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Luck3333
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Qubic Ausgelagerte Berechnung Erklärt: Wie Smart Contracts Cross-Chain gehenQubics AMA "Tech on Deck" am 3. Juni drehte sich um eine Entwicklung, die die Interaktion des Protokolls mit der Außenwelt revolutionieren wird: Ausgelagerte Berechnung. Die Kernentwickler FNordSpace und Raika traten dem Moderator Joetom bei, um die Architektur aufzuschlüsseln, das Autorisierungsmodell zu erklären und einen Fahrplan zu präsentieren, der auf ein Go-Live-Datum am 29. Juli abzielt. Die Sitzung bot auch einen Blick auf die Realitäten des Aufbaus auf Qubics unkonventioneller Codebasis, die über 3.500 Live-Zuschauer anzog. Wie es ist, auf Qubics Bare Metal Architektur aufzubauen

Qubic Ausgelagerte Berechnung Erklärt: Wie Smart Contracts Cross-Chain gehen

Qubics AMA "Tech on Deck" am 3. Juni drehte sich um eine Entwicklung, die die Interaktion des Protokolls mit der Außenwelt revolutionieren wird: Ausgelagerte Berechnung. Die Kernentwickler FNordSpace und Raika traten dem Moderator Joetom bei, um die Architektur aufzuschlüsseln, das Autorisierungsmodell zu erklären und einen Fahrplan zu präsentieren, der auf ein Go-Live-Datum am 29. Juli abzielt. Die Sitzung bot auch einen Blick auf die Realitäten des Aufbaus auf Qubics unkonventioneller Codebasis, die über 3.500 Live-Zuschauer anzog.
Wie es ist, auf Qubics Bare Metal Architektur aufzubauen
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Bullisch
$QKC ubic wird von diesem Blutbad nicht getroffen; es ist am finalen Tiefpunkt und scheint bereit zum Pumpen. #Qubic ist das vielversprechendste #AI Projekt. #Valis
$QKC ubic wird von diesem Blutbad nicht getroffen; es ist am finalen Tiefpunkt und scheint bereit zum Pumpen.

#Qubic ist das vielversprechendste #AI Projekt.

#Valis
Ualifi Araújo
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Bullisch
Der Markt hat immer noch nicht verstanden, was hier abgeht...

Viele schauen sich die Situation im Iran an und denken nur an die unmittelbaren geopolitischen Auswirkungen, aber sie ignorieren das wichtigste Signal von allen für den #BTC .

Wenn Hunderte Millionen an Vermögenswerten über Nacht durch politische Entscheidungen eingefroren werden können, beginnen Regierungen, Staatsfonds und große Kapitalinhaber, sich eine unvermeidliche Frage zu stellen.

Wo kann man Reichtum aufbewahren, ohne von der Erlaubnis anderer abhängig zu sein?

Bitcoin ist heute die einzige echte Antwort auf dieses Problem.

Keine Banken. Keine Emittenten. Keine Zwischenhändler. Kein Knopf, der es Dritten erlaubt, Vermögen einzufrieren.

Der Iran sollte seine Bitcoin-Exposition als finanziellen Schutzmechanismus beschleunigen, das könnte der initiale Auslöser für eine extrem relevante Bewegung im Krypto-Markt sein. Aber das Wichtigste kommt danach.

Große institutionelle Investoren beobachten diese Bewegungen genau. Wenn sie bemerken, dass ganze Nationen anfangen, Bitcoin als strategischen Schutz gegen finanzielle Zensur zu behandeln, beginnt der Dominoeffekt.

Zuerst kommt die Nachfrage, angetrieben von der Angst vor Enteignung. Danach kommt das institutionelle Kapital, das versucht, sich vor der nächsten Welle zu positionieren.

Vielleicht beobachten wir gerade die Geburt eines der mächtigsten Katalysatoren des nächsten Bullenmarktes, den keiner von uns vorhergesehen hat.

Die Welt entdeckt auf die härteste Weise, dass es beim Besitz von Krypto nicht nur um "Investitionen" geht, sondern um finanzielle Überlebensfähigkeit.

Bitcoin hat die Wahrnehmung der Nationen über "finanzielle Sicherheit" komplett verändert. Und der Markt hat das noch nicht eingepreist, aber ER WIRD!
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Bullisch
🤖 KI-CRYPTOS BEGINNEN WIEDER, IM ScheinWERFEN ZU STEHEN 🔥 📈 Meine langfristige KI-Beobachtungsliste: 🔹 $TAO → 300 → 350 → 500 🔹 $ICP → 10 → 20 → 50 🔹 #NEAR → 5 → 15 → 20 🔹 #RENDER → 7 → 14 → 25 🔹 #FET → 2 → 4 → 12 🔹 #QUBIC → 0.00002 → 0.00005 → 0.0001 🔹 #THETA → 3 → 6 → 10 🔹 $INJ → 20 → 60 → 100 ⚡ Die Kombination aus KI, dezentraler Infrastruktur und autonomen Agenten könnte einer der stärksten Treiber des nächsten Krypto-Bullenmarktes werden. 💭 Stell dir vor, du müsstest EINS dieser Projekte für die nächsten 6 Jahre festlegen—welches wählst du und warum? 👇🚀
🤖 KI-CRYPTOS BEGINNEN WIEDER, IM ScheinWERFEN ZU STEHEN 🔥

📈 Meine langfristige KI-Beobachtungsliste:

🔹 $TAO → 300 → 350 → 500
🔹 $ICP → 10 → 20 → 50
🔹 #NEAR → 5 → 15 → 20
🔹 #RENDER → 7 → 14 → 25
🔹 #FET → 2 → 4 → 12
🔹 #QUBIC → 0.00002 → 0.00005 → 0.0001 🔹 #THETA → 3 → 6 → 10
🔹 $INJ → 20 → 60 → 100

⚡ Die Kombination aus KI, dezentraler Infrastruktur und autonomen Agenten könnte einer der stärksten Treiber des nächsten Krypto-Bullenmarktes werden.

