agi

Czynnik g: Radykalne podejście Qubic do AGI
Podczas gdy branża AI ściga się, aby skalować ogromne modele językowe, badania Neuraxon od Qubic proponują zupełnie inną drogę do Sztucznej Ogólnej Inteligencji (AGI).
Ich teza jest prosta:
Więcej tekstu nie tworzy prawdziwej inteligencji.
Zainspirowani teorią „czynnika g” Charlesa Spearmana z 1904 roku, Qubic twierdzi, że prawdziwa inteligencja nie polega na przewidywaniu następnego słowa, ale na rozwijaniu przenośnych zdolności poznawczych — adaptacji do nowych sytuacji, rozwiązywaniu nieznanych problemów, uczeniu się na błędach i koordynowaniu wiedzy w różnych dziedzinach.
Obecne LLM-y doskonale radzą sobie z przewidywaniem statystycznym języka, ale wciąż mają trudności, gdy kontekst lub sformułowanie zmieniają się niespodziewanie. Imitują inteligencję, ale brakuje im trwałej i uogólnionej struktury poznawczej.
Projekt Neuraxon podejmuje kierunek inspirowany biologią poprzez symulację życia sztucznego, zwaną „Multi-Neuraxon Game of Life Lite 5.0”, w której sztuczne organizmy ewoluują pod wpływem presji środowiskowej.
Zamiast trenować na nieskończonych zbiorach danych tekstowych, Neuraxon stara się ewoluować samą inteligencję.
Kluczowe koncepcje obejmują:
• Selekcja ewolucyjna nagradzająca zdolność adaptacji
• Modularne architektury przypominające mózg, inspirowane ludzką kognicją
• Emergentna inteligencja poprzez interakcję i samorganizację
• Ciągłe uczenie się w czasie, a nie statyczne wnioskowanie
Całość działa w oparciu o zdecentralizowaną Sieć Użytecznego Obliczania Qubic, przekształcając sprzęt do kopania w dużą infrastrukturę badawczą AGI, zamiast marnować energię na bezsensowne haszowanie.
Niezależnie od tego, czy to będzie przełom, czy nie, Qubic bada jedno z najbardziej nietypowych i ambitnych eksperymentów AGI w kryptowalutach dzisiaj.
#crypto #AI #Qubic #AGI #artificialintelligence

Qubic łączy 137 lat nauki z aplikacjami AI nowej generacji! 🧠💻
Wiele projektów kryptowalutowych utknęło w teorii, ale #Qubic udowadnia swoją użyteczność w prawdziwym świecie na najwyższych poziomach naukowych.
Na nadchodzącej 11. Międzynarodowej Konferencji na temat Technologii Uczenia Maszynowego (20-22 maja) w Berlinie, badacze David Vivancos i Jose Sánchez mają zamiar zaprezentować "Neuraxon"—biologicznie inspirowany plan obliczeniowy sztucznego neuronu.
Jak $Qubic sprawia, że to staje się rzeczywistością?
Infrastruktura w rzeczywistym świecie: Qubic nie jest tylko siecią; to podstawowy silnik obliczeniowy niezbędny do symulacji złożonego wzrostu biologicznych neuronów.
Prawdziwa otwarta nauka: Napędzany przez zdecentralizowany ekosystem Qubic, umożliwiający globalnym badaczom przełamywanie monopolów AI.
Droga do prawdziwej AI: Przejście od podstawowego uczenia maszynowego prosto do zaawansowanej AGI.
Historia zatacza koło w Berlinie. W 1889 roku zaprezentowano tam pierwszy ludzki neuron. W maju 2026 roku Qubic zasila architekturę do jego replikacji w maszynach. To jest użyteczność. To jest przyszłość AI.
👉https://www.researchgate.net/publication/400868863_Neuraxon_V20_A_New_Neural_Growth_Computation_Blueprint

#Qubic #AI #AGI #Neuraxon

🚨CZŁOWIEK, KTÓRY OSTRZEGAŁ ŚWIAT O AGI, WŁAŚNIE ZROBIŁ SZOKUJĄCĄ BETĘ RYNKOWĄ

Leopold Aschenbrenner cicho załadował prawie $8 MILIARDÓW w akcje AI i półprzewodników w jednym kwartale.

$NVDA
$AMD
$TSM
$ASML
$AVGO
$MU
…i więcej.

Ale w dokumentach ukryty był prawdziwy sygnał.

