Luck3333
🚀 Smart Capital starts here. Hit Follow to master the cycle.
463 Obserwowani
154 Obserwujący
172 Polubione
55 Udostępnione
Posty
Portfolio
Wszystko
Cytaty
Filmy
PINNED
PINNED
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
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
Luck3333
·
--
Czynnik g w życiu sztucznym: Od klasy Spearmana w 1904 roku do wyewoluowanych sztucznych mózgów
Akademia Inteligencji Neuraxon, Tom 9 · Zespół Naukowy Qubic
W skrócie: Inteligencja ogólna, czynnik g, który psychologowie mierzyli przez ponad wiek, jest brakującym składnikiem w dzisiejszych modelach językowych, a projekt Neuraxon Qubic teraz bezpośrednio go selekcjonuje w symulacji życia sztucznego.
Charles Spearman (1863–1945), który jako pierwszy zidentyfikował czynnik g inteligencji ogólnej podczas badania ocen angielskich uczniów w 1904 roku.
Czynnik g: Od klasy w 1904 roku do sztucznych mózgów
W skrócie: Inteligencja ogólna, czynnik g, który psychologowie mierzyli przez ponad wiek, jest brakującym składnikiem w dzisiejszych modelach językowych, a projekt Neuraxon Qubic teraz bezpośrednio go selekcjonuje w symulacji życia sztucznego.
Charles Spearman (1863–1945), który jako pierwszy zidentyfikował czynnik g inteligencji ogólnej podczas badania ocen angielskich uczniów w 1904 roku.
Czynnik g: Od klasy w 1904 roku do sztucznych mózgów
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
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
#Bloomberg zgłoszone, połowa zaplanowanych centrów danych AI na 2026 rok nie zostanie zbudowana.
Z 16 GW mocy przewidzianej dla USA w tym roku, tylko ~5 GW jest w budowie. Sightline Climate przewiduje, że 30–50% zaplanowanych budów zostanie opóźnionych lub anulowanych.
Ograniczeniem nie jest kapitał. Hyperscalery wydają w tym roku ponad 650 miliardów dolarów.
To transformatory. Rozdzielnice. Kolejki w sieci, które zajmują 5 lat, aby się oczyścić.
Wąskim gardłem rewolucji #AI nie są chipy. To sprzęt, który je uruchamia.
#Qubic działa na sprzęcie już wdrożonym. Elektryczność już jest na czyimś rachunku. 676 komputerów. Brak kolejki w sieci. Brak przeglądu terenu o powierzchni 200 akrów. Online od czterech lat.
200M transakcji. 600K zapytań oracle. Tygodniowo. Już.
Która warstwa obliczeniowa znajduje się po drugiej stronie?
Dowiedz się więcej👉Intelligence Is Not Scale: A Scientific Response to Jensen Huang's AGI Claim
Z 16 GW mocy przewidzianej dla USA w tym roku, tylko ~5 GW jest w budowie. Sightline Climate przewiduje, że 30–50% zaplanowanych budów zostanie opóźnionych lub anulowanych.
Ograniczeniem nie jest kapitał. Hyperscalery wydają w tym roku ponad 650 miliardów dolarów.
To transformatory. Rozdzielnice. Kolejki w sieci, które zajmują 5 lat, aby się oczyścić.
Wąskim gardłem rewolucji #AI nie są chipy. To sprzęt, który je uruchamia.
#Qubic działa na sprzęcie już wdrożonym. Elektryczność już jest na czyimś rachunku. 676 komputerów. Brak kolejki w sieci. Brak przeglądu terenu o powierzchni 200 akrów. Online od czterech lat.
200M transakcji. 600K zapytań oracle. Tygodniowo. Już.
Która warstwa obliczeniowa znajduje się po drugiej stronie?
Dowiedz się więcej👉Intelligence Is Not Scale: A Scientific Response to Jensen Huang's AGI Claim
CZY AI W KOŃCU UCZY SIĘ "MYŚLEĆ" JAK MÓZG? 🧠✨
Dlaczego ludzki mózg działa na "Krawędzi Chaosu"? Chodzi o magiczną zasadę zwaną Krytycznością Mózgu.
W najnowszym NIA Vol. 8 zespół naukowy Qubic bada Współczynnik Rozgałęzienia—kluczowy wskaźnik połączeń neuronalnych. Gdy ten współczynnik jest bliski 1, sieć osiąga:
- Maksymalny Zakres Dynamiczny: Wykrywanie najsubtelniejszych sygnałów.