💭 Stell dir vor, du müsstest EINS dieser Projekte für die nächsten 6 Jahre festlegen—welches wählst du und warum? 👇🚀
Wir haben keine Maßeinheit für Intelligenz. Weder für Menschen. Noch für Maschinen. Darüber diskutieren wir seit über einem Jahrhundert. Bis zu 45% der Benchmarks, die wir zur Bewertung von LLMs verwenden, enthalten geleakte Trainingsdaten. ARC-AGI-3 wurde entwickelt, um das zu beheben. Menschen lösen 100% davon. Frontier AI erzielt weniger als 1%. NIA Volume 10 analysiert den g Faktor, Chollets Rahmenwerk, Benchmark-Kontamination und was tatsächlich benötigt wird, um Maschinenintelligenz zu messen. Vollständige Lektüre 👇 [Measuring Machine Intelligence: The g Factor vs. ARC-AGI Benchmark](https://www.binance.com/en/square/post/332806106415490) @BiBi #AI #AGI #Qubic #TechTrends #Neuraxon
Wir haben keine Maßeinheit für Intelligenz.

Weder für Menschen. Noch für Maschinen.

Darüber diskutieren wir seit über einem Jahrhundert.

Bis zu 45% der Benchmarks, die wir zur Bewertung von LLMs verwenden, enthalten geleakte Trainingsdaten.

ARC-AGI-3 wurde entwickelt, um das zu beheben.

Menschen lösen 100% davon.

Frontier AI erzielt weniger als 1%.

NIA Volume 10 analysiert den g Faktor, Chollets Rahmenwerk, Benchmark-Kontamination und was tatsächlich benötigt wird, um Maschinenintelligenz zu messen.

Vollständige Lektüre
👇
Measuring Machine Intelligence: The g Factor vs. ARC-AGI Benchmark

@Binance BiBi
#AI #AGI #Qubic #TechTrends #Neuraxon
Artikel
Maschinenintelligenz messen: Der g Faktor vs. ARC-AGI Benchmark#Neuraxon Intelligence Academy — Volume 10 Vom Qubic Scientific Team ARC-AGI-3: Der erste interaktive Benchmark, der misst, ob KI wirklich lernen kann, nicht nur wiedergeben. Quelle: ARC Prize Foundation. Wenn wir ein künstliches System bauen und wissen wollen, ob es intelligent ist, was messen wir dann genau? Wir glauben zu wissen, wenn wir hören, dass ChatGPT-5 verkündet, es habe DeepSeek geschlagen und dann dass Claude Gemini sweeped. Aber die Frage bleibt weiterhin bestehen. Künstliche Intelligenz zu messen ist nicht dasselbe wie Geschwindigkeit oder Temperatur zu messen. Wir haben keine Maßeinheit, so seltsam es auch erscheinen mag.

Maschinenintelligenz messen: Der g Faktor vs. ARC-AGI Benchmark

#Neuraxon Intelligence Academy — Volume 10
Vom Qubic Scientific Team
ARC-AGI-3: Der erste interaktive Benchmark, der misst, ob KI wirklich lernen kann, nicht nur wiedergeben. Quelle: ARC Prize Foundation.
Wenn wir ein künstliches System bauen und wissen wollen, ob es intelligent ist, was messen wir dann genau? Wir glauben zu wissen, wenn wir hören, dass ChatGPT-5 verkündet, es habe DeepSeek geschlagen und dann dass Claude Gemini sweeped.
Aber die Frage bleibt weiterhin bestehen. Künstliche Intelligenz zu messen ist nicht dasselbe wie Geschwindigkeit oder Temperatur zu messen. Wir haben keine Maßeinheit, so seltsam es auch erscheinen mag.
Einige dieser Projekte haben schwer getroffen, aber nicht alle Rückgänge sind gleich. Ein großer Rückgang allein macht ein Projekt nicht attraktiv – einige haben starke Fundamentaldaten, während andere stark spekulativ sind. 📊 Projekte, die ich am genauesten beobachten würde: 🟢 $LINK • Eines der stärksten Infrastrukturprojekte im Krypto-Bereich. • Dominantes Oracle-Netzwerk mit breiter Ökosystemintegration. • Ein Rückgang von über 40 % ist signifikant, aber das Projekt bleibt relevant. 🟢 $TON • Profitiert von seiner Verbindung zum Telegram-Ökosystem. • Starke Nutzerverteilungsmöglichkeiten, wenn die Akzeptanz anhält. • Hohes Risiko, aber eine der interessanteren Wachstumsstorys. 🟢 $WLD • Unterstützt von einem einzigartigen Identitätsnetzwerk-Konzept. • Extrem umstritten, zieht aber dennoch Aufmerksamkeit und Liquidität an. • Könnte in beide Richtungen volatil sein. 🟡 $DOT • Großes Ökosystem und solide Technologie. • Allerdings hat die Akzeptanz und das Wachstum des Ökosystems die Erwartungen nicht erfüllt. • Benötigt stärkere Katalysatoren, um wieder Schwung zu gewinnen. 🟡 $JASMY • Gemeinschaftsorientiert und fähig zu explosiven Rallyes. • Höheres Risiko und mehr narrativabhängig als LINK oder TON. 🔴 $KTA, $QUBIC, $ZBCN • Massive Rückgänge signalisieren oft tiefere Bedenken als Marktschwäche. • Höheres spekulatives Risiko. • Erholungspotenzial besteht, aber die Wahrscheinlichkeit ist schwerer zu beurteilen. 📈 Wenn ich sie nach langfristigem Interesse einstufen müsste: 1️⃣ $LINK 2️⃣ $TON 3️⃣ $WLD 4️⃣ #DOT 5️⃣ #JASMY 6️⃣ #ZBCN 7️⃣ #QUBIC 8️⃣ #KTA Die entscheidende Frage ist nicht "Welcher Coin hat am meisten verloren?" sondern vielmehr "Welches Projekt baut weiterhin auf, obwohl es im Minus ist?" Historisch gesehen tendieren die stärksten Erholungen dazu, von Projekten zu kommen, die während Bärenphasen Akzeptanz, Liquidität und Entwicklung aufrechterhalten. 🚀📉
Einige dieser Projekte haben schwer getroffen, aber nicht alle Rückgänge sind gleich. Ein großer Rückgang allein macht ein Projekt nicht attraktiv – einige haben starke Fundamentaldaten, während andere stark spekulativ sind.

