Luck3333
367 Publicații
Luck3333
🚀 Qubic redefines blockchain with uPoW, turning computing power into AI training. Enjoy feeless txs, sub-second finality, & bare-metal smart contracts.
Tranzacție deschisă
Trader ocazional
6.5 Ani
476 Urmăriți
155 Urmăritori
173 Apreciate
Postări
Portofoliu
Toate
Citate
Videoclipuri
PINNED
PINNED
Nu avem o unitate de măsură pentru inteligență.
Nici pentru oameni. Nici pentru mașini.
Ne certăm despre asta de peste un secol.
Până la 45% din benchmark-urile pe care le folosim pentru a evalua LLM-urile conțin date de antrenament scurse.
ARC-AGI-3 a fost construit pentru a rezolva asta.
Oamenii rezolvă 100% din problema.
AI-ul Frontier are un scor sub 1%.
NIA Volume 10 analizează factorul g, cadrul lui Chollet, contaminarea benchmark-urilor și ce necesită de fapt măsurarea inteligenței mașinilor.
Citire completă
👇
Measuring Machine Intelligence: The g Factor vs. ARC-AGI Benchmark
@Binance BiBi
#AI #AGI #Qubic #TechTrends #Neuraxon
Nici pentru oameni. Nici pentru mașini.
Ne certăm despre asta de peste un secol.
Până la 45% din benchmark-urile pe care le folosim pentru a evalua LLM-urile conțin date de antrenament scurse.
ARC-AGI-3 a fost construit pentru a rezolva asta.
Oamenii rezolvă 100% din problema.
AI-ul Frontier are un scor sub 1%.
NIA Volume 10 analizează factorul g, cadrul lui Chollet, contaminarea benchmark-urilor și ce necesită de fapt măsurarea inteligenței mașinilor.
Citire completă
👇
Measuring Machine Intelligence: The g Factor vs. ARC-AGI Benchmark
@Binance BiBi
#AI #AGI #Qubic #TechTrends #Neuraxon
Factorul g: Abordarea Radicală a Qubic privind AGI
În timp ce industria AI se grăbește să scaleze modele lingvistice masive, cercetarea Neuraxon de la Qubic propune o cale complet diferită către Inteligența Generală Artificială (AGI).
Teza lor este simplă:
Mai mult text nu creează adevărată inteligență.
Inspirat de teoria „Factorului g” a lui Charles Spearman din 1904, Qubic susține că adevărata inteligență nu constă în prezicerea următorului cuvânt, ci în dezvoltarea abilităților cognitive transferabile — adaptarea la situații noi, rezolvarea problemelor necunoscute, învățarea din greșeli și coordonarea cunoștințelor în diverse domenii.
LLM-urile actuale excelează în predicția lingvistică statistică, dar totuși se împiedică atunci când contextul sau formularea se schimbă neașteptat. Ele imită inteligența, dar lipsesc o structură cognitivă persistentă și generalizată.
Proiectul Neuraxon ia o direcție bio-inspirată printr-o simulare a vieții artificiale numită „Jocul Vieții Multi-Neuraxon Lite 5.0,” unde organismele artificiale evoluează sub presiunea mediului.
În loc să se antreneze pe seturi de date textuale nesfârșite, Neuraxon încearcă să evolueze inteligența însăși.
Conceptul cheie include:
• Selecția evolutivă care recompensează adaptabilitatea
• Arhitecturi modulare asemănătoare creierului inspirate de cogniția umană
• Inteligență emergentă prin interacțiune și auto-organizare
• Învățare continuă în timp, în loc de inferență statică
Totul rulează pe rețeaua descentralizată Useful-Compute a Qubic, transformând hardware-ul de minerit într-o infrastructură de cercetare AGI de mari dimensiuni, în loc să irosească energie pe hashing inutil.
Indiferent dacă aceasta devine o descoperire sau nu, Qubic explorează unul dintre cele mai neconvenționale și ambițioase experimente AGI în crypto astăzi.
#crypto #AI #Qubic #AGI #artificialintelligence
În timp ce industria AI se grăbește să scaleze modele lingvistice masive, cercetarea Neuraxon de la Qubic propune o cale complet diferită către Inteligența Generală Artificială (AGI).
Teza lor este simplă:
Mai mult text nu creează adevărată inteligență.