- Optymalna Pamięć: Równoważenie przeszłych informacji z nowymi danymi.
- Szczytowa Złożoność: Cechą prawdziwej inteligencji.
Zobacz, jak Neuraxon wykorzystuje te bioinspirowane zasady do budowy AI, która nie tylko oblicza—ona wibruje jak żywy organizm.
👉 Przeczytaj pełne zgłębienie tutaj: Brain Criticality in Neuraxon
#Qubic
#Neuraxon
#DeAI
#SmartContracts
#CryptoAi
Dlaczego ludzki mózg działa na "Krawędzi Chaosu"? Chodzi o magiczną zasadę zwaną Krytycznością Mózgu.
W najnowszym NIA Vol. 8 zespół naukowy Qubic bada Współczynnik Rozgałęzienia—kluczowy wskaźnik połączeń neuronalnych. Gdy ten współczynnik jest bliski 1, sieć osiąga:
- Maksymalny Zakres Dynamiczny: Wykrywanie najsubtelniejszych sygnałów.
- Optymalna Pamięć: Równoważenie przeszłych informacji z nowymi danymi.
- Szczytowa Złożoność: Cechą prawdziwej inteligencji.
Zobacz, jak Neuraxon wykorzystuje te bioinspirowane zasady do budowy AI, która nie tylko oblicza—ona wibruje jak żywy organizm.
👉 Przeczytaj pełne zgłębienie tutaj: Brain Criticality in Neuraxon
#Qubic
#Neuraxon
#DeAI
#SmartContracts
#CryptoAi
Luck3333
·
--
Neuraxon: Wdrażanie krytyczności mózgu w sieciach sztucznych
Napisane przez Zespół Qubic Scientific Wskaźnik rozgałęzienia i krytyczność w sieciach biologicznych, w sieciach sztucznych oraz jako zasada bioinspirowana w Neuraxon
Rys. 1. Trzy reżimy dynamiki sieci neuronowych zdefiniowane przez wskaźnik rozgałęzienia (σ).
Co mają wspólnego lawina śnieżna, pożar lasu, trzęsienie ziemi i spontaniczna aktywność kory mózgowej?
Wszyscy dzielą granicę między porządkiem a chaosem, co nazywa się stanem krytycznym. W mózgu ta krawędź mierzona jest prostym parametrem: wskaźnikiem rozgałęzienia (σ lub m). To coś w rodzaju średniego wskaźnika "potomstwa" neuronów, które każdy neuron "rodzic" aktywuje. Gdy σ ≈ 1, aktywność ani nie zanika, ani nie eksploduje; odbija się.
Rys. 1. Trzy reżimy dynamiki sieci neuronowych zdefiniowane przez wskaźnik rozgałęzienia (σ).
Co mają wspólnego lawina śnieżna, pożar lasu, trzęsienie ziemi i spontaniczna aktywność kory mózgowej?
Wszyscy dzielą granicę między porządkiem a chaosem, co nazywa się stanem krytycznym. W mózgu ta krawędź mierzona jest prostym parametrem: wskaźnikiem rozgałęzienia (σ lub m). To coś w rodzaju średniego wskaźnika "potomstwa" neuronów, które każdy neuron "rodzic" aktywuje. Gdy σ ≈ 1, aktywność ani nie zanika, ani nie eksploduje; odbija się.
W 1970 roku John Conway napisał cztery zasady na pocztówce.
Komórki żyją lub umierają w zależności od liczby sąsiadów. To był cały system.
Z tych czterech zasad wyłoniły się: stabilne struktury, oscylatory, ślizgacze oraz w końcu, pełne maszyny Turinga. Obliczenia powstały z systemu, który nigdy nie był zaprogramowany do obliczeń.
Głęboki pomysł: złożoność nie musi być zaprojektowana. Musi być włączona.
Christopher Langton rozszerzył to w latach 80. XX wieku. Odkrył, że interesujące rzeczy dzieją się w specyficznym reżimie, na krawędzi chaosu.
Poniżej tej krawędzi, systemy zamarzają.
Powyżej, rozpadają się na szum.
W międzyczasie, obliczenia, uczenie się i adaptacja pojawiają się same.
To jest miejsce, w którym działa inteligencja biologiczna.