📊 Projekte, die ich am genauesten beobachten würde:

🟢 $LINK
• Eines der stärksten Infrastrukturprojekte im Krypto-Bereich.
• Dominantes Oracle-Netzwerk mit breiter Ökosystemintegration.
• Ein Rückgang von über 40 % ist signifikant, aber das Projekt bleibt relevant.

🟢 $TON
• Profitiert von seiner Verbindung zum Telegram-Ökosystem.
• Starke Nutzerverteilungsmöglichkeiten, wenn die Akzeptanz anhält.
• Hohes Risiko, aber eine der interessanteren Wachstumsstorys.

🟢 $WLD
• Unterstützt von einem einzigartigen Identitätsnetzwerk-Konzept.
• Extrem umstritten, zieht aber dennoch Aufmerksamkeit und Liquidität an.
• Könnte in beide Richtungen volatil sein.

🟡 $DOT
• Großes Ökosystem und solide Technologie.
• Allerdings hat die Akzeptanz und das Wachstum des Ökosystems die Erwartungen nicht erfüllt.
• Benötigt stärkere Katalysatoren, um wieder Schwung zu gewinnen.

🟡 $JASMY
• Gemeinschaftsorientiert und fähig zu explosiven Rallyes.
• Höheres Risiko und mehr narrativabhängig als LINK oder TON.

🔴 $KTA, $QUBIC, $ZBCN
• Massive Rückgänge signalisieren oft tiefere Bedenken als Marktschwäche.
• Höheres spekulatives Risiko.
• Erholungspotenzial besteht, aber die Wahrscheinlichkeit ist schwerer zu beurteilen.

📈 Wenn ich sie nach langfristigem Interesse einstufen müsste:

1️⃣ $LINK
2️⃣ $TON
3️⃣ $WLD
4️⃣ #DOT
5️⃣ #JASMY
6️⃣ #ZBCN
7️⃣ #QUBIC
8️⃣ #KTA

Die entscheidende Frage ist nicht "Welcher Coin hat am meisten verloren?" sondern vielmehr "Welches Projekt baut weiterhin auf, obwohl es im Minus ist?" Historisch gesehen tendieren die stärksten Erholungen dazu, von Projekten zu kommen, die während Bärenphasen Akzeptanz, Liquidität und Entwicklung aufrechterhalten. 🚀📉
Verifiziert
AI-Token bauen das Rückgrat des zukünftigen Internets. Das intelligenteste Kapital jagt nicht willkürlich nach Meme-Spielen, sondern akkumuliert die tatsächlichen Netzwerkprotokolle, die dezentrale Intelligenz antreiben. Halte dir dieses Cheat Sheet bereit: $NEAR : Vertrauliche Berechnung und Kettenabstraktion $TAO : Peer-to-Peer-Inferenzmarktplatz $VVV: Datenschutzorientierte GPU-Zugangs-Infrastruktur $FET : Werkzeuge für die autonome Agentenwirtschaft #VIRTUAL : Gemeinschaftlich geführte autonome Unternehmen #TRAC : Vertrauenswürdige Wissensinfrastruktur für LLMs #Qubic : Gebührenlose quorum-basierte AI-Berechnung Welches Protokoll hat die stärkste Tokenomics für das langfristige Halten?
AI-Token bauen das Rückgrat des zukünftigen Internets.

Das intelligenteste Kapital jagt nicht willkürlich nach Meme-Spielen, sondern akkumuliert die tatsächlichen Netzwerkprotokolle, die dezentrale Intelligenz antreiben.

Halte dir dieses Cheat Sheet bereit:
$NEAR : Vertrauliche Berechnung und Kettenabstraktion
$TAO : Peer-to-Peer-Inferenzmarktplatz
$VVV: Datenschutzorientierte GPU-Zugangs-Infrastruktur
$FET : Werkzeuge für die autonome Agentenwirtschaft
#VIRTUAL : Gemeinschaftlich geführte autonome Unternehmen
#TRAC : Vertrauenswürdige Wissensinfrastruktur für LLMs
#Qubic : Gebührenlose quorum-basierte AI-Berechnung