Inspirat de teoria „Factorului g” a lui Charles Spearman din 1904, Qubic susține că adevărata inteligență nu constă în prezicerea următorului cuvânt, ci în dezvoltarea abilităților cognitive transferabile — adaptarea la situații noi, rezolvarea problemelor necunoscute, învățarea din greșeli și coordonarea cunoștințelor în diverse domenii.
LLM-urile actuale excelează în predicția lingvistică statistică, dar totuși se împiedică atunci când contextul sau formularea se schimbă neașteptat. Ele imită inteligența, dar lipsesc o structură cognitivă persistentă și generalizată.
Proiectul Neuraxon ia o direcție bio-inspirată printr-o simulare a vieții artificiale numită „Jocul Vieții Multi-Neuraxon Lite 5.0,” unde organismele artificiale evoluează sub presiunea mediului.
În loc să se antreneze pe seturi de date textuale nesfârșite, Neuraxon încearcă să evolueze inteligența însăși.
Conceptul cheie include:
• Selecția evolutivă care recompensează adaptabilitatea
• Arhitecturi modulare asemănătoare creierului inspirate de cogniția umană
• Inteligență emergentă prin interacțiune și auto-organizare
• Învățare continuă în timp, în loc de inferență statică
Totul rulează pe rețeaua descentralizată Useful-Compute a Qubic, transformând hardware-ul de minerit într-o infrastructură de cercetare AGI de mari dimensiuni, în loc să irosească energie pe hashing inutil.
Indiferent dacă aceasta devine o descoperire sau nu, Qubic explorează unul dintre cele mai neconvenționale și ambițioase experimente AGI în crypto astăzi.
#crypto #AI #Qubic #AGI #artificialintelligence
Luck3333
·
--
Factorul g în Viața Artificială: De la Clasa lui Spearman din 1904 la Creierele Artificiale Evoluate
Academia de Inteligență Neuraxon, Volumul 9 · De echipa științifică Qubic
Pe scurt: Inteligența generală, factorul g măsurat de psihologi de peste un secol, este ingredientul lipsă din modelele de limbaj de astăzi, iar proiectul Neuraxon de la Qubic îl selectează acum direct într-o simulare de viață artificială.
Charles Spearman (1863–1945), care a identificat pentru prima dată factorul g al inteligenței generale în timp ce studia notele elevilor englezi în 1904.
Factorul g: Dintr-o clasă din 1904 la creiere artificiale
Pe scurt: Inteligența generală, factorul g măsurat de psihologi de peste un secol, este ingredientul lipsă din modelele de limbaj de astăzi, iar proiectul Neuraxon de la Qubic îl selectează acum direct într-o simulare de viață artificială.
Charles Spearman (1863–1945), care a identificat pentru prima dată factorul g al inteligenței generale în timp ce studia notele elevilor englezi în 1904.
Factorul g: Dintr-o clasă din 1904 la creiere artificiale
Qubic Leagă 137 de Ani de Ştiinţă cu Aplicaţii AI de Generaţie Viitoare! 🧠💻
Multe proiecte cripto rămân blocate în teorie, dar #Qubic dovedeşte utilitatea sa în lume reală la cele mai înalte niveluri ştiinţifice.
La viitoarea Conferinţă Internaţională pe Tehnologii de Învăţare Automată (20-22 mai) în Berlin, cercetătorii David Vivancos şi Jose Sánchez vor dezvălui "Neuraxon"—o schiţă de calcul bazată pe Neuronii Artificiali inspiraţi biologic.
Cum face $Qubic acest lucru posibil?
Infrastructură în Lumea Reală: Qubic nu este doar o reţea; oferă puterea computaţională de bază necesară pentru a simula creşterea neurală biologică complexă.
Ştiinţă Deschisă Adevărată: Condus de ecosistemul descentralizat al Qubic, care împuterniceşte cercetătorii din întreaga lume să spargă monopolurile AI.
Calea către AI Adevărat: Trecerea de la învăţarea automată de bază direct la AGI avansat.
Istoria se întoarce în cerc în Berlin. În 1889, primul neuron uman a fost prezentat acolo. În mai 2026, Qubic alimentează arhitectura pentru a-l replica pe maşini. Aceasta este utilitate. Aceasta este viitorul AI.
