Dua tren utama peradaban manusia dalam 5-10 tahun ke depan - Produktivitas: AI menggantikan sebagian besar manusia (konsensus) - Hubungan produksi: Blockchain menggantikan sebagian besar sistem keuangan tradisional Jika Anda mengonfirmasi kedua tren ini, Anda dapat berinvestasi $dnx dynex menggunakan blockchain untuk mengubah daya komputasi kartu grafis menjadi daya komputasi kuantum, menyediakan layanan untuk berbagai industri. Aram Harrow: Pembelajaran mesin kuantum dalam keadaan terpuruk. Saat ini, pembelajaran mesin kuantum berada dalam situasi yang sangat canggung. Meskipun kita dapat memperoleh beberapa hasil penting mengenai learnability dalam teori informasi, komponen algoritme seperti penurunan gradien, secara keseluruhan kita menghadapi dilema "kurangnya verifikasi mesin besar untuk algoritme heuristik." Tantangan lain adalah masalah input data. Jika ada memori akses acak kuantum (qRAM), kita akan memiliki banyak peluang, tetapi bukti yang cukup menunjukkan bahwa ini tidak realistis. Masa depan yang layak untuk dieksplorasi adalah: bagaimana membuat percepatan kuadratik atau percepatan heuristik menghasilkan nilai praktis? Mungkin kita bisa menggabungkannya dengan percepatan eksponensial, sehingga algoritme ujung ke ujung melampaui pesaing klasik. Menggabungkan pembelajaran mesin kuantum dengan tugas-tugas seperti simulasi kuantum, mungkin memberikan dasar realistis untuk beberapa asumsi input kuantum kuat yang pernah digunakan.
Halaman ini mungkin berisi konten pihak ketiga, yang disediakan untuk tujuan informasi saja (bukan pernyataan/jaminan) dan tidak boleh dianggap sebagai dukungan terhadap pandangannya oleh Gate, atau sebagai nasihat keuangan atau profesional. Lihat Penafian untuk detailnya.
#DNX#
Dua tren utama peradaban manusia dalam 5-10 tahun ke depan
- Produktivitas: AI menggantikan sebagian besar manusia (konsensus)
- Hubungan produksi: Blockchain menggantikan sebagian besar sistem keuangan tradisional
Jika Anda mengonfirmasi kedua tren ini, Anda dapat berinvestasi $dnx
dynex menggunakan blockchain untuk mengubah daya komputasi kartu grafis menjadi daya komputasi kuantum, menyediakan layanan untuk berbagai industri.
Aram Harrow: Pembelajaran mesin kuantum dalam keadaan terpuruk. Saat ini, pembelajaran mesin kuantum berada dalam situasi yang sangat canggung. Meskipun kita dapat memperoleh beberapa hasil penting mengenai learnability dalam teori informasi, komponen algoritme seperti penurunan gradien, secara keseluruhan kita menghadapi dilema "kurangnya verifikasi mesin besar untuk algoritme heuristik." Tantangan lain adalah masalah input data. Jika ada memori akses acak kuantum (qRAM), kita akan memiliki banyak peluang, tetapi bukti yang cukup menunjukkan bahwa ini tidak realistis. Masa depan yang layak untuk dieksplorasi adalah: bagaimana membuat percepatan kuadratik atau percepatan heuristik menghasilkan nilai praktis? Mungkin kita bisa menggabungkannya dengan percepatan eksponensial, sehingga algoritme ujung ke ujung melampaui pesaing klasik. Menggabungkan pembelajaran mesin kuantum dengan tugas-tugas seperti simulasi kuantum, mungkin memberikan dasar realistis untuk beberapa asumsi input kuantum kuat yang pernah digunakan.