JosefRakich

$QUBIC є майбутнім справжнього ШІ. 1⃣ Не блокчейн, а Quorum. Qubic — це так-трейн, фіксований часовий такт (~кожні 5с), підтверджений консенсусом 676 обчислювальних машин (451 повинні погодитися). Немає блоків, немає ланцюга, немає реорганізацій. 2⃣ Не L1, а L0. Обчислювальний базовий рівень (L0) для децентралізованого AGI

Дуже дивно думати. Люди існують на Землі лише 𝟯𝟬𝟬,𝟬𝟬𝟬 𝘆𝗲𝗮𝗿𝘀. Динозаври жили на Землі 𝟭𝟳𝟵 𝗺𝗶𝗹𝗹𝗶𝗼𝗻 𝘆𝗲𝗮𝗿𝘀. Коли Люди були на Землі понад 100 мільйонів років (якщо ми не вб’ємо самі себе), технології, які у нас будуть, перевищать уяву

Neuraxon — це модель штучного інтелекту, натхненна мозком, у $QUBIC проекті( як частина Aigarth. Поточний ШІ використовує прості нейрони з увімкненням / вимкненням. Neuraxon використовує трійкові стани: +1 )збудження(, 0 )нейтральний(, -1 )гальмування(, що більше нагадує реальні клітини мозку. Вона працює безперервно )не по кроках, адаптується

AGI має бути децентралізованим. Власність для всіх і водночас ні для кого. Відповідь — $QUBIC.

$QUBIC є тикчейн, а не традиційний блокчейн. 𝗚𝗲𝗹𝗲𝗸𝘁𝗸𝗲 𝗸𝗿𝗶𝘃𝗸𝗮: ➡️ Блокчейн групує транзакції у блоки (~секунди до хвилин), послідовно з'єднані, з потенційними гілками/затримками. ➡️ Тикчейн використовує фіксовані короткі “тікки” (~0.2 - 5 секунд) для мережі

Дубай все ще найкраще місто у світі! 🇦🇪

Блокчейни не зможуть забезпечити масштабну глобальну координацію у реальному часі для систем штучного інтелекту. Майбутнє масштабного ШІ має базуватися на тикчейні. $QUBIC є єдиною відповіддю, оскільки $QUBIC є єдиним тикчейном. Блокчейни групують транзакції у блоки, пов’язані у ланцюг ( через

Незалежно від того, яку провідну криптовалюту ви обираєте і порівнюєте з $QUBIC , інша монета здається слабкою / меншою. $QUBIC виділяється унікальними особливостями: ➡️ Працює без будь-якої операційної системи (на голому залізі, безпосередньо з апаратним забезпеченням). ➡️ Має справжню / справжню інтеграцію штучного інтелекту. ➡️ UPoW тренує реальні нейронні

Aigarth на $QUBIC призначений для створення власних штучних інтелектів. Chat GPT і Grok не під вашим контролем, ви просто їх використовуєте.

ВАША НАСТУПНА ТРЕНУВАННЯ НА СПИНУ! 📝 - 5 x підтягувань до відмови - 5 x тягнення верхнього блоку вузьким хватом - 4 x тяги кабелю вузьким хватом - 3 x тяги штанги (з високою кількістю повторень) - 3 x одноручна машина для тягнень Більшість моїх тренувань (на м'яз) складаються з понад 20 підходів, оскільки я великий прихильник обсягу, і це, здається, працює найкраще для мене.

$QUBIC — єдине, що має сенс зараз. Послухайте мене, давайте всі подумаємо про це логічно на секунду... Якщо платежі між машинами будуть значно перевищувати платежі між людьми, тоді штучний інтелект стане майбутнім. Вже загальновідомо, що

Поточний шаблонний збіг ШІ з навчальних даних. Але вони справді не мають здатності самостійно мислити або розмірковувати. $QUBIC буде іншим.

Економіка між штучним інтелектом та штучним інтелектом значно перевищить економіку між штучним інтелектом та людиною, людині та штучним інтелектом, а також людську економіку. $QUBIC створено для цього.

ЛАЙФХАК: Зробіть фітнес своїм стилем життя.

Купіть щось, що: - Кожен у світі потребує. - Ніхто у світі не може зупинити. - Майже ніхто не розуміє. 10 років тому це були Amazon / Apple. Сьогодні це $QUBIC.

Звичайні блокчейни використовують енергію лише для забезпечення безпеки. $QUBIC використовує ту ж саму енергію для: - Навчання нейронних мереж штучного інтелекту - Підтримки досліджень у сфері ШІ - Майнингу інших монет (наприклад, Monero) Один вхід (електроенергії), кілька корисних виходів. Мережа оновлюється кожні 2 секунди і підтримує 2ТБ

Більшість людей роблять усе напівсерйозно. Саме тому вони отримують напівсерйозні результати.

Чому вам потрібно вивчати $QUBIC 🤓 ➡️ Штучний інтелект розвивається так швидко, що компанії витратять трильйони доларів на створення великих комп'ютерних ферм (званих кластерів) до 2030 року. ➡️ Нові моделі ШІ потребують величезної кількості GPU. Кожна наступна модель потребує приблизно у 10 разів більше GPU

Збільшення штучного інтелекту (більше даних, більше обчислень) стикається з важкою математичною стіною. Поточні великі мовні моделі (LLM) навчаються лише на виявленні шаблонів у людському тексті — як ми говоримо про світ. Вони не навчаються тому, як насправді працює світ (реальна причина → наслідок). Як дуже розумні папуги, що повторюють те, що написали люди, а не