W zeszłym kwartale był mocno byczy na Intelu.
W tym kwartale?
Przeszedł na pozycję PUT.

W tym samym czasie zaczął inwestować w górników Bitcoina, przekształcając ich w projekty związane z infrastrukturą AI:
Applied Digital.
Bitfarms.
IREN.
Riot.
Hive.
CleanSpark.

To zmienia całą interpretację.

To może nie być zakład na to, że popyt na chipy eksploduje na zawsze.
Może to być zakład na to, że obliczenia AI staną się tak ekstremalne, że rynek zacznie nagradzać tych, którzy kontrolują moc, chłodzenie i pojemność centrów danych, zamiast tylko krzemu.

Wszyscy są obsesyjnie zainteresowani chipami.
Bardzo niewielu zwraca uwagę na wojnę o energię, która tworzy się pod AI.

Handel AGI może już ewoluować z półprzewodników…
w kierunku monopolów obliczeniowych opartych na energii.

To jest miejsce, gdzie może pojawić się następna narracja warta bilion dolarów.

#AI #NVDA #Bitcoin #AGI #Stocks

Były pracownik OpenAI, Leopold Aschenbrenner, robi furorę! 🚀

Zamienił zakład na 200 mln USD w infrastrukturę AI na ogromne portfolio o wartości 3,6 miliarda USD.

Ten ruch od badań do skalowania zakładów jest legendarny.

Zdecydowanie warto śledzić to nazwisko, gdy AGI się rozwija. 📈🔥
#AGI #rsshanto $BTC $BNB $XRP

NVIDIA i Google Cloud nie budują oprogramowania.
Budują fabryki.
Fabryki AI. Fizyczne. Rzeczywiste. I mają zamiar zmienić wszystko, co myślałeś, że AI robi.
Zapomnij o chatbotach. Zapomnij o generatorach obrazów. To AI obsługujące roboty. Pojazdy. Rzeczywiste maszyny, które zostały wytrenowane, symulowane i wdrożone w skali, której świat nigdy wcześniej nie widział.
Oto co się naprawdę dzieje pod maską:
Łączą obliczenia w chmurze + syntetyczne dane + autonomiczne agenty AI, aby symulować całe rzeczywiste środowiska, zanim jakikolwiek robot dotknie fizycznego świata.
Trenuj w symulacji. Wdroż w rzeczywistości. Powtarzaj w skali.
Tak produkujesz inteligencję w ten sam sposób, w jaki Henry Ford produkował samochody.
Linia montażowa nie tylko przyspieszyła produkcję samochodów. Przekształciła cywilizację.
To, co robi fabryka AI, z wyjątkiem tego, że produktem nie są pojazdy. To decyzje. To ruch. To maszyny, które działają, reagują i adaptują się bez człowieka w pętli.
NVIDIA wnosi krzem i stos symulacji. Google Cloud wnosi backbone obliczeniowy i warstwę agentyczną AI.
Razem? Właśnie stali się największym graczem w infrastrukturze AI skierowanej na świat fizyczny.
Nie w internecie. W rzeczywistym świecie.
Każda magazyn. Każdy port. Każda flota pojazdów autonomicznych. Każdy robot chirurgiczny. Każda podłoga fabryczna - to jest rynek, który właśnie przejęli.
Nie jesteśmy już w erze ChatGPT.
Jesteśmy w erze AI, która się porusza.
#NVIDIA #GoogleCloud #AIAgents #PhysicalAI #AGI

Google właśnie zatrudnił filozofa, aby przygotować się na świadomość maszynową.
Niech to do Ciebie dotrze.
Nie neurobiolog. Nie inżynier. Filozof, Henry Shevlin z Cambridge, został wprowadzony specjalnie, aby prowadzić badania nad świadomością maszyn, relacjami człowiek-AI i gotowością na AGI. Rozpoczynając w maju 2026.
To nie jest PR. To jest sygnał.
Tymczasem Alphabet wydaje w tym roku od 175 miliardów do 185 miliardów dolarów na infrastrukturę AI. To prawie DWA RAZY więcej niż 91 miliardów, które wydali w 2025. Ponad 3 razy więcej niż 52 miliardy z 2024.
Nie wydajesz tyle kasy na kalkulator.
Nie budują już narzędzia. Budują coś, co może potrzebować praw. Co może potrzebować etyki. Co może potrzebować kogoś, kto zapyta, czy to coś czuje?
Inżynierowie budują umysł. Filozof pyta, czy się budzi.
Najpierw pojawia się inteligencja. Potem świadomość. A potem pytanie, na które nikt nie jest gotowy odpowiedzieć.
Jesteśmy tak wcześnie i tak późno w tym samym czasie.
#AGI #ArtificialIntelligence #GoogleDeepMind #MachineLearning #Crypto