👉https://www.researchgate.net/publication/400868863_Neuraxon_V20_A_New_Neural_Growth_Computation_Blueprint
#Qubic #AI #AGI #Neuraxon
Multe proiecte cripto rămân blocate în teorie, dar #Qubic dovedeşte utilitatea sa în lume reală la cele mai înalte niveluri ştiinţifice.
La viitoarea Conferinţă Internaţională pe Tehnologii de Învăţare Automată (20-22 mai) în Berlin, cercetătorii David Vivancos şi Jose Sánchez vor dezvălui "Neuraxon"—o schiţă de calcul bazată pe Neuronii Artificiali inspiraţi biologic.
Cum face $Qubic acest lucru posibil?
Infrastructură în Lumea Reală: Qubic nu este doar o reţea; oferă puterea computaţională de bază necesară pentru a simula creşterea neurală biologică complexă.
Ştiinţă Deschisă Adevărată: Condus de ecosistemul descentralizat al Qubic, care împuterniceşte cercetătorii din întreaga lume să spargă monopolurile AI.
Calea către AI Adevărat: Trecerea de la învăţarea automată de bază direct la AGI avansat.
Istoria se întoarce în cerc în Berlin. În 1889, primul neuron uman a fost prezentat acolo. În mai 2026, Qubic alimentează arhitectura pentru a-l replica pe maşini. Aceasta este utilitate. Aceasta este viitorul AI.
👉https://www.researchgate.net/publication/400868863_Neuraxon_V20_A_New_Neural_Growth_Computation_Blueprint
#Qubic #AI #AGI #Neuraxon
#Bloomberg raportat, jumătate din centrele de date AI planificate pentru 2026 nu vor fi construite.
Din 16 GW de capacitate programată pentru SUA în acest an, doar ~5 GW sunt în construcție. Sightline Climate se așteaptă ca 30–50% din construcțiile planificate să fie întârziate sau anulate.
Constrângerea nu este capitalul. Hyperscalers cheltuiesc peste 650 miliarde de dolari în acest an.
Sunt transformatoare. Switchgear. Cozi pe rețea care durează 5 ani pentru a fi deblocate.
Gâtul de sticlă al revoluției #AI nu sunt cipurile. Este echipamentul care le activează.
#Qubic rulează pe hardware deja implementat. Electricitatea este deja pe factura cuiva. 676 Computors. Fără coadă pe rețea. Fără revizuirea terenului de 200 de acri. Online de patru ani.
200M tranzacții. 600K interogări oracle. Pe săptămână. Deja.
Care este stratul de calcul de cealaltă parte?
Află mai multe👉Intelligence Is Not Scale: A Scientific Response to Jensen Huang's AGI Claim
Din 16 GW de capacitate programată pentru SUA în acest an, doar ~5 GW sunt în construcție. Sightline Climate se așteaptă ca 30–50% din construcțiile planificate să fie întârziate sau anulate.
Constrângerea nu este capitalul. Hyperscalers cheltuiesc peste 650 miliarde de dolari în acest an.
Sunt transformatoare. Switchgear. Cozi pe rețea care durează 5 ani pentru a fi deblocate.
Gâtul de sticlă al revoluției #AI nu sunt cipurile. Este echipamentul care le activează.
#Qubic rulează pe hardware deja implementat. Electricitatea este deja pe factura cuiva. 676 Computors. Fără coadă pe rețea. Fără revizuirea terenului de 200 de acri. Online de patru ani.
200M tranzacții. 600K interogări oracle. Pe săptămână. Deja.
Care este stratul de calcul de cealaltă parte?
Află mai multe👉Intelligence Is Not Scale: A Scientific Response to Jensen Huang's AGI Claim
ÎN SFÂRȘIT ÎNVAȚĂ AI SĂ "GÂNDEASCĂ" CA UN CREIER? 🧠✨
De ce funcționează creierul uman la "Marginea Haosului"? Totul se reduce la un principiu magic numit Criticitatea Creierului.
În cel mai recent NIA Vol. 8, echipa științifică Qubic explorează Rata de Ramificare—metrica cheie a conectivității neuronale. Când această rată este aproape de 1, o rețea atinge:
- Rază Dinamică Maximală: Detectarea celor mai subtile semnale.
