Hai xu hướng chính của nền văn minh nhân loại trong 5-10 năm tới - Năng suất: AI thay thế phần lớn con người (thỏa thuận) - Quan hệ sản xuất: Blockchain thay thế hầu hết các hệ thống tài chính truyền thống Nếu bạn xác nhận hai xu hướng này, bạn có thể đầu tư $dnx dynex sử dụng blockchain để chuyển đổi sức mạnh tính toán của card đồ họa thành sức mạnh tính toán lượng tử, cung cấp dịch vụ cho nhiều ngành nghề. Aram Harrow: Học máy lượng tử đang gặp khó khăn. Hiện tại, tình hình học máy lượng tử rất khó xử. Mặc dù chúng ta có thể có được một số kết quả quan trọng về tính khả thi học tập của lý thuyết thông tin, các thành phần thuật toán như gradient descent, nhưng nhìn chung chúng ta đang đối mặt với "thiếu các thuật toán heuristic được xác thực bởi máy lớn". Một thách thức khác là vấn đề đầu vào dữ liệu. Nếu có bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên lượng tử (qRAM), chúng ta sẽ có nhiều cơ hội, nhưng bằng chứng đầy đủ cho thấy điều này là không thực tế. Điều đáng khám phá trong tương lai là: làm thế nào để tạo ra giá trị thực tế từ tăng tốc bậc hai hoặc tăng tốc heuristic? Có thể kết hợp chúng với tăng tốc theo cấp số nhân để làm cho các thuật toán đầu cuối vượt qua các đối thủ cổ điển. Kết hợp học máy lượng tử với các nhiệm vụ như mô phỏng lượng tử có thể cung cấp cơ sở thực tế cho một số giả thuyết đầu vào lượng tử mạnh mẽ từng được sử dụng.
Trang này có thể chứa nội dung của bên thứ ba, được cung cấp chỉ nhằm mục đích thông tin (không phải là tuyên bố/bảo đảm) và không được coi là sự chứng thực cho quan điểm của Gate hoặc là lời khuyên về tài chính hoặc chuyên môn. Xem Tuyên bố từ chối trách nhiệm để biết chi tiết.
#DNX#
Hai xu hướng chính của nền văn minh nhân loại trong 5-10 năm tới
- Năng suất: AI thay thế phần lớn con người (thỏa thuận)
- Quan hệ sản xuất: Blockchain thay thế hầu hết các hệ thống tài chính truyền thống
Nếu bạn xác nhận hai xu hướng này, bạn có thể đầu tư $dnx
dynex sử dụng blockchain để chuyển đổi sức mạnh tính toán của card đồ họa thành sức mạnh tính toán lượng tử, cung cấp dịch vụ cho nhiều ngành nghề.
Aram Harrow: Học máy lượng tử đang gặp khó khăn. Hiện tại, tình hình học máy lượng tử rất khó xử. Mặc dù chúng ta có thể có được một số kết quả quan trọng về tính khả thi học tập của lý thuyết thông tin, các thành phần thuật toán như gradient descent, nhưng nhìn chung chúng ta đang đối mặt với "thiếu các thuật toán heuristic được xác thực bởi máy lớn". Một thách thức khác là vấn đề đầu vào dữ liệu. Nếu có bộ nhớ truy cập ngẫu nhiên lượng tử (qRAM), chúng ta sẽ có nhiều cơ hội, nhưng bằng chứng đầy đủ cho thấy điều này là không thực tế. Điều đáng khám phá trong tương lai là: làm thế nào để tạo ra giá trị thực tế từ tăng tốc bậc hai hoặc tăng tốc heuristic? Có thể kết hợp chúng với tăng tốc theo cấp số nhân để làm cho các thuật toán đầu cuối vượt qua các đối thủ cổ điển. Kết hợp học máy lượng tử với các nhiệm vụ như mô phỏng lượng tử có thể cung cấp cơ sở thực tế cho một số giả thuyết đầu vào lượng tử mạnh mẽ từng được sử dụng.