Welches Protokoll hat die stärkste Tokenomics für das langfristige Halten?
Der g Faktor: Qubics radikaler Ansatz zur AGI Während die KI-Branche um die Skalierung massiver Sprachmodelle kämpft, schlägt Qubics Neuraxon-Forschung einen völlig anderen Weg zur Künstlichen Allgemeinintelligenz (AGI) vor. Ihre These ist einfach: Mehr Text schafft keine echte Intelligenz. Inspiriert von Charles Spearmans „g Faktor“-Theorie aus dem Jahr 1904, argumentiert Qubic, dass echte Intelligenz nicht darin besteht, das nächste Wort vorherzusagen, sondern über übertragbare kognitive Fähigkeiten zu verfügen – sich an neue Situationen anzupassen, unbekannte Probleme zu lösen, aus Fehlern zu lernen und Wissen über verschiedene Bereiche hinweg zu koordinieren. Aktuelle LLMs glänzen bei der statistischen Sprachvorhersage, haben jedoch Schwierigkeiten, wenn sich der Kontext oder die Formulierung unerwartet ändern. Sie imitieren Intelligenz, aber es fehlt ihnen an einer beständigen und verallgemeinerten kognitiven Struktur. Das Projekt Neuraxon schlägt eine bio-inspirierte Richtung ein durch eine künstliche Lebenssimulation namens „Multi-Neuraxon Game of Life Lite 5.0“, in der künstliche Organismen unter Umweltdruck evolvieren. Anstatt mit endlosen Textdatensätzen zu trainieren, versucht Neuraxon, die Intelligenz selbst zu entwickeln. Wichtige Konzepte umfassen: • Evolutionäre Selektion, die Anpassungsfähigkeit belohnt • Modulare, hirnähnliche Architekturen, inspiriert von menschlicher Kognition • Entstehende Intelligenz durch Interaktion und Selbstorganisation • Kontinuierliches Lernen über Zeit statt statischer Inferenz All dies läuft über Qubics dezentrales Useful-Compute-Netzwerk, das Mining-Hardware in eine großangelegte AGI-Forschungsinfrastruktur verwandelt, anstatt Energie für bedeutungsloses Hashing zu verschwenden. Ob dies ein Durchbruch wird oder nicht, Qubic erforscht eines der unkonventionellsten und ehrgeizigsten AGI-Experimente im Crypto-Bereich heute. #crypto #AI #Qubic #AGI #artificialintelligence
Der g Faktor: Qubics radikaler Ansatz zur AGI
Während die KI-Branche um die Skalierung massiver Sprachmodelle kämpft, schlägt Qubics Neuraxon-Forschung einen völlig anderen Weg zur Künstlichen Allgemeinintelligenz (AGI) vor.
Ihre These ist einfach:
Mehr Text schafft keine echte Intelligenz.
Inspiriert von Charles Spearmans „g Faktor“-Theorie aus dem Jahr 1904, argumentiert Qubic, dass echte Intelligenz nicht darin besteht, das nächste Wort vorherzusagen, sondern über übertragbare kognitive Fähigkeiten zu verfügen – sich an neue Situationen anzupassen, unbekannte Probleme zu lösen, aus Fehlern zu lernen und Wissen über verschiedene Bereiche hinweg zu koordinieren.
Aktuelle LLMs glänzen bei der statistischen Sprachvorhersage, haben jedoch Schwierigkeiten, wenn sich der Kontext oder die Formulierung unerwartet ändern. Sie imitieren Intelligenz, aber es fehlt ihnen an einer beständigen und verallgemeinerten kognitiven Struktur.
Das Projekt Neuraxon schlägt eine bio-inspirierte Richtung ein durch eine künstliche Lebenssimulation namens „Multi-Neuraxon Game of Life Lite 5.0“, in der künstliche Organismen unter Umweltdruck evolvieren.
Anstatt mit endlosen Textdatensätzen zu trainieren, versucht Neuraxon, die Intelligenz selbst zu entwickeln.
Wichtige Konzepte umfassen:
• Evolutionäre Selektion, die Anpassungsfähigkeit belohnt
• Modulare, hirnähnliche Architekturen, inspiriert von menschlicher Kognition
• Entstehende Intelligenz durch Interaktion und Selbstorganisation
• Kontinuierliches Lernen über Zeit statt statischer Inferenz
All dies läuft über Qubics dezentrales Useful-Compute-Netzwerk, das Mining-Hardware in eine großangelegte AGI-Forschungsinfrastruktur verwandelt, anstatt Energie für bedeutungsloses Hashing zu verschwenden.
Ob dies ein Durchbruch wird oder nicht, Qubic erforscht eines der unkonventionellsten und ehrgeizigsten AGI-Experimente im Crypto-Bereich heute.
#crypto #AI #Qubic #AGI #artificialintelligence
Luck3333
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Der g Faktor im künstlichen Leben: Vom Klassenzimmer Spearmans 1904 zu entwickelten künstlichen Gehirnen
Neuraxon Intelligence Academy, Volumen 9 · Vom Qubic Scientific Team
Kurz gesagt: Allgemeine Intelligenz, der g Faktor, den Psychologen seit über einem Jahrhundert messen, ist die fehlende Zutat in den heutigen Sprachmodellen, und das Neuraxon-Projekt von Qubic wählt ihn jetzt direkt in einer künstlichen Lebenssimulation aus.

Charles Spearman (1863–1945), der den g Faktor der allgemeinen Intelligenz erstmals identifizierte, während er 1904 die Noten englischer Schulkinder untersuchte.
Der g Faktor: Vom Klassenzimmer 1904 zu künstlichen Gehirnen
Artikel
Der g Faktor im künstlichen Leben: Vom Klassenzimmer Spearmans 1904 zu entwickelten künstlichen GehirnenNeuraxon Intelligence Academy, Volumen 9 · Vom Qubic Scientific Team Kurz gesagt: Allgemeine Intelligenz, der g Faktor, den Psychologen seit über einem Jahrhundert messen, ist die fehlende Zutat in den heutigen Sprachmodellen, und das Neuraxon-Projekt von Qubic wählt ihn jetzt direkt in einer künstlichen Lebenssimulation aus. Charles Spearman (1863–1945), der den g Faktor der allgemeinen Intelligenz erstmals identifizierte, während er 1904 die Noten englischer Schulkinder untersuchte. Der g Faktor: Vom Klassenzimmer 1904 zu künstlichen Gehirnen

