As duas grandes tendências da civilização humana nos próximos 5-10 anos - Produtividade: AI substitui a maior parte dos humanos (consenso) - Relações de produção: a blockchain substitui a maior parte dos sistemas financeiros tradicionais Se você confirmar essas duas tendências, pode investir $dnx A dynex utiliza a blockchain para transformar a potência de cálculo das placas gráficas em potência de cálculo quântica, oferecendo serviços para diversas indústrias. Aram Harrow: O aprendizado de máquina quântico está em uma encruzilhada. Atualmente, o aprendizado de máquina quântico enfrenta uma situação bastante embaraçosa. Embora possamos obter alguns resultados importantes sobre a aprendibilidade em teoria da informação, algoritmos como o gradiente descendente, no geral, enfrentamos a "falta de validação em grande escala de algoritmos heurísticos". Outro desafio é o problema da entrada de dados. Se houvesse memória de acesso aleatório quântico (qRAM), teríamos muitas oportunidades, mas há evidências suficientes que mostram que isso não é realista. O futuro que vale a pena explorar é: como fazer com que a aceleração quadrática ou a aceleração heurística gerem valor prático? Talvez possamos combiná-las com a aceleração exponencial para que algoritmos de ponta a ponta superem os concorrentes clássicos. Combinar o aprendizado de máquina quântico com tarefas como simulação quântica pode fornecer uma base realista para algumas suposições de entrada quântica fortes que foram utilizadas anteriormente.
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As duas grandes tendências da civilização humana nos próximos 5-10 anos
- Produtividade: AI substitui a maior parte dos humanos (consenso)
- Relações de produção: a blockchain substitui a maior parte dos sistemas financeiros tradicionais
Se você confirmar essas duas tendências, pode investir $dnx
A dynex utiliza a blockchain para transformar a potência de cálculo das placas gráficas em potência de cálculo quântica, oferecendo serviços para diversas indústrias.
Aram Harrow: O aprendizado de máquina quântico está em uma encruzilhada. Atualmente, o aprendizado de máquina quântico enfrenta uma situação bastante embaraçosa. Embora possamos obter alguns resultados importantes sobre a aprendibilidade em teoria da informação, algoritmos como o gradiente descendente, no geral, enfrentamos a "falta de validação em grande escala de algoritmos heurísticos". Outro desafio é o problema da entrada de dados. Se houvesse memória de acesso aleatório quântico (qRAM), teríamos muitas oportunidades, mas há evidências suficientes que mostram que isso não é realista. O futuro que vale a pena explorar é: como fazer com que a aceleração quadrática ou a aceleração heurística gerem valor prático? Talvez possamos combiná-las com a aceleração exponencial para que algoritmos de ponta a ponta superem os concorrentes clássicos. Combinar o aprendizado de máquina quântico com tarefas como simulação quântica pode fornecer uma base realista para algumas suposições de entrada quântica fortes que foram utilizadas anteriormente.