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SmallFishFlavoredSton
2025-08-09 10:07:56
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#DNX#
今後5〜10年における人類文明の二大トレンド
- 生産性:AIが大部分の人間を置き換える(コンセンサス)
- 生産関係:ブロックチェーンは大部分の伝統的金融システムを代替します
この2つのトレンドを確認したら、$dnx に投資できます。
dynexはブロックチェーンを利用してGPUの計算力を量子計算力に変換し、あらゆる業界にサービスを提供します。
アラム・ハロウ:量子機械学習は困難な状況にある現在、量子機械学習は非常に厄介な状況にあります。情報理論の学習可能性や勾配降下法などのアルゴリズムコンポーネントに関する重要な結果は得られていますが、全体として「大規模な機械による検証に基づくヒューリスティックアルゴリズムの欠如」というジレンマに直面しています。もう一つの課題はデータ入力の問題です。量子ランダムアクセスメモリ(qRAM)が存在すれば、大きな進展が期待できますが、その実現が現実的であることを示す十分な証拠はありません。将来の探求に値するのは、どのようにして二次的な加速またはヒューリスティックな加速を実際の価値を生み出す形にするかということです。もしかしたら、それらを指数的加速と組み合わせることで、エンドツーエンドのアルゴリズムが古典的な競争相手を超えることができるかもしれません。量子機械学習を量子シミュレーションなどのタスクと組み合わせることで、以前使用されていた強い量子入力仮定に対する現実的な根拠を提供できる可能性があります。
DNX
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この2つのトレンドを確認したら、$dnx に投資できます。
dynexはブロックチェーンを利用してGPUの計算力を量子計算力に変換し、あらゆる業界にサービスを提供します。
アラム・ハロウ:量子機械学習は困難な状況にある現在、量子機械学習は非常に厄介な状況にあります。情報理論の学習可能性や勾配降下法などのアルゴリズムコンポーネントに関する重要な結果は得られていますが、全体として「大規模な機械による検証に基づくヒューリスティックアルゴリズムの欠如」というジレンマに直面しています。もう一つの課題はデータ入力の問題です。量子ランダムアクセスメモリ(qRAM)が存在すれば、大きな進展が期待できますが、その実現が現実的であることを示す十分な証拠はありません。将来の探求に値するのは、どのようにして二次的な加速またはヒューリスティックな加速を実際の価値を生み出す形にするかということです。もしかしたら、それらを指数的加速と組み合わせることで、エンドツーエンドのアルゴリズムが古典的な競争相手を超えることができるかもしれません。量子機械学習を量子シミュレーションなどのタスクと組み合わせることで、以前使用されていた強い量子入力仮定に対する現実的な根拠を提供できる可能性があります。