Der g Faktor im künstlichen Leben: Vom Klassenzimmer Spearmans 1904 zu entwickelten künstlichen Gehirnen

Neuraxon Intelligence Academy, Volumen 9 · Vom Qubic Scientific Team
Kurz gesagt: Allgemeine Intelligenz, der g Faktor, den Psychologen seit über einem Jahrhundert messen, ist die fehlende Zutat in den heutigen Sprachmodellen, und das Neuraxon-Projekt von Qubic wählt ihn jetzt direkt in einer künstlichen Lebenssimulation aus.
Charles Spearman (1863–1945), der den g Faktor der allgemeinen Intelligenz erstmals identifizierte, während er 1904 die Noten englischer Schulkinder untersuchte.
Der g Faktor: Vom Klassenzimmer 1904 zu künstlichen Gehirnen
KI-Token $FET und ihre Funktionen: Ein umfassender Blick auf das gesamte Ökosystem. Schnelle Zusammenfassung der Hauptmerkmale der KI-Token: 🔸 $NEAR : Native KI-Execution-Schicht, Blockchain-Abstraktion, spezialisierte KI-Computing, Koordination und Zahlung für unabhängige Agenten. 🔸 $TAO : Dezentralisiertes KI-Netzwerk, Subnetz für Künstliche Intelligenz, Peer-to-Peer-Trainingsmarkt und Inferenz. 🔸 #VVV : KI-Infrastruktur, die Privatsphäre priorisiert, dezentraler Zugang zu Grafikprozessoren, Inferenzmarkt für Künstliche Intelligenz und unregulierte Bereitstellung von Modellen. 🔸 #FET : Unabhängige KI-Agenten, dezentrales maschinelles Lernen, Agenten-Speicherwerkzeuge und Infrastruktur für Superintelligenz. 🔸 #VIRTUAL : Verschlüsselte KI-Agenten, automatisierte gemeinsame Eigentumsrechte für Unternehmen, Handel zwischen Agenten und Gewinnbeteiligung. 🔸 #TRAC : Dezentraler Wissensgraph (DKG), verifiable KI-Daten und vertrauenswürdige KI-Infrastruktur aus der realen Welt für lebenslanges Lernen. 🔸 #QUBIC : Native KI der ersten Schicht, gebührenfreie Transaktionen, smart contracts basierend auf rechtlicher Grundlage, dezentrale KI-Computing und leistungsstarke Infrastruktur. 👉 Bitte folgen.
KI-Token $FET und ihre Funktionen: Ein umfassender Blick auf das gesamte Ökosystem.

Schnelle Zusammenfassung der Hauptmerkmale der KI-Token:

🔸 $NEAR : Native KI-Execution-Schicht, Blockchain-Abstraktion, spezialisierte KI-Computing, Koordination und Zahlung für unabhängige Agenten.

🔸 $TAO : Dezentralisiertes KI-Netzwerk, Subnetz für Künstliche Intelligenz, Peer-to-Peer-Trainingsmarkt und Inferenz.

🔸 #VVV : KI-Infrastruktur, die Privatsphäre priorisiert, dezentraler Zugang zu Grafikprozessoren, Inferenzmarkt für Künstliche Intelligenz und unregulierte Bereitstellung von Modellen.

🔸 #FET : Unabhängige KI-Agenten, dezentrales maschinelles Lernen, Agenten-Speicherwerkzeuge und Infrastruktur für Superintelligenz.

🔸 #VIRTUAL : Verschlüsselte KI-Agenten, automatisierte gemeinsame Eigentumsrechte für Unternehmen, Handel zwischen Agenten und Gewinnbeteiligung.

🔸 #TRAC : Dezentraler Wissensgraph (DKG), verifiable KI-Daten und vertrauenswürdige KI-Infrastruktur aus der realen Welt für lebenslanges Lernen.

🔸 #QUBIC : Native KI der ersten Schicht, gebührenfreie Transaktionen, smart contracts basierend auf rechtlicher Grundlage, dezentrale KI-Computing und leistungsstarke Infrastruktur.

