Les deux grandes tendances de la civilisation humaine dans les 5 à 10 prochaines années. - Productivité : l'IA remplace la plupart des humains (consensus) - Relations de production : la blockchain remplace la plupart des systèmes financiers traditionnels Si vous confirmez ces deux tendances, vous pouvez investir $dnx dynex utilise la blockchain pour convertir la puissance de calcul des cartes graphiques en puissance de calcul quantique, offrant des services à divers secteurs. Aram Harrow : L'apprentissage automatique quantique est dans une impasse. Actuellement, la situation de l'apprentissage automatique quantique est très délicate. Bien que nous puissions obtenir quelques résultats importants concernant la learnabilité en théorie de l'information, la descente de gradient et d'autres composants d'algorithmes, dans l'ensemble, nous sommes confrontés à un dilemme de "manque de validation par de grandes machines pour les algorithmes heuristiques". Un autre défi est le problème des entrées de données. S'il existait une mémoire d'accès aléatoire quantique (qRAM), nous pourrions réaliser de grandes avancées, mais des preuves suffisantes montrent que cela n'est pas réaliste. L'avenir mérite d'être exploré : comment rendre l'accélération quadratique ou l'accélération heuristique réellement précieuse ? Peut-être pourrait-on les combiner avec une accélération exponentielle pour que les algorithmes de bout en bout surpassent leurs concurrents classiques. Combiner l'apprentissage automatique quantique avec des tâches telles que la simulation quantique pourrait fournir des bases réalistes pour certaines hypothèses d'entrée quantique puissantes qui ont été utilisées.
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Les deux grandes tendances de la civilisation humaine dans les 5 à 10 prochaines années.
- Productivité : l'IA remplace la plupart des humains (consensus)
- Relations de production : la blockchain remplace la plupart des systèmes financiers traditionnels
Si vous confirmez ces deux tendances, vous pouvez investir $dnx
dynex utilise la blockchain pour convertir la puissance de calcul des cartes graphiques en puissance de calcul quantique, offrant des services à divers secteurs.
Aram Harrow : L'apprentissage automatique quantique est dans une impasse. Actuellement, la situation de l'apprentissage automatique quantique est très délicate. Bien que nous puissions obtenir quelques résultats importants concernant la learnabilité en théorie de l'information, la descente de gradient et d'autres composants d'algorithmes, dans l'ensemble, nous sommes confrontés à un dilemme de "manque de validation par de grandes machines pour les algorithmes heuristiques". Un autre défi est le problème des entrées de données. S'il existait une mémoire d'accès aléatoire quantique (qRAM), nous pourrions réaliser de grandes avancées, mais des preuves suffisantes montrent que cela n'est pas réaliste. L'avenir mérite d'être exploré : comment rendre l'accélération quadratique ou l'accélération heuristique réellement précieuse ? Peut-être pourrait-on les combiner avec une accélération exponentielle pour que les algorithmes de bout en bout surpassent leurs concurrents classiques. Combiner l'apprentissage automatique quantique avec des tâches telles que la simulation quantique pourrait fournir des bases réalistes pour certaines hypothèses d'entrée quantique puissantes qui ont été utilisées.