To także miejsce, w którym Aigarth jest zaprojektowany do życia.
Połączenie gry życia Conwaya z architekturą Neuraxon Qubic nie jest metaforą. To jest metoda.
Trójstan Neuraxon: -1, 0, +1 nie był sztuczką kwantyzacyjną, aby zaoszczędzić bity.
Stan neutralny jest buforem, który pozwala systemowi nawigować na krawędzi chaosu bez zapadania się w sztywność lub szum.
W symulatorze NxonLife zespół zmierzył współczynnik rozgałęzienia bliski 1 i dynamikę czasową 1/f, dokładne sygnatury, które przewiduje badanie Alife dla systemów zdolnych do autentycznego obliczania.
Istnieje trudniejszy wniosek kryjący się pod tym wszystkim, co Alife wciąż produkuje: współpraca, specjalizacja i podział pracy pojawiają się w systemach, które nigdy nie były zaprogramowane do współpracy.
Pojawiają się jako konsekwencje dynamiki. A nie jako cele.
To jest niewygodne, jeśli wierzysz, że inteligencja musi być optymalizowana odgórnie.
Pięćdziesiąt sześć lat dowodów sugeruje inaczej.
Zespół naukowy Qubic opublikował pełne zestawienie: Conway, Langton, prace nad Ekosystemami Cyfrowymi Sakana AI oraz most do infrastruktury produkcyjnej Neuraxon.
Nie jako obserwacja. Jako architektura.
Dowiedz się więcej →
Komórki żyją lub umierają w zależności od liczby sąsiadów. To był cały system.
Z tych czterech zasad wyłoniły się: stabilne struktury, oscylatory, ślizgacze oraz w końcu, pełne maszyny Turinga. Obliczenia powstały z systemu, który nigdy nie był zaprogramowany do obliczeń.
Głęboki pomysł: złożoność nie musi być zaprojektowana. Musi być włączona.
Christopher Langton rozszerzył to w latach 80. XX wieku. Odkrył, że interesujące rzeczy dzieją się w specyficznym reżimie, na krawędzi chaosu.
Poniżej tej krawędzi, systemy zamarzają.
Powyżej, rozpadają się na szum.
W międzyczasie, obliczenia, uczenie się i adaptacja pojawiają się same.
To jest miejsce, w którym działa inteligencja biologiczna.
To także miejsce, w którym Aigarth jest zaprojektowany do życia.
Połączenie gry życia Conwaya z architekturą Neuraxon Qubic nie jest metaforą. To jest metoda.
Trójstan Neuraxon: -1, 0, +1 nie był sztuczką kwantyzacyjną, aby zaoszczędzić bity.
Stan neutralny jest buforem, który pozwala systemowi nawigować na krawędzi chaosu bez zapadania się w sztywność lub szum.
W symulatorze NxonLife zespół zmierzył współczynnik rozgałęzienia bliski 1 i dynamikę czasową 1/f, dokładne sygnatury, które przewiduje badanie Alife dla systemów zdolnych do autentycznego obliczania.
Istnieje trudniejszy wniosek kryjący się pod tym wszystkim, co Alife wciąż produkuje: współpraca, specjalizacja i podział pracy pojawiają się w systemach, które nigdy nie były zaprogramowane do współpracy.
Pojawiają się jako konsekwencje dynamiki. A nie jako cele.
To jest niewygodne, jeśli wierzysz, że inteligencja musi być optymalizowana odgórnie.
Pięćdziesiąt sześć lat dowodów sugeruje inaczej.
Zespół naukowy Qubic opublikował pełne zestawienie: Conway, Langton, prace nad Ekosystemami Cyfrowymi Sakana AI oraz most do infrastruktury produkcyjnej Neuraxon.
Nie jako obserwacja. Jako architektura.
Dowiedz się więcej →
Luck3333
·
--
Cyfrowe ekosystemy, Gra w Życie Conwaya i dlaczego złożoność emergentna ma znaczenie dla zdecentralizowanej AI
Akademia Inteligencji Neuraxon — Tom 7
Od zespołu naukowego Qubic
Pięć gatunków automaty komórkowych rywalizujących o terytorium na wspólnej siatce. Każdy kolor reprezentuje niezależnie uczący się gatunek.
W 1970 roku Martin Gardner opublikował w Scientific American rekreacyjną grę wymyśloną przez Johna Conwaya: Gra w Życie. Zasady mieszczą się na pocztówce. Dwuwymiarowa siatka komórek, w której każda komórka była żywa lub martwa. W każdym kroku żywa komórka pozostawała przy życiu, jeśli miała dwóch lub trzech żywych sąsiadów, w przeciwnym razie umierała. Martwa komórka z dokładnie trzema żywymi sąsiadami się rodziła. Nic więcej, tak prosto.
Od zespołu naukowego Qubic
Pięć gatunków automaty komórkowych rywalizujących o terytorium na wspólnej siatce. Każdy kolor reprezentuje niezależnie uczący się gatunek.
W 1970 roku Martin Gardner opublikował w Scientific American rekreacyjną grę wymyśloną przez Johna Conwaya: Gra w Życie. Zasady mieszczą się na pocztówce. Dwuwymiarowa siatka komórek, w której każda komórka była żywa lub martwa. W każdym kroku żywa komórka pozostawała przy życiu, jeśli miała dwóch lub trzech żywych sąsiadów, w przeciwnym razie umierała. Martwa komórka z dokładnie trzema żywymi sąsiadami się rodziła. Nic więcej, tak prosto.
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
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
Qubic rozświetla Festiwal Web3 w Hongkongu! 🇭🇰🚀
Dzień 3 na Festiwalu Web3 w Hongkongu był ogromnym sukcesem dla zespołu Qubic z chińskiej społeczności! Misja? Przekształcenie "silnej tezy technicznej" w rzeczywistą adopcję w Azji.
Trzy filary Dnia 3:
Widoczność: Pogłębianie więzi z czołowymi mediami blockchainowymi.
Jasność regulacyjna: Strategiczne rozmowy z agencjami ds. zgodności i audytu w HK.
Płynność: Otwieranie drzwi do dużych giełd. 📈
Dlaczego rynek azjatycki jest byczy na Qubic?
Region ma wyraźne zapotrzebowanie na infrastrukturę AI. Model Qubic’s Distributed Compute + Feeless + Useful-Work (uPoW) to nie tylko teoria— to silnik dla następnej generacji integracji AI w Web3. 🤖⚡
"Święta Trójca" dla sukcesu:
Widoczność + Jasność regulacyjna + Płynność = Masowa adopcja.
Podstawa jest położona. Kanały są otwarte. Dzień 4 jest następny. Obserwujesz ewolucję $QUBIC? 💎
#Qubic #HKWeb3Festival #Aİ #blockchain #CryptoNews
Dzień 3 na Festiwalu Web3 w Hongkongu był ogromnym sukcesem dla zespołu Qubic z chińskiej społeczności! Misja? Przekształcenie "silnej tezy technicznej" w rzeczywistą adopcję w Azji.
Trzy filary Dnia 3:
Widoczność: Pogłębianie więzi z czołowymi mediami blockchainowymi.
Jasność regulacyjna: Strategiczne rozmowy z agencjami ds. zgodności i audytu w HK.
Płynność: Otwieranie drzwi do dużych giełd. 📈
Dlaczego rynek azjatycki jest byczy na Qubic?
Region ma wyraźne zapotrzebowanie na infrastrukturę AI. Model Qubic’s Distributed Compute + Feeless + Useful-Work (uPoW) to nie tylko teoria— to silnik dla następnej generacji integracji AI w Web3. 🤖⚡
"Święta Trójca" dla sukcesu:
Widoczność + Jasność regulacyjna + Płynność = Masowa adopcja.
Podstawa jest położona. Kanały są otwarte. Dzień 4 jest następny. Obserwujesz ewolucję $QUBIC? 💎
#Qubic #HKWeb3Festival #Aİ #blockchain #CryptoNews
Co jeśli AGI nie pochodzi z OpenAI, Google ani Anthropic?
Co jeśli urodzi się zdecentralizowane?
Nasz ambasador @JorgeOrdovas wygłosił 50-minutowe techniczne wystąpienie na #T3chFest , największej konferencji dla programistów w Hiszpanii, przedstawiając dokładnie tę tezę.
Bez marketingowego bełkotu. Czysta techniczna analiza:
→ Dlaczego LLM-y nie potrafią myśleć ani ewoluować autonomicznie
→ Jak Qubic przekierowuje energię wydobywczą na trening AI
→ Logika trynarna inspirowana biologicznymi sieciami neuronowymi
→ Zdecentralizowane "mózgi" przeszczepione do prawdziwych robotów
Najlepsza część? To nie było finansowane przez fundację ani skarb.
Społeczność Qubic sfinansowała to wszystko w mniej niż 48 godzin.
Teraz całe wystąpienie jest na żywo. Obejrzyj je👇
https://youtu.be/xgN5pLSPcKk
#Qubic #LLM #AGI #decentralized
Co jeśli urodzi się zdecentralizowane?
Nasz ambasador @JorgeOrdovas wygłosił 50-minutowe techniczne wystąpienie na #T3chFest , największej konferencji dla programistów w Hiszpanii, przedstawiając dokładnie tę tezę.
Bez marketingowego bełkotu. Czysta techniczna analiza:
→ Dlaczego LLM-y nie potrafią myśleć ani ewoluować autonomicznie
→ Jak Qubic przekierowuje energię wydobywczą na trening AI
→ Logika trynarna inspirowana biologicznymi sieciami neuronowymi
→ Zdecentralizowane "mózgi" przeszczepione do prawdziwych robotów
Najlepsza część? To nie było finansowane przez fundację ani skarb.
Społeczność Qubic sfinansowała to wszystko w mniej niż 48 godzin.
Teraz całe wystąpienie jest na żywo. Obejrzyj je👇
https://youtu.be/xgN5pLSPcKk
#Qubic #LLM #AGI #decentralized
Rewolucja w kodowaniu AI przyspiesza w szybkim tempie.
Wyrafinowane narzędzia pomagają programistom budować szybciej w każdym języku i frameworku.
Ale co się dzieje, gdy budujesz na blockchainie, który nie używa Solidity, nie forkował Ethereum i ma własny język kontraktów inteligentnych zaprojektowany od podstaw?
To jest wyzwanie, z którym borykają się programiści Qubic, aż do teraz.
Programista społeczności @andy_qus właśnie to rozwiązał.
Poznaj rozszerzenie QPI VS Code. Pełne środowisko deweloperskie dla niestandardowego języka kontraktów inteligentnych Qubic.
Co otrzymujesz:
Wpisz „qpi-contract” i naciśnij Tab. Otrzymujesz pełną szkielet kontraktu inteligentnego, gotowego do budowy. Podświetlenie składni, które zna makra QPI, typy i wywołania API. Linter w czasie rzeczywistym, który wychwytuje specyficzne dla Qubic błędy podczas pisania. IntelliSense, które automatycznie uzupełnia każdą funkcję qpi.* z pełną dokumentacją. Najedź na dowolne słowo kluczowe i otrzymaj natychmiastowe wyjaśnienia bez opuszczania edytora. Walidator kontraktów, który sprawdza strukturę całego pliku, a nie tylko pojedynczych linii.
Pomyśl o tym jak o posiadaniu doświadczonego programisty Qubic, który patrzy ci przez ramię, wychwytując błędy zanim skompilujesz.
Podczas gdy inne łańcuchy dostosowują narzędzia Ethereum do swoich potrzeb, Qubic buduje narzędzia specjalnie dla swojej architektury. Niestandardowy system ticków. Niestandardowy konsensus. Niestandardowy interfejs programowania. Niestandardowe wsparcie IDE.
Źródło i wydania: https://github.com/AndyQus/qubic-qpi-vscode
Dokumentacja dewelopera: https://docs.qubic.org/developers/qpi/
#Qubic
#Web3Development
#BlockchainDevelopment
#SmartContracts
#CryptoDevelopment
Wyrafinowane narzędzia pomagają programistom budować szybciej w każdym języku i frameworku.
Ale co się dzieje, gdy budujesz na blockchainie, który nie używa Solidity, nie forkował Ethereum i ma własny język kontraktów inteligentnych zaprojektowany od podstaw?
To jest wyzwanie, z którym borykają się programiści Qubic, aż do teraz.
Programista społeczności @andy_qus właśnie to rozwiązał.
Poznaj rozszerzenie QPI VS Code. Pełne środowisko deweloperskie dla niestandardowego języka kontraktów inteligentnych Qubic.
Co otrzymujesz:
Wpisz „qpi-contract” i naciśnij Tab. Otrzymujesz pełną szkielet kontraktu inteligentnego, gotowego do budowy. Podświetlenie składni, które zna makra QPI, typy i wywołania API. Linter w czasie rzeczywistym, który wychwytuje specyficzne dla Qubic błędy podczas pisania. IntelliSense, które automatycznie uzupełnia każdą funkcję qpi.* z pełną dokumentacją. Najedź na dowolne słowo kluczowe i otrzymaj natychmiastowe wyjaśnienia bez opuszczania edytora. Walidator kontraktów, który sprawdza strukturę całego pliku, a nie tylko pojedynczych linii.
Pomyśl o tym jak o posiadaniu doświadczonego programisty Qubic, który patrzy ci przez ramię, wychwytując błędy zanim skompilujesz.
Podczas gdy inne łańcuchy dostosowują narzędzia Ethereum do swoich potrzeb, Qubic buduje narzędzia specjalnie dla swojej architektury. Niestandardowy system ticków. Niestandardowy konsensus. Niestandardowy interfejs programowania. Niestandardowe wsparcie IDE.
Źródło i wydania: https://github.com/AndyQus/qubic-qpi-vscode
Dokumentacja dewelopera: https://docs.qubic.org/developers/qpi/
#Qubic
#Web3Development
#BlockchainDevelopment
#SmartContracts
#CryptoDevelopment
⚡️⚡️ZNALEZIONO PIERWSZY BLOK! 🎉
3 kwietnia 2026: Zespół Qubic DOGE znalazł i potwierdził swój pierwszy blok. 10 000 DOGE.
Pętla odkupu jest teraz aktywna!!!
Statystyki wzrostu przez 2 dni:
Moc haszowania: 93 GH/s -> 2,73 TH/s szczyt. To 29x w 48 godzin!
Udział w puli: 0,0038% -> 0,050% sieci. 13x wzrost!
Zgłoszone udziały: 19 039 -> 436 989. 23x!
Wszechczasów szczyt: 2,73 TH/s w Epoch 207- i dopiero się rozkręcamy.
Co się wydarzyło w 2 dni:
✅ Uruchomienie 1 kwietnia "To nie żart"
✅ Pierwszy szczyt 1 TH/s w pierwszy dzień
✅ Nowy rekord 2,73 TH/s
✅ Pierwszy blok DOGE znaleziony i potwierdzony
✅ Pętla odkupu jest aktywna !!!!!!!!!!!
Podsumowanie:
Qubic to jedyna sieć na świecie, w której obliczenia jednocześnie szkolą AGI i wydobywają DOGE.
CPU budują przyszłość. ASIC finansują to. Każdy blok to odkup. Każde odkupywanie to presja cenowa. Każda epoka - Aigarth staje się mądrzejszy.
A to dopiero początek etapu pierwszego... hoohoh
$Qubic #Qubic #Mining #DOGE
Na żywo tutaj: https://doge-stats.qubic.org/
Read more
3 kwietnia 2026: Zespół Qubic DOGE znalazł i potwierdził swój pierwszy blok. 10 000 DOGE.
Pętla odkupu jest teraz aktywna!!!
Statystyki wzrostu przez 2 dni:
Moc haszowania: 93 GH/s -> 2,73 TH/s szczyt. To 29x w 48 godzin!
Udział w puli: 0,0038% -> 0,050% sieci. 13x wzrost!
Zgłoszone udziały: 19 039 -> 436 989. 23x!
Wszechczasów szczyt: 2,73 TH/s w Epoch 207- i dopiero się rozkręcamy.
Co się wydarzyło w 2 dni:
✅ Uruchomienie 1 kwietnia "To nie żart"
✅ Pierwszy szczyt 1 TH/s w pierwszy dzień
✅ Nowy rekord 2,73 TH/s
✅ Pierwszy blok DOGE znaleziony i potwierdzony
✅ Pętla odkupu jest aktywna !!!!!!!!!!!
Podsumowanie:
Qubic to jedyna sieć na świecie, w której obliczenia jednocześnie szkolą AGI i wydobywają DOGE.
CPU budują przyszłość. ASIC finansują to. Każdy blok to odkup. Każde odkupywanie to presja cenowa. Każda epoka - Aigarth staje się mądrzejszy.
A to dopiero początek etapu pierwszego... hoohoh
$Qubic #Qubic #Mining #DOGE
Na żywo tutaj: https://doge-stats.qubic.org/
Read more
Zaloguj się, aby odkryć więcej treści