👉 Bitte folgen.
Aktueller Preis: ~$2,100 | ATH: $4,878 | Börse: Überall ⚡ DAS SETUP $ETH hat nach dem gescheiterten Halten über dem Widerstand von $2,400 Ende April und Anfang Mai eine Korrektur erlebt. Die Bären gewinnen wieder die Kontrolle auf höheren Ebenen. (CoinMarketCap) Aber das ist kein toter Coin — das ist die Abrechnungs-Schicht für JPMorgan, BlackRock und die globale Finanzwelt. Der Dip hat einen Grund, gekauft zu werden. Am 10. Mai flossen massive 250,000 ETH in Binance — 90% davon. Das war der Haupttreiber der aktuellen Schwäche. Aber Binance sieht jetzt Nettoabflüsse. (TradingView) Verkaufsdruck lokalisiert = potenzielle Stabilisierung kommt. 📍 EINGANGSZONE 🟢 Aggressiver Einstieg: $2,050–$2,150 (aktuelle Zone, falls sie hält) 🟢 Sicherer Einstieg: $1,900–$2,000 (letzter psychologischer Boden, bestes R:R) 🎯 ZIELE TP1: $2,300–$2,450 — Schlüsselwiderstandszone, erster echter Test für die Bullen (CoinLore) TP2: $2,680 — ungefüllte CME-Futures-Lücke, die als Preismagnet wirkt (Bitget) TP3: $3,000+ — volles Trendwendegebiet 🛑 STOP LOSS Aggressiv: $1,980 Sicher: $1,750 Beobachte die Zone $2,050–$2,100 genau — das ist die Schlüsselstabilisierungsebene, die gehalten werden muss. (TradingView) ⚠️ DAS GROSSE RISIKO RSI liegt bei 39.57 — unter neutralen 50. MACD-Histogramm ist negativ. Die Bären sind technisch noch am Zug. (Bitget) Eile nicht beim Einstieg. Lass den Preis zuerst beweisen, dass er zurückspringen möchte. Die bullische Perspektive: JPMorgan hat beantragt, seinen zweiten tokenisierten Geldmarktfonds auf Ethereum zu starten — nach dem bestehenden Fonds von BlackRock. (CoinLore) Echtes institutionelles Geld baut sich auf ETH auf. Diese Erzählung verschwindet nicht. #ETH🔥🔥🔥🔥🔥🔥 #Qubic #Write2Earn‬ {spot}(ETHUSDT)
Aktueller Preis: ~$2,100 | ATH: $4,878 | Börse: Überall
⚡ DAS SETUP
$ETH hat nach dem gescheiterten Halten über dem Widerstand von $2,400 Ende April und Anfang Mai eine Korrektur erlebt. Die Bären gewinnen wieder die Kontrolle auf höheren Ebenen. (CoinMarketCap) Aber das ist kein toter Coin — das ist die Abrechnungs-Schicht für JPMorgan, BlackRock und die globale Finanzwelt. Der Dip hat einen Grund, gekauft zu werden.
Am 10. Mai flossen massive 250,000 ETH in Binance — 90% davon. Das war der Haupttreiber der aktuellen Schwäche. Aber Binance sieht jetzt Nettoabflüsse. (TradingView) Verkaufsdruck lokalisiert = potenzielle Stabilisierung kommt.
📍 EINGANGSZONE
🟢 Aggressiver Einstieg: $2,050–$2,150 (aktuelle Zone, falls sie hält)
🟢 Sicherer Einstieg: $1,900–$2,000 (letzter psychologischer Boden, bestes R:R)
🎯 ZIELE
TP1: $2,300–$2,450 — Schlüsselwiderstandszone, erster echter Test für die Bullen (CoinLore)
TP2: $2,680 — ungefüllte CME-Futures-Lücke, die als Preismagnet wirkt (Bitget)
TP3: $3,000+ — volles Trendwendegebiet
🛑 STOP LOSS
Aggressiv: $1,980
Sicher: $1,750
Beobachte die Zone $2,050–$2,100 genau — das ist die Schlüsselstabilisierungsebene, die gehalten werden muss. (TradingView)
⚠️ DAS GROSSE RISIKO
RSI liegt bei 39.57 — unter neutralen 50. MACD-Histogramm ist negativ. Die Bären sind technisch noch am Zug. (Bitget) Eile nicht beim Einstieg. Lass den Preis zuerst beweisen, dass er zurückspringen möchte.
Die bullische Perspektive: JPMorgan hat beantragt, seinen zweiten tokenisierten Geldmarktfonds auf Ethereum zu starten — nach dem bestehenden Fonds von BlackRock. (CoinLore) Echtes institutionelles Geld baut sich auf ETH auf. Diese Erzählung verschwindet nicht.
#ETH🔥🔥🔥🔥🔥🔥 #Qubic #Write2Earn‬
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Warum Qubic die Infrastruktur-Schicht für dezentrale AGI werden könnteWarum Qubic die Infrastruktur-Schicht für dezentrale AGI werden könnte Künstliche Intelligenz entwickelt sich schneller, als die traditionelle Infrastruktur unterstützen kann. Die heutigen KI-Systeme sind stark auf zentralisierte Rechenzentren, teure GPU-Cluster und massiven Energieverbrauch angewiesen. Während die KI-Fähigkeiten weiter wachsen, bleibt die zugrunde liegende Architektur fragil, kostspielig und wird von einer Handvoll Unternehmen kontrolliert. Qubic bringt eine radikal andere Vision. Anstatt Blockchain als Finanzbuch zu betrachten, verwandelt Qubic die Layer-1-Infrastruktur in eine native Rechenumgebung, die für dezentrale Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) konzipiert ist.

Warum Qubic die Infrastruktur-Schicht für dezentrale AGI werden könnte

Warum Qubic die Infrastruktur-Schicht für dezentrale AGI werden könnte
Künstliche Intelligenz entwickelt sich schneller, als die traditionelle Infrastruktur unterstützen kann.
Die heutigen KI-Systeme sind stark auf zentralisierte Rechenzentren, teure GPU-Cluster und massiven Energieverbrauch angewiesen. Während die KI-Fähigkeiten weiter wachsen, bleibt die zugrunde liegende Architektur fragil, kostspielig und wird von einer Handvoll Unternehmen kontrolliert.
Qubic bringt eine radikal andere Vision.
Anstatt Blockchain als Finanzbuch zu betrachten, verwandelt Qubic die Layer-1-Infrastruktur in eine native Rechenumgebung, die für dezentrale Künstliche Allgemeine Intelligenz (AGI) konzipiert ist.
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Intelligenz ist keine Skalierung: Eine wissenschaftliche Antwort auf Jensen Huangs AGI-Behauptung„Ich denke, jetzt ist es soweit. Ich glaube, wir haben AGI erreicht.“ Das waren die Worte von Jensen Huang im Lex Fridman Podcast, die Schockwellen durch die KI-Community gesendet und die bedeutendste Debatte in der künstlichen Intelligenz neu entfacht haben: Wurde die allgemeine künstliche Intelligenz erreicht? Aber der CEO von Nvidia hat absichtlich jegliche Art von rigoroser Erklärung, Forschung oder Debatte darüber umschifft, was AGI tatsächlich bedeutet. Seine Definition von AGI war reiner Hype: ein KI-System, das ein Unternehmen im Wert von 1 Milliarde Dollar aufbauen kann. Nur das. Die meisten AGI-Definitionen beziehen sich auf die Übereinstimmung mit einem breiten Spektrum menschlicher kognitiver Fähigkeiten. Für Jensen Huang bedeutet Intelligenz implizit, dass sie mit Skalierung gleichzusetzen ist. Mit größeren Modellen, mehr Parametern, mehr Daten und mehr Rechenleistung werden Systeme fähiger. Unter diesem Gesichtspunkt ist Intelligenz ein Nebeneffekt quantitativer Expansion.