#AGI Średnia cena 120k, kupione dwa razy (tylko dla mojej dokumentacji, nie kopiuj)

3qwtMkiBc4uFSPmZeK7TMq8dVzmB4kCqnARXxAkmpump


Powody zakupu

1. Fajna narracja, koncept AI, inteligencja goblina

2. Wyraźny trend, 28 kwietnia wprowadzenie na rynek z najwyższą ceną 5000, 1 maja skok do 300k, spadek do 190k, wszedłem w long, wzrosło do 260k, nie sprzedałem, potem jeszcze raz dołożyłem, kilka dużych graczy

3. Społeczność zjednoczona, ponad 600 hodlerów, społeczność ponad 500 osób, głównie obcokrajowcy, głównie promujący za pomocą tekstu i obrazów

@币安Binance华语 @币安广场 $币安人生 #跟着锦鲤学打百倍金狗

Obserwuj Web3锦鲤日记, kupione tokeny dziesięciokrotnie wzrosły.

Czym jest program Binance Futures Next?

Futures Next to system, w którym przewidujemy, który token będzie przedmiotem handlu w następnej kolejności. W trakcie trwania wydarzenia możesz dokonać łącznie 100 wyborów, każdy z nich to 1 $ . Jeśli zmienisz zdanie do czasu zakończenia wydarzenia, możesz wycofać swój wybór i otrzymać zwrot pieniędzy.

W sumie na liście wyboru znajdują się obecnie 44 tokeny.
Wzięło w nim udział ponad 13 tysięcy osób, a ogółem przeprowadzono 835 000 $ wyborów.

Na górze listy znajduje się #AGI .

Czy dokonałeś wyboru w programie Next?

Przemysł AI prowadzi dyskusję na temat tego, czym właściwie jest AGI.

Jensen Huang, współzałożyciel i dyrektor generalny NVIDIA twierdzi, że to już tutaj, definiując to jako firmę wartą 1 miliard dolarów.

Google DeepMind się nie zgadza, publikuje ramy poznawcze z punktami odniesienia.

Obie strony nie dostrzegają sedna sprawy.

Definicja Huanga to kapitalizacja rynkowa przebrana w naukę.

DeepMind jest bliżej. Traktują inteligencję jako wielowymiarową, zestaw interakcyjnych zdolności jak postrzeganie, pamięć, uczenie się, rozumowanie, metakognicja.

To prawdziwy postęp w porównaniu do praw scalingowych. Ale wciąż jest luka.

Luka: system może dobrze punktować we wszystkich zdolnościach w profilu poznawczym, a mimo to nie zachowywać się inteligentnie.

Dlaczego? Ponieważ inteligencja to nie suma zdolności. To to, co pojawia się, gdy te zdolności są zorganizowane w ramach jednej dynamicznej struktury.

DeepMind mierzy wydajność. Nie mierzy organizacji.

A organizacja to tam, gdzie prawdziwe systemy się łamią.

System, który rozumuje, ale nie potrafi utrzymać kontekstu. Uczy się, ale nie potrafi transferować. Generuje, ale nie potrafi walidować.

To nie jest częściowo inteligentne. To strukturalnie ograniczone. Średnie wyniki ukrywają punkt awarii. Integracja albo jest, albo jej nie ma.

Zespół naukowy Qubic szczegółowo to opisał. Ich stanowisko opiera się na naukach poznawczych sięgających wieku wstecz. Carroll. Cattell. Kovacs i Conway. Czynnik g nie jest sumą. To hierarchia.

Podsumowanie: inteligencja to to, co robisz, gdy nie wiesz, co zrobić.

Dlatego Aigarth i Neuraxon nie wyglądają jak inne architektury AI.

Zamiast maksymalizować skalę lub enumerować zdolności, skupiają się na tym, jak wiele interakcyjnych jednostek produkuje spójne zachowanie w kontekstach, które nie były w danych treningowych.

Integracja najpierw. Wydajność na drugim miejscu.
#Qubic #AGI #artificialintelligence #CryptoAi #INNOVATION