- Memorie Optimă: Echilibrarea informațiilor din trecut cu noile inputuri.
- Complexitate Maximă: Marca adevăratei inteligențe.
Vezi cum Neuraxon folosește aceste principii inspirate din biologie pentru a construi AI care nu doar calculează—ci reverberează ca un organism viu.
👉 Citește întreaga analiză profundă aici: Brain Criticality in Neuraxon
#Qubic
#Neuraxon
#DeAI
#SmartContracts
#CryptoAi
De ce funcționează creierul uman la "Marginea Haosului"? Totul se reduce la un principiu magic numit Criticitatea Creierului.
În cel mai recent NIA Vol. 8, echipa științifică Qubic explorează Rata de Ramificare—metrica cheie a conectivității neuronale. Când această rată este aproape de 1, o rețea atinge:
- Rază Dinamică Maximală: Detectarea celor mai subtile semnale.
- Memorie Optimă: Echilibrarea informațiilor din trecut cu noile inputuri.
- Complexitate Maximă: Marca adevăratei inteligențe.
Vezi cum Neuraxon folosește aceste principii inspirate din biologie pentru a construi AI care nu doar calculează—ci reverberează ca un organism viu.
👉 Citește întreaga analiză profundă aici: Brain Criticality in Neuraxon
#Qubic
#Neuraxon
#DeAI
#SmartContracts
#CryptoAi
Luck3333
·
--
Neuraxon: Implementarea criticității creierului în rețele artificiale
Scris de echipa științifică QubicRaportul de ramificare și criticalitatea în rețelele biologice, în rețelele artificiale și ca principiu bioinspirat în Neuraxon
Fig. 1. Trei regimuri de dinamică a rețelelor neuronale definite prin raportul de ramificare (σ).
Ce au în comun o avalanșă de zăpadă, un incendiu de pădure, un cutremur și activitatea spontană a cortexului cerebral?
Toate au în comun o graniță între ordine și haos, ceea ce se numește o stare critică. În creier, această limită este măsurată printr-un parametru simplu: raportul de ramificare (σ sau m). Ar fi ceva similar cu raportul mediu al „descendenților” neuronali pe care fiecare neuron „părinte” îi activează. Când σ ≈ 1, activitatea nici nu se stinge, nici nu explodează; ea reverberează.
Fig. 1. Trei regimuri de dinamică a rețelelor neuronale definite prin raportul de ramificare (σ).
Ce au în comun o avalanșă de zăpadă, un incendiu de pădure, un cutremur și activitatea spontană a cortexului cerebral?
Toate au în comun o graniță între ordine și haos, ceea ce se numește o stare critică. În creier, această limită este măsurată printr-un parametru simplu: raportul de ramificare (σ sau m). Ar fi ceva similar cu raportul mediu al „descendenților” neuronali pe care fiecare neuron „părinte” îi activează. Când σ ≈ 1, activitatea nici nu se stinge, nici nu explodează; ea reverberează.
În 1970, John Conway a scris patru reguli pe o carte poștală.
Celulele trăiesc sau mor în funcție de numărul vecinilor. Asta a fost întregul sistem.
Ce a rezultat din cele patru reguli: structuri stabile, oscilatori, glideri și, în cele din urmă, mașini Turing complete. Computația a apărut dintr-un sistem care nu a fost niciodată programat să calculeze.
Ideea profundă: complexitatea nu trebuie să fie proiectată. Trebuie să fie activată.
Christopher Langton a extins asta în anii '80. A descoperit că lucruri interesante se întâmplă într-un regim specific, marginea haosului.
Sub aceasta, sistemele îngheață.
Deasupra, se dizolvă în zgomot.
Între ele, computația, învățarea și adaptarea apar de la sine.
Aici este locul în care inteligența biologică operează.
Este, de asemenea, locul în care Aigarth este proiectat să trăiască.
Conexiunea dintre Jocul Vieții al lui Conway și arhitectura Neuraxon a Qubic nu este o metaforă. Este o metodă.
Starea trinară a Neuraxon: -1, 0, +1 nu a fost un truc de cuantizare pentru a salva biți.
Starea neutră este un buffer care permite sistemului să navigheze marginea haosului fără a se prăbuși în rigiditate sau zgomot.