Intelligenz ist keine Skalierung: Eine wissenschaftliche Antwort auf Jensen Huangs AGI-Behauptung

„Ich denke, jetzt ist es soweit. Ich glaube, wir haben AGI erreicht.“ Das waren die Worte von Jensen Huang im Lex Fridman Podcast, die Schockwellen durch die KI-Community gesendet und die bedeutendste Debatte in der künstlichen Intelligenz neu entfacht haben: Wurde die allgemeine künstliche Intelligenz erreicht?
Aber der CEO von Nvidia hat absichtlich jegliche Art von rigoroser Erklärung, Forschung oder Debatte darüber umschifft, was AGI tatsächlich bedeutet. Seine Definition von AGI war reiner Hype: ein KI-System, das ein Unternehmen im Wert von 1 Milliarde Dollar aufbauen kann. Nur das. Die meisten AGI-Definitionen beziehen sich auf die Übereinstimmung mit einem breiten Spektrum menschlicher kognitiver Fähigkeiten. Für Jensen Huang bedeutet Intelligenz implizit, dass sie mit Skalierung gleichzusetzen ist. Mit größeren Modellen, mehr Parametern, mehr Daten und mehr Rechenleistung werden Systeme fähiger. Unter diesem Gesichtspunkt ist Intelligenz ein Nebeneffekt quantitativer Expansion.
Die Mining-Industrie dreht sich nicht. Sie reagiert. Bitcoin-Miner rüsten alte Infrastruktur für KI um... dieselben zentralisierten Akteure, neue Erzählung, dieselben Kontrollpunkte. Qubic hat sich nicht gewendet. Es wurde von Anfang an anders aufgebaut. KI-Training ist kein Feature. Es ist die Konsensschicht. 676 Computer. CPU-basiertes KI-Training. Scrypt ASICs für Doge-Mining. Parallelsysteme. Keine Überlappungen. Keine Engpässe. Kein einzelner Fehlerpunkt. Das ist der Teil, den die Leute ständig übersehen: Zentralisierte KI-Compute = Verträge, Unternehmen, Notaus-Schalter. Dezentralisierte KI-Compute = Infrastruktur auf Protokollebene, die niemand besitzt. Die Industrie schreitet in eine Verschiebung, die Qubic bereits operationalisiert hat. Und sobald diese Unterscheidung offensichtlich wird… hört das Spiel auf, über Effizienz zu gehen. Es geht um Kontrolle. #Qubic #Aİ #bitcoin #DecentralizedAI #DOGE
Die Mining-Industrie dreht sich nicht. Sie reagiert.

Bitcoin-Miner rüsten alte Infrastruktur für KI um... dieselben zentralisierten Akteure, neue Erzählung, dieselben Kontrollpunkte.

Qubic hat sich nicht gewendet. Es wurde von Anfang an anders aufgebaut.
KI-Training ist kein Feature. Es ist die Konsensschicht.

676 Computer. CPU-basiertes KI-Training. Scrypt ASICs für Doge-Mining. Parallelsysteme. Keine Überlappungen. Keine Engpässe. Kein einzelner Fehlerpunkt.

Das ist der Teil, den die Leute ständig übersehen:

Zentralisierte KI-Compute = Verträge, Unternehmen, Notaus-Schalter.
Dezentralisierte KI-Compute = Infrastruktur auf Protokollebene, die niemand besitzt.

Die Industrie schreitet in eine Verschiebung, die Qubic bereits operationalisiert hat.

Und sobald diese Unterscheidung offensichtlich wird… hört das Spiel auf, über Effizienz zu gehen.
Es geht um Kontrolle.

#Qubic #Aİ #bitcoin #DecentralizedAI #DOGE
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Digitale Ökosysteme, Conways Spiel des Lebens und warum emergente Komplexität für dezentrale KI wichtig istNeuraxon Intelligence Academy — Band 7 Vom Qubic Scientific Team Fünf neuronale zelluläre Automata-Arten, die um Territorium auf einem gemeinsamen Grid konkurrieren. Jede Farbe repräsentiert eine unabhängig lernende Art. Im Jahr 1970 veröffentlichte Martin Gardner in Scientific American ein Freizeitspiel, das von John Conway erfunden wurde: das Spiel des Lebens. Die Regeln passen auf eine Postkarte. Ein zweidimensionales Raster von Zellen, in dem jede Zelle lebendig oder tot war. Bei jedem Schritt blieb eine lebende Zelle am Leben, wenn sie zwei oder drei lebende Nachbarn hatte, andernfalls starb sie. Eine tote Zelle mit genau drei lebenden Nachbarn wurde geboren. Nichts anderes, so einfach ist das.

