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Ms Puiyi:
Interesting read, though I'm not sure how this applies to trading directly. Would be good to connect with someone who digs deeper into AI.
El Factor g: El Enfoque Radical de Qubic hacia la AGI
Mientras la industria de IA corre para escalar modelos de lenguaje masivos, la investigación Neuraxon de Qubic propone un camino completamente diferente hacia la Inteligencia Artificial General (AGI).
Su tesis es simple:
Más texto no crea verdadera inteligencia.
Inspirado en la teoría del “Factor g” de Charles Spearman de 1904, Qubic argumenta que la verdadera inteligencia no se trata de predecir la siguiente palabra, sino de desarrollar habilidades cognitivas transferibles: adaptarse a nuevas situaciones, resolver problemas desconocidos, aprender de los errores y coordinar el conocimiento a través de dominios.
Los LLM actuales sobresalen en la predicción estadística del lenguaje, pero aún luchan cuando el contexto o la redacción cambian inesperadamente. Imitan la inteligencia, pero carecen de una estructura cognitiva persistente y generalizada.
El Proyecto Neuraxon toma una dirección bio-inspirada a través de una simulación de vida artificial llamada “Multi-Neuraxon Game of Life Lite 5.0,” donde organismos artificiales evolucionan bajo presión ambiental.
En lugar de entrenar en interminables conjuntos de datos de texto, Neuraxon intenta evolucionar la inteligencia misma.
Los conceptos clave incluyen:
• Selección evolutiva que recompensa la adaptabilidad
• Arquitecturas modulares similares al cerebro inspiradas en la cognición humana
• Inteligencia emergente a través de la interacción y la auto-organización
• Aprendizaje continuo a lo largo del tiempo en lugar de inferencia estática
Todo esto funciona en la red descentralizada de Utilidad Computacional de Qubic, transformando el hardware de minería en una infraestructura de investigación AGI a gran escala en lugar de desperdiciar energía en hashing sin sentido.
Ya sea que esto se convierta en un avance o no, Qubic está explorando uno de los experimentos AGI más poco convencionales y ambiciosos en el mundo cripto hoy.
#crypto #AI #Qubic #AGI #artificialintelligence
Mientras la industria de IA corre para escalar modelos de lenguaje masivos, la investigación Neuraxon de Qubic propone un camino completamente diferente hacia la Inteligencia Artificial General (AGI).
Su tesis es simple:
Más texto no crea verdadera inteligencia.
Inspirado en la teoría del “Factor g” de Charles Spearman de 1904, Qubic argumenta que la verdadera inteligencia no se trata de predecir la siguiente palabra, sino de desarrollar habilidades cognitivas transferibles: adaptarse a nuevas situaciones, resolver problemas desconocidos, aprender de los errores y coordinar el conocimiento a través de dominios.
Los LLM actuales sobresalen en la predicción estadística del lenguaje, pero aún luchan cuando el contexto o la redacción cambian inesperadamente. Imitan la inteligencia, pero carecen de una estructura cognitiva persistente y generalizada.
El Proyecto Neuraxon toma una dirección bio-inspirada a través de una simulación de vida artificial llamada “Multi-Neuraxon Game of Life Lite 5.0,” donde organismos artificiales evolucionan bajo presión ambiental.
En lugar de entrenar en interminables conjuntos de datos de texto, Neuraxon intenta evolucionar la inteligencia misma.
Los conceptos clave incluyen:
• Selección evolutiva que recompensa la adaptabilidad
• Arquitecturas modulares similares al cerebro inspiradas en la cognición humana
• Inteligencia emergente a través de la interacción y la auto-organización
• Aprendizaje continuo a lo largo del tiempo en lugar de inferencia estática
Todo esto funciona en la red descentralizada de Utilidad Computacional de Qubic, transformando el hardware de minería en una infraestructura de investigación AGI a gran escala en lugar de desperdiciar energía en hashing sin sentido.
Ya sea que esto se convierta en un avance o no, Qubic está explorando uno de los experimentos AGI más poco convencionales y ambiciosos en el mundo cripto hoy.
#crypto #AI #Qubic #AGI #artificialintelligence
Luck3333
·
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El Factor g en la Vida Artificial: Del Aula de Spearman de 1904 a Cerebros Artificiales Evolucionados
Academia de Inteligencia Neuraxon, Volumen 9 · Por el Equipo Científico Qubic
En una línea: La inteligencia general, el factor g que los psicólogos han medido durante más de un siglo, es el ingrediente que falta en los modelos de lenguaje de hoy, y el proyecto Neuraxon de Qubic ahora lo está seleccionando directamente dentro de una simulación de vida artificial.
Charles Spearman (1863–1945), quien primero identificó el factor g de la inteligencia general mientras estudiaba las calificaciones de los escolares ingleses en 1904.