În simulatorul NxonLife, echipa a măsurat un raport de ramificare aproape de 1 și dinamica temporală 1/f, semnăturile exacte pe care cercetarea Alife le prezice pentru sistemele capabile de o adevărată computație.
Există o descoperire mai profundă sub toate acestea pe care Alife continuă să o producă: cooperarea, specializarea și diviziunea muncii apar în sisteme niciodată programate să coopereze.
Ele apar ca urmare a dinamicii. Nu ca obiective.
Aceasta este incomod dacă crezi că inteligența trebuie să fie optimizată de sus în jos.
Cincizeci și șase de ani de dovezi sugerează altceva.
Echipa științifică a Qubic a publicat analiza completă: Conway, Langton, lucrările Ecosistemelor Digitale ale Sakana AI și puntea către infrastructura de producție Neuraxon.
Nu ca observație. Ca arhitectură.
Află mai multe →
Celulele trăiesc sau mor în funcție de numărul vecinilor. Asta a fost întregul sistem.
Ce a rezultat din cele patru reguli: structuri stabile, oscilatori, glideri și, în cele din urmă, mașini Turing complete. Computația a apărut dintr-un sistem care nu a fost niciodată programat să calculeze.
Ideea profundă: complexitatea nu trebuie să fie proiectată. Trebuie să fie activată.
Christopher Langton a extins asta în anii '80. A descoperit că lucruri interesante se întâmplă într-un regim specific, marginea haosului.
Sub aceasta, sistemele îngheață.
Deasupra, se dizolvă în zgomot.
Între ele, computația, învățarea și adaptarea apar de la sine.
Aici este locul în care inteligența biologică operează.
Este, de asemenea, locul în care Aigarth este proiectat să trăiască.
Conexiunea dintre Jocul Vieții al lui Conway și arhitectura Neuraxon a Qubic nu este o metaforă. Este o metodă.
Starea trinară a Neuraxon: -1, 0, +1 nu a fost un truc de cuantizare pentru a salva biți.
Starea neutră este un buffer care permite sistemului să navigheze marginea haosului fără a se prăbuși în rigiditate sau zgomot.
În simulatorul NxonLife, echipa a măsurat un raport de ramificare aproape de 1 și dinamica temporală 1/f, semnăturile exacte pe care cercetarea Alife le prezice pentru sistemele capabile de o adevărată computație.
Există o descoperire mai profundă sub toate acestea pe care Alife continuă să o producă: cooperarea, specializarea și diviziunea muncii apar în sisteme niciodată programate să coopereze.
Ele apar ca urmare a dinamicii. Nu ca obiective.
Aceasta este incomod dacă crezi că inteligența trebuie să fie optimizată de sus în jos.
Cincizeci și șase de ani de dovezi sugerează altceva.
Echipa științifică a Qubic a publicat analiza completă: Conway, Langton, lucrările Ecosistemelor Digitale ale Sakana AI și puntea către infrastructura de producție Neuraxon.
Nu ca observație. Ca arhitectură.
Află mai multe →
Luck3333
·
--
Ecosisteme Digitale, Jocul Vieții al lui Conway și De ce Complexitatea Emergentă Contează pentru AI Decentralizat
Neuraxon Intelligence Academy — Volumul 7
De către echipa Qubic Scientific
Cinci specii de automatele celulare neuronale concurând pentru teritoriu pe o rețea comună. Fiecare culoare reprezintă o specie care învață independent.
În 1970, Martin Gardner a publicat în Scientific American un joc recreativ inventat de John Conway: Jocul Vieții. Regulile încap pe o carte poștală. O rețea bidimensională de celule în care fiecare celulă era vie sau moartă. La fiecare pas, o celulă vie rămânea vie dacă avea doi sau trei vecini vii, în caz contrar murea. O celulă moartă cu exact trei vecini vii se năștea. Nimic altceva, atât de simplu.
De către echipa Qubic Scientific
Cinci specii de automatele celulare neuronale concurând pentru teritoriu pe o rețea comună. Fiecare culoare reprezintă o specie care învață independent.