Digitale Ökosysteme, Conways Spiel des Lebens und warum emergente Komplexität für dezentrale KI wichtig ist

Neuraxon Intelligence Academy — Band 7
Vom Qubic Scientific Team
Fünf neuronale zelluläre Automata-Arten, die um Territorium auf einem gemeinsamen Grid konkurrieren. Jede Farbe repräsentiert eine unabhängig lernende Art.
Im Jahr 1970 veröffentlichte Martin Gardner in Scientific American ein Freizeitspiel, das von John Conway erfunden wurde: das Spiel des Lebens. Die Regeln passen auf eine Postkarte. Ein zweidimensionales Raster von Zellen, in dem jede Zelle lebendig oder tot war. Bei jedem Schritt blieb eine lebende Zelle am Leben, wenn sie zwei oder drei lebende Nachbarn hatte, andernfalls starb sie. Eine tote Zelle mit genau drei lebenden Nachbarn wurde geboren. Nichts anderes, so einfach ist das.
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Bärisch
Wir haben einen Short bei dieser Coin eingelegt, sieht nicht so aus, als ob sie gute Absichten hat. Was sagt ihr, Jungs? Wird sie fallen oder sich erholen? $Q $XRP $BNB #q #Qubic cn|Arthur Hayes sagt, 99% der Altcoins könnten auf Null gehen.
Wir haben einen Short bei dieser Coin eingelegt, sieht nicht so aus, als ob sie gute Absichten hat.
Was sagt ihr, Jungs? Wird sie fallen oder sich erholen?
$Q
$XRP
$BNB
#q
#Qubic
cn|Arthur Hayes sagt, 99% der Altcoins könnten auf Null gehen.
🫧 Seit einiger Zeit versuche ich, mein Portfolio zu diversifizieren – ihr habt sicher bemerkt, dass meine letzten Posts vor allem über Altcoins sprechen. Ich denke, dass diese Phase ideal ist, um solide Alts zu einem niedrigen Preis zu kaufen (und ich meine wirklich solide). Von meiner Seite aus habe ich den Token $UNI von Uniswap mit CAKE von Pancake Swap verglichen. Nach langen Recherchen finde ich, dass $CAKE im Vergleich zu UNI unterbewertet ist, aus mehreren Gründen, die ich hier nicht näher erläutern kann. Das ist also der einzige Token, den ich vorerst zu meiner Liste hinzufügen möchte. Ich verfolge auch #Kaspa. und #Qubic genau. Was Kaspa betrifft, erscheint mir das Projekt interessant, aber ich warte noch auf Antworten zu einigen Fragen. Sie heben ihre Skalierbarkeit stark hervor, bis zu dem Punkt, dass sie sich mit Solana vergleichen. Allerdings hat die Kaspa-Chain noch nicht genug Nutzer, und die Handelsvolumina bleiben relativ niedrig. Um die Skalierbarkeit wirklich zu beurteilen, braucht es eine starke Akzeptanz – und die ist noch nicht gegeben. Wir werden sehen, wie sie sich im nächsten Bullenmarkt verhält, wo sie vielleicht mehr Leute anziehen könnte. Was die Tokenomics angeht, ist es ziemlich klar, bis auf einen Punkt: Eine Adresse namens „EntyX“ hält eine übergroße Menge an Token. Ich habe versucht herauszufinden, ob es sich um einen Smart Contract oder einfach um ein Wallet handelt, aber ich habe keine Antwort in ihrer Gruppe erhalten. Was Qubic betrifft 😹: Das Projekt ist interessant, aber als „high-risk“ im regulatorischen Sinne eingestuft, und das ist ein großes rotes Flagge! Ich weiß noch nicht, wie sie diese Situation managen wollen, aber sie werden wahrscheinlich eine Stiftung gründen oder Gespräche mit den Regulierungsbehörden aufnehmen müssen. Abgesehen davon kommt ein weiterer Punkt häufig zur Sprache: die Verteilung der Token. Einige Wallets halten sehr große Mengen, was Fragen aufwirft. Bleibt dran… {spot}(CAKEUSDT) {spot}(UNIUSDT)
🫧 Seit einiger Zeit versuche ich, mein Portfolio zu diversifizieren – ihr habt sicher bemerkt, dass meine letzten Posts vor allem über Altcoins sprechen.

Ich denke, dass diese Phase ideal ist, um solide Alts zu einem niedrigen Preis zu kaufen (und ich meine wirklich solide).

Von meiner Seite aus habe ich den Token $UNI von Uniswap mit CAKE von Pancake Swap verglichen. Nach langen Recherchen finde ich, dass $CAKE im Vergleich zu UNI unterbewertet ist, aus mehreren Gründen, die ich hier nicht näher erläutern kann.
Das ist also der einzige Token, den ich vorerst zu meiner Liste hinzufügen möchte.

Ich verfolge auch #Kaspa. und #Qubic genau.

Was Kaspa betrifft, erscheint mir das Projekt interessant, aber ich warte noch auf Antworten zu einigen Fragen. Sie heben ihre Skalierbarkeit stark hervor, bis zu dem Punkt, dass sie sich mit Solana vergleichen. Allerdings hat die Kaspa-Chain noch nicht genug Nutzer, und die Handelsvolumina bleiben relativ niedrig.
Um die Skalierbarkeit wirklich zu beurteilen, braucht es eine starke Akzeptanz – und die ist noch nicht gegeben. Wir werden sehen, wie sie sich im nächsten Bullenmarkt verhält, wo sie vielleicht mehr Leute anziehen könnte.

Was die Tokenomics angeht, ist es ziemlich klar, bis auf einen Punkt: Eine Adresse namens „EntyX“ hält eine übergroße Menge an Token. Ich habe versucht herauszufinden, ob es sich um einen Smart Contract oder einfach um ein Wallet handelt, aber ich habe keine Antwort in ihrer Gruppe erhalten.

Was Qubic betrifft 😹: Das Projekt ist interessant, aber als „high-risk“ im regulatorischen Sinne eingestuft, und das ist ein großes rotes Flagge!

Ich weiß noch nicht, wie sie diese Situation managen wollen, aber sie werden wahrscheinlich eine Stiftung gründen oder Gespräche mit den Regulierungsbehörden aufnehmen müssen.

Abgesehen davon kommt ein weiterer Punkt häufig zur Sprache: die Verteilung der Token. Einige Wallets halten sehr große Mengen, was Fragen aufwirft.

Bleibt dran…
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