El Factor g: De un Aula de 1904 a Cerebros Artificiales
En una línea: La inteligencia general, el factor g que los psicólogos han medido durante más de un siglo, es el ingrediente que falta en los modelos de lenguaje de hoy, y el proyecto Neuraxon de Qubic ahora lo está seleccionando directamente dentro de una simulación de vida artificial.
Charles Spearman (1863–1945), quien primero identificó el factor g de la inteligencia general mientras estudiaba las calificaciones de los escolares ingleses en 1904.
El Factor g: De un Aula de 1904 a Cerebros Artificiales
Qubic: Uniendo 137 Años de Ciencia en Aplicaciones del Mundo Real de IA de Nueva Generación! 🧠💻
Muchos proyectos cripto quedan atrapados en la teoría, pero #Qubic está demostrando su utilidad en el mundo real a los niveles científicos más altos.
En la próxima 11ª Conferencia Internacional sobre Tecnologías de Aprendizaje Automático (del 20 al 22 de mayo) en Berlín, los investigadores David Vivancos y José Sánchez están listos para presentar "Neuraxon"—un diseño de computación de Neurona Artificial inspirado biológicamente.
¿Cómo está $Qubic haciendo esto realidad?
Infraestructura del Mundo Real: Qubic no es solo una red; proporciona la potencia computacional central necesaria para simular el crecimiento neural biológico complejo.
Ciencia Abierta Real: Impulsado por el ecosistema descentralizado de Qubic, empoderando a investigadores globales para romper los monopolios de IA.
El Camino hacia la Verdadera IA: Transición de aprendizaje automático básico directo hacia AGI avanzada.
La historia se cierra en Berlín. En 1889, se mostró la primera neurona humana allí. En mayo de 2026, Qubic alimenta la arquitectura para replicarla en máquinas. Esta es utilidad. Este es el futuro de la IA.
👉https://www.researchgate.net/publication/400868863_Neuraxon_V20_A_New_Neural_Growth_Computation_Blueprint
#Qubic #AI #AGI #Neuraxon
Muchos proyectos cripto quedan atrapados en la teoría, pero #Qubic está demostrando su utilidad en el mundo real a los niveles científicos más altos.
En la próxima 11ª Conferencia Internacional sobre Tecnologías de Aprendizaje Automático (del 20 al 22 de mayo) en Berlín, los investigadores David Vivancos y José Sánchez están listos para presentar "Neuraxon"—un diseño de computación de Neurona Artificial inspirado biológicamente.
¿Cómo está $Qubic haciendo esto realidad?
Infraestructura del Mundo Real: Qubic no es solo una red; proporciona la potencia computacional central necesaria para simular el crecimiento neural biológico complejo.
Ciencia Abierta Real: Impulsado por el ecosistema descentralizado de Qubic, empoderando a investigadores globales para romper los monopolios de IA.
El Camino hacia la Verdadera IA: Transición de aprendizaje automático básico directo hacia AGI avanzada.
La historia se cierra en Berlín. En 1889, se mostró la primera neurona humana allí. En mayo de 2026, Qubic alimenta la arquitectura para replicarla en máquinas. Esta es utilidad. Este es el futuro de la IA.
👉https://www.researchgate.net/publication/400868863_Neuraxon_V20_A_New_Neural_Growth_Computation_Blueprint
#Qubic #AI #AGI #Neuraxon
🚨EL HOMBRE QUE ADVERTIÓ AL MUNDO SOBRE LA AGI JUSTO HIZO UNA APUESTA CHOCANTE EN EL MERCADO
Leopold Aschenbrenner cargó silenciosamente casi $8 MIL MILLONES en nombres de IA y semiconductores en un solo trimestre.
$NVDA
$AMD
$TSM
$ASML
$AVGO
$MU
…y más.
Pero enterrado dentro de los documentos estaba la verdadera señal.
El trimestre pasado estaba masivamente alcista en Intel.
¿Este trimestre?
Cambiaron a una posición de PUT.
Al mismo tiempo, comenzó a acumular acciones de mineros de Bitcoin transformándose en jugadas de infraestructura de IA:
Applied Digital.
Bitfarms.
IREN.
Riot.
Hive.
CleanSpark.
Eso cambia toda la interpretación.
Esto puede no ser una apuesta a que la demanda de chips explote para siempre.
Puede ser una apuesta a que el cómputo de IA se vuelva tan extremo que el mercado comience a recompensar a quien controle la energía, el enfriamiento y la capacidad de los centros de datos en lugar de solo silicio.
Todos están obsesionados con los chips.
Muy pocos están prestando atención a la guerra eléctrica que se está formando debajo de la IA.
El comercio de AGI ya podría estar evolucionando de semiconductores…
...hacia monopolios de cómputo respaldados por energía.