În 1970, Martin Gardner a publicat în Scientific American un joc recreativ inventat de John Conway: Jocul Vieții. Regulile încap pe o carte poștală. O rețea bidimensională de celule în care fiecare celulă era vie sau moartă. La fiecare pas, o celulă vie rămânea vie dacă avea doi sau trei vecini vii, în caz contrar murea. O celulă moartă cu exact trei vecini vii se năștea. Nimic altceva, atât de simplu.
Industria AI are o dispută despre ce este, de fapt, AGI.
Jensen Huang, co-fondator și CEO al NVIDIA, spune că este aici și o definește ca o companie de 1 miliard de dolari.
Google DeepMind nu este de acord, publică un cadru cognitiv cu benchmark-uri.
Amândouă ratează esența.
Definiția lui Huang este capitalizarea de piață îmbrăcată în știință.
Cea a DeepMind este mai aproape. Ei tratează inteligența ca fiind multidimensională, un set de facultăți interacționante precum percepția, memoria, învățarea, raționarea, metacogniția.
Aceasta este o adevărată îmbunătățire față de legile de scalare. Dar există încă o lacună.
Lacuna: un sistem poate obține scoruri bune în fiecare facultate pe un profil cognitiv și totuși să nu se comporte inteligent.
De ce? Pentru că inteligența nu este suma facultăților. Este ceea ce apare atunci când aceste facultăți sunt organizate sub o dinamică unificată.
DeepMind măsoară performanța. Nu măsoară organizarea.
Și organizarea este locul unde sistemele reale eșuează.
Un sistem care raționează dar nu poate menține contextul. Învăță dar nu poate transfera. Generează dar nu poate valida.
Aceasta nu este o inteligență parțială. Este limitată structural. Scorurile medii ascund punctul de eșec. Integrarea este fie acolo, fie nu.
Echipa științifică de la Qubic a detaliat acest lucru. Poziția lor este fundamentată în știința cognitivă care datează de un secol. Carroll. Cattell. Kovacs și Conway. Factorul g nu este o sumă. Este o ierarhie.
Rezumatul: inteligența este ceea ce faci când nu știi ce să faci.
De aceea Aigarth și Neuraxon nu arată ca alte arhitecturi AI.
În loc să maximizeze scalarea sau să enumere capacitățile, se concentrează pe modul în care unități multiple interacționante produc un comportament coerent în contexte care nu au fost în datele de antrenament.
Integrarea mai întâi. Performanța pe locul doi.
#Qubic #AGI #artificialintelligence #CryptoAi #INNOVATION
Jensen Huang, co-fondator și CEO al NVIDIA, spune că este aici și o definește ca o companie de 1 miliard de dolari.
Google DeepMind nu este de acord, publică un cadru cognitiv cu benchmark-uri.
Amândouă ratează esența.
Definiția lui Huang este capitalizarea de piață îmbrăcată în știință.
Cea a DeepMind este mai aproape. Ei tratează inteligența ca fiind multidimensională, un set de facultăți interacționante precum percepția, memoria, învățarea, raționarea, metacogniția.
Aceasta este o adevărată îmbunătățire față de legile de scalare. Dar există încă o lacună.
Lacuna: un sistem poate obține scoruri bune în fiecare facultate pe un profil cognitiv și totuși să nu se comporte inteligent.
De ce? Pentru că inteligența nu este suma facultăților. Este ceea ce apare atunci când aceste facultăți sunt organizate sub o dinamică unificată.
DeepMind măsoară performanța. Nu măsoară organizarea.
Și organizarea este locul unde sistemele reale eșuează.
Un sistem care raționează dar nu poate menține contextul. Învăță dar nu poate transfera. Generează dar nu poate valida.
Aceasta nu este o inteligență parțială. Este limitată structural. Scorurile medii ascund punctul de eșec. Integrarea este fie acolo, fie nu.
Echipa științifică de la Qubic a detaliat acest lucru. Poziția lor este fundamentată în știința cognitivă care datează de un secol. Carroll. Cattell. Kovacs și Conway. Factorul g nu este o sumă. Este o ierarhie.
Rezumatul: inteligența este ceea ce faci când nu știi ce să faci.
De aceea Aigarth și Neuraxon nu arată ca alte arhitecturi AI.
În loc să maximizeze scalarea sau să enumere capacitățile, se concentrează pe modul în care unități multiple interacționante produc un comportament coerent în contexte care nu au fost în datele de antrenament.
