extremo superen a los competidores clásicos. Combinar el aprendizaje automático cuántico con tareas como la simulación cuántica podría proporcionar una base real para algunas hipótesis de entrada cuántica fuerte que han sido utilizadas.
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Las dos grandes tendencias de la civilización humana en los próximos 5-10 años
- Productividad: La IA reemplaza a la mayoría de los humanos (consenso)
- Relaciones de producción: la blockchain reemplaza la mayor parte del sistema financiero tradicional
Si confirmas estas dos tendencias, puedes invertir $dnx
dynex utiliza la blockchain para convertir la potencia de cálculo de las tarjetas gráficas en potencia de cálculo cuántica, proporcionando servicios a diversas industrias.
Aram Harrow: El aprendizaje automático cuántico se encuentra en una encrucijada. Aunque hemos obtenido algunos resultados importantes sobre la aprendibilidad en teoría de la información, el descenso de gradiente y otros componentes de algoritmos, en general enfrentamos la dificultad de "falta de validación de grandes máquinas para algoritmos heurísticos". Otro desafío es el problema de la entrada de datos. Si existiera una memoria de acceso aleatorio cuántico (qRAM), tendríamos mucho que ganar, pero hay pruebas suficientes que indican que esto no es realista. Vale la pena explorar en el futuro: ¿cómo podemos hacer que la aceleración cuadrática o la aceleración heurística produzcan valor real? Tal vez se puedan combinar con la aceleración exponencial para que los algoritmos de extremo a extremo superen a los competidores clásicos. Combinar el aprendizaje automático cuántico con tareas como la simulación cuántica podría proporcionar una base real para algunas hipótesis de entrada cuántica fuerte que han sido utilizadas.