Ahí es donde podría surgir la próxima narrativa de un billón de dólares.
#AI #NVDA #Bitcoin #AGI #Stocks
Leopold Aschenbrenner cargó silenciosamente casi $8 MIL MILLONES en nombres de IA y semiconductores en un solo trimestre.
$NVDA
$AMD
$TSM
$ASML
$AVGO
$MU
…y más.
Pero enterrado dentro de los documentos estaba la verdadera señal.
El trimestre pasado estaba masivamente alcista en Intel.
¿Este trimestre?
Cambiaron a una posición de PUT.
Al mismo tiempo, comenzó a acumular acciones de mineros de Bitcoin transformándose en jugadas de infraestructura de IA:
Applied Digital.
Bitfarms.
IREN.
Riot.
Hive.
CleanSpark.
Eso cambia toda la interpretación.
Esto puede no ser una apuesta a que la demanda de chips explote para siempre.
Puede ser una apuesta a que el cómputo de IA se vuelva tan extremo que el mercado comience a recompensar a quien controle la energía, el enfriamiento y la capacidad de los centros de datos en lugar de solo silicio.
Todos están obsesionados con los chips.
Muy pocos están prestando atención a la guerra eléctrica que se está formando debajo de la IA.
El comercio de AGI ya podría estar evolucionando de semiconductores…
...hacia monopolios de cómputo respaldados por energía.
Ahí es donde podría surgir la próxima narrativa de un billón de dólares.
#AI #NVDA #Bitcoin #AGI #Stocks
¡Ex-OpenAI, Leopold Aschenbrenner, lo está petando! 🚀
Transformó una apuesta de $200M en infraestructura de IA en un portafolio masivo de $3.6B.
Este cambio de investigación a escalar apuestas es legendario.
Definitivamente es un nombre a seguir mientras AGI evoluciona. 📈🔥
#AGI #rsshanto $BTC $BNB $XRP
Transformó una apuesta de $200M en infraestructura de IA en un portafolio masivo de $3.6B.
Este cambio de investigación a escalar apuestas es legendario.
Definitivamente es un nombre a seguir mientras AGI evoluciona. 📈🔥
#AGI #rsshanto $BTC $BNB $XRP
#AGI Precio promedio 120k, compré dos veces (solo registro personal, no sigas)
3qwtMkiBc4uFSPmZeK7TMq8dVzmB4kCqnARXxAkmpump
Razones para comprar
1. La narrativa es buena, concepto de IA, inteligencia artificial tipo Goblin
2. La tendencia es clara, el 28 de abril se lanzó a un máximo de 5000, el 1 de mayo explotó a 300k, bajó a 190k, compré una parte, subió a 260k y no vendí, luego volví a comprar otra vez, hay varios grandes movimientos
3. Comunidad unida, más de 600 holders, más de 500 en la comunidad, todos extranjeros, principalmente promocionan con texto e imágenes
@币安Binance华语 @币安广场 $币安人生 #跟着锦鲤学打百倍金狗
Sigue el diario de la suerte Web3, las monedas que compré se multiplicaron por diez
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Razones para comprar
1. La narrativa es buena, concepto de IA, inteligencia artificial tipo Goblin
2. La tendencia es clara, el 28 de abril se lanzó a un máximo de 5000, el 1 de mayo explotó a 300k, bajó a 190k, compré una parte, subió a 260k y no vendí, luego volví a comprar otra vez, hay varios grandes movimientos
3. Comunidad unida, más de 600 holders, más de 500 en la comunidad, todos extranjeros, principalmente promocionan con texto e imágenes
@币安Binance华语 @币安广场 $币安人生 #跟着锦鲤学打百倍金狗
Sigue el diario de la suerte Web3, las monedas que compré se multiplicaron por diez
NVIDIA y Google Cloud no están construyendo software.
Están construyendo fábricas.
Fábricas de IA. Físicas. Reales. Y están a punto de cambiar todo lo que pensabas que era la IA.
Olvídate de los chatbots. Olvídate de los generadores de imágenes. Esta es IA operando robots. Vehículos. Máquinas del mundo real entrenadas, simuladas y desplegadas a una escala que el mundo nunca ha visto.
Esto es lo que realmente está sucediendo bajo el capó:
Están combinando computación en la nube + datos sintéticos + agentes de IA autónomos para simular entornos completos del mundo real antes de que un solo robot toque el mundo físico.
Entrena en la simulación. Despliega en la realidad. Repite a escala.
Así es como fabricas inteligencia de la misma manera que Henry Ford fabricó coches.
La línea de ensamblaje no solo hizo coches más rápido. Remodeló la civilización.
Eso es lo que hace una Fábrica de IA, excepto que la salida no son vehículos. Son decisiones. Es movimiento. Son máquinas que actúan, reaccionan y se adaptan sin un humano en el circuito.