Integrarea mai întâi. Performanța pe locul doi.
#Qubic #AGI #artificialintelligence #CryptoAi #INNOVATION
Qubic luminează Festivalul Web3 din Hong Kong! 🇭🇰🚀
Ziua 3 la Festivalul Web3 din Hong Kong a fost un succes imens pentru echipa Comunității Chineze Qubic! Misiunea? Transformarea unei "teze tehnice puternice" în adoptare reală în Asia.
Cele Trei Piloni ai Zilei 3:
Vizibilitate: Consolidarea relațiilor cu media de top în blockchain.
Claritate Regulatorie: Discuții strategice cu agențiile de conformitate și audit din HK.
Lichiditate: Deschiderea de uși cu schimburi majore. 📈
De ce piața asiatică este optimistă cu privire la Qubic?
Regiunea are o cerere concretă pentru infrastructura AI. Modelul Qubic de Calcul Distribuit + Fără Taxe + Lucru-Ultil (uPoW) nu este doar teorie—este motorul pentru următoarea generație de integrare AI în Web3. 🤖⚡
"Trinitatea Sfântă" pentru Succes:
Vizibilitate + Claritate Regulatorie + Lichiditate = Adoptare în Masă.
Fundamentele sunt puse. Canalele sunt deschise. Ziua 4 este următoarea. Ești atent la evoluția $QUBIC? 💎
#Qubic #HKWeb3Festival #Aİ #blockchain #CryptoNews
Ziua 3 la Festivalul Web3 din Hong Kong a fost un succes imens pentru echipa Comunității Chineze Qubic! Misiunea? Transformarea unei "teze tehnice puternice" în adoptare reală în Asia.
Cele Trei Piloni ai Zilei 3:
Vizibilitate: Consolidarea relațiilor cu media de top în blockchain.
Claritate Regulatorie: Discuții strategice cu agențiile de conformitate și audit din HK.
Lichiditate: Deschiderea de uși cu schimburi majore. 📈
De ce piața asiatică este optimistă cu privire la Qubic?
Regiunea are o cerere concretă pentru infrastructura AI. Modelul Qubic de Calcul Distribuit + Fără Taxe + Lucru-Ultil (uPoW) nu este doar teorie—este motorul pentru următoarea generație de integrare AI în Web3. 🤖⚡
"Trinitatea Sfântă" pentru Succes:
Vizibilitate + Claritate Regulatorie + Lichiditate = Adoptare în Masă.
Fundamentele sunt puse. Canalele sunt deschise. Ziua 4 este următoarea. Ești atent la evoluția $QUBIC? 💎
#Qubic #HKWeb3Festival #Aİ #blockchain #CryptoNews
Ce se întâmplă dacă AGI nu provine de la OpenAI, Google sau Anthropic?
Ce se întâmplă dacă se naște descentralizat?
Ambasadorul nostru @JorgeOrdovas a susținut o prezentare tehnică de 50 de minute la #T3chFest , cea mai mare conferință pentru dezvoltatori din Spania, făcând exact acest caz.
Fără marketing. Analiză tehnică pură:
→ De ce LLM-urile nu pot raționa sau evolua autonom
→ Cum redirecționează Qubic energia de minerit în antrenamentul AI
→ Logică ternară inspirată de rețele neuronale biologice
→ "creiere" descentralizate transplantate în roboți reali
Partea cea mai bună? Acest lucru nu a fost finanțat de o fundație sau de o trezorerie.
Comunitatea Qubic a strâns fonduri pentru întreaga acțiune în mai puțin de 48 de ore.
Acum întreaga prezentare este live. Uitați-vă la ea👇
https://youtu.be/xgN5pLSPcKk
#Qubic #LLM #AGI #decentralized
Ce se întâmplă dacă se naște descentralizat?
Ambasadorul nostru @JorgeOrdovas a susținut o prezentare tehnică de 50 de minute la #T3chFest , cea mai mare conferință pentru dezvoltatori din Spania, făcând exact acest caz.
Fără marketing. Analiză tehnică pură:
→ De ce LLM-urile nu pot raționa sau evolua autonom
→ Cum redirecționează Qubic energia de minerit în antrenamentul AI
→ Logică ternară inspirată de rețele neuronale biologice
→ "creiere" descentralizate transplantate în roboți reali
Partea cea mai bună? Acest lucru nu a fost finanțat de o fundație sau de o trezorerie.
