💙 Gate廣場 #Gate品牌蓝创作挑战# 💙
用Gate品牌藍,描繪你的無限可能!
📅 活動時間
2025年8月11日 — 8月20日
🎯 活動玩法
1. 在 Gate廣場 發布原創內容(圖片 / 視頻 / 手繪 / 數字創作等),需包含 Gate品牌藍 或 Gate Logo 元素。
2. 帖子標題或正文必須包含標籤: #Gate品牌蓝创作挑战# 。
3. 內容中需附上一句對Gate的祝福或寄語(例如:“祝Gate交易所越辦越好,藍色永恆!”)。
4. 內容需爲原創且符合社區規範,禁止抄襲或搬運。
🎁 獎勵設置
一等獎(1名):Gate × Redbull 聯名賽車拼裝套裝
二等獎(3名):Gate品牌衛衣
三等獎(5名):Gate品牌足球
備注:若無法郵寄,將統一替換爲合約體驗券:一等獎 $200、二等獎 $100、三等獎 $50。
🏆 評選規則
官方將綜合以下維度評分:
創意表現(40%):主題契合度、創意獨特性
內容質量(30%):畫面精美度、敘述完整性
社區互動度(30%):點讚、評論及轉發等數據
#DNX#
未來5-10年人類文明的兩大趨勢
- 生產力:AI取代大部分人類(共識)
- 生產關係:區塊鏈取代大部分傳統金融體系
如果你確認這兩個趨勢,就可以投資 $dnx
dynex 利用區塊鏈將顯卡算力轉化成量子算力,爲各行各業提供服務。
Aram Harrow:量子機器學習處於困境當前量子機器學習處境十分尷尬。雖然我們能獲得一些關於信息論可學習性、梯度下降等算法組件的重要結果,但總體上我們面臨“缺乏大機器驗證啓發式算法”的困境。另一個挑戰是數據輸入問題。若存在量子隨機存取存儲器(qRAM),我們將大有可爲,但充分證據表明這並不現實。未來值得探索的是:如何使二次加速或啓發式加速產生實際價值?或許可將它們與指數加速結合,使端到端算法超越經典競爭對手。將量子機器學習與量子模擬等任務結合,可能爲某些曾被使用的強量子輸入假設提供現實依據。