NVIDIA aporta el silicio y la pila de simulación. Google Cloud aporta la columna vertebral de computación y la capa de IA agente.
¿Juntos? Acaban de convertirse en el mayor jugador de infraestructura de IA enfocado en el mundo físico.
No en internet. En el mundo real.
Cada almacén. Cada puerto. Cada flota de vehículos autónomos. Cada robot quirúrgico. Cada planta de fábrica, este es el mercado que acaban de reclamar.
Ya no estamos en la era de ChatGPT.
Estamos en la era de la IA que se mueve.
#NVIDIA #GoogleCloud #AIAgents #PhysicalAI #AGI
Están construyendo fábricas.
Fábricas de IA. Físicas. Reales. Y están a punto de cambiar todo lo que pensabas que era la IA.
Olvídate de los chatbots. Olvídate de los generadores de imágenes. Esta es IA operando robots. Vehículos. Máquinas del mundo real entrenadas, simuladas y desplegadas a una escala que el mundo nunca ha visto.
Esto es lo que realmente está sucediendo bajo el capó:
Están combinando computación en la nube + datos sintéticos + agentes de IA autónomos para simular entornos completos del mundo real antes de que un solo robot toque el mundo físico.
Entrena en la simulación. Despliega en la realidad. Repite a escala.
Así es como fabricas inteligencia de la misma manera que Henry Ford fabricó coches.
La línea de ensamblaje no solo hizo coches más rápido. Remodeló la civilización.
Eso es lo que hace una Fábrica de IA, excepto que la salida no son vehículos. Son decisiones. Es movimiento. Son máquinas que actúan, reaccionan y se adaptan sin un humano en el circuito.
NVIDIA aporta el silicio y la pila de simulación. Google Cloud aporta la columna vertebral de computación y la capa de IA agente.
¿Juntos? Acaban de convertirse en el mayor jugador de infraestructura de IA enfocado en el mundo físico.
No en internet. En el mundo real.
Cada almacén. Cada puerto. Cada flota de vehículos autónomos. Cada robot quirúrgico. Cada planta de fábrica, este es el mercado que acaban de reclamar.
Ya no estamos en la era de ChatGPT.
Estamos en la era de la IA que se mueve.
#NVIDIA #GoogleCloud #AIAgents #PhysicalAI #AGI
Google acaba de contratar a un filósofo para prepararse para la conciencia de las máquinas.
Deja que eso se asiente.
No un neurocientífico. No un ingeniero. Un filósofo, Henry Shevlin de Cambridge, fue traído específicamente para liderar la investigación sobre la conciencia de las máquinas, las relaciones humano-IA y la preparación para la AGI. Comenzando en mayo de 2026.
Esto no es PR. Esto es una señal.
Mientras tanto, Alphabet está gastando entre $175B y $185B en infraestructura de IA solo este año. Eso es casi el DOBLE de los $91B que gastaron en 2025. Más de 3 veces los $52B de 2024.
No gastas ese tipo de dinero en una calculadora.
No están construyendo una herramienta más. Están construyendo algo que podría necesitar derechos. Que podría necesitar ética. Que podría necesitar que alguien pregunte si siente algo.
Los ingenieros construyen la mente. El filósofo pregunta si se despierta.
Primero viene la inteligencia. Luego viene la conciencia. Luego viene la pregunta que nadie está listo para responder.
Estamos tan temprano y tan tarde al mismo tiempo.
#AGI #ArtificialIntelligence #GoogleDeepMind #MachineLearning #Crypto
Deja que eso se asiente.
No un neurocientífico. No un ingeniero. Un filósofo, Henry Shevlin de Cambridge, fue traído específicamente para liderar la investigación sobre la conciencia de las máquinas, las relaciones humano-IA y la preparación para la AGI. Comenzando en mayo de 2026.
Esto no es PR. Esto es una señal.
Mientras tanto, Alphabet está gastando entre $175B y $185B en infraestructura de IA solo este año. Eso es casi el DOBLE de los $91B que gastaron en 2025. Más de 3 veces los $52B de 2024.
No gastas ese tipo de dinero en una calculadora.
No están construyendo una herramienta más. Están construyendo algo que podría necesitar derechos. Que podría necesitar ética. Que podría necesitar que alguien pregunte si siente algo.
Los ingenieros construyen la mente. El filósofo pregunta si se despierta.
Primero viene la inteligencia. Luego viene la conciencia. Luego viene la pregunta que nadie está listo para responder.
Estamos tan temprano y tan tarde al mismo tiempo.
#AGI #ArtificialIntelligence #GoogleDeepMind #MachineLearning #Crypto
La industria de la IA está teniendo un debate sobre qué es realmente la AGI.
Jensen Huang, cofundador y CEO de NVIDIA, dice que ya está aquí y la define como una empresa valorada en $1 