Comunitatea Qubic a strâns fonduri pentru întreaga acțiune în mai puțin de 48 de ore.
Acum întreaga prezentare este live. Uitați-vă la ea👇
https://youtu.be/xgN5pLSPcKk
#Qubic #LLM #AGI #decentralized
Revoluția codării AI se accelerează rapid.
Instrumente sofisticate ajută dezvoltatorii să construiască mai repede în fiecare limbaj și cadru.
Dar ce se întâmplă atunci când construiești pe un blockchain care nu folosește Solidity, nu fork-ează Ethereum și are propriul său limbaj de contract inteligent conceput de la zero?
Aceasta este provocarea cu care se confruntă dezvoltatorii Qubic, până acum.
Dezvoltatorul comunității @andy_qus tocmai a rezolvat-o.
Întâlnește extensia QPI VS Code. Un mediu complet de dezvoltare pentru limbajul de contract inteligent personalizat al Qubic.
Ce primești:
Tastează “qpi-contract” și apasă Tab. Obții un schelet complet de contract inteligent, gata de construit. Sublinieri de sintaxă care cunosc macro-urile, tipurile și apelurile API QPI. Un linter în timp real care prinde greșelile specifice Qubic pe măsură ce tastezi. IntelliSense care completează automat fiecare funcție qpi.* cu documentație completă. Plasează cursorul deasupra oricărui cuvânt cheie și primește explicații instantanee fără a părăsi editorul. Un validator de contracte care verifică structura întregului tău fișier, nu doar liniile individuale.
Gândește-te la asta ca și cum ai avea un dezvoltator Qubic experimentat care te supraveghează, prind greșelile înainte de a compila.
În timp ce alte lanțuri adaptează instrumentele Ethereum pentru a se potrivi nevoilor lor, Qubic construiește instrumente specific pentru arhitectura sa. Sistem de tick personalizat. Consens personalizat. Interfață de programare personalizată. Suport IDE personalizat.
Surse și lansări: https://github.com/AndyQus/qubic-qpi-vscode
Documentația dezvoltatorilor: https://docs.qubic.org/developers/qpi/
#Qubic
#Web3Development
#BlockchainDevelopment
#SmartContracts
#CryptoDevelopment
Instrumente sofisticate ajută dezvoltatorii să construiască mai repede în fiecare limbaj și cadru.
Dar ce se întâmplă atunci când construiești pe un blockchain care nu folosește Solidity, nu fork-ează Ethereum și are propriul său limbaj de contract inteligent conceput de la zero?
Aceasta este provocarea cu care se confruntă dezvoltatorii Qubic, până acum.
Dezvoltatorul comunității @andy_qus tocmai a rezolvat-o.
Întâlnește extensia QPI VS Code. Un mediu complet de dezvoltare pentru limbajul de contract inteligent personalizat al Qubic.
Ce primești:
Tastează “qpi-contract” și apasă Tab. Obții un schelet complet de contract inteligent, gata de construit. Sublinieri de sintaxă care cunosc macro-urile, tipurile și apelurile API QPI. Un linter în timp real care prinde greșelile specifice Qubic pe măsură ce tastezi. IntelliSense care completează automat fiecare funcție qpi.* cu documentație completă. Plasează cursorul deasupra oricărui cuvânt cheie și primește explicații instantanee fără a părăsi editorul. Un validator de contracte care verifică structura întregului tău fișier, nu doar liniile individuale.
Gândește-te la asta ca și cum ai avea un dezvoltator Qubic experimentat care te supraveghează, prind greșelile înainte de a compila.
În timp ce alte lanțuri adaptează instrumentele Ethereum pentru a se potrivi nevoilor lor, Qubic construiește instrumente specific pentru arhitectura sa. Sistem de tick personalizat. Consens personalizat. Interfață de programare personalizată. Suport IDE personalizat.
Surse și lansări: https://github.com/AndyQus/qubic-qpi-vscode
Documentația dezvoltatorilor: https://docs.qubic.org/developers/qpi/
#Qubic
#Web3Development
#BlockchainDevelopment
#SmartContracts
#CryptoDevelopment
Conectați-vă pentru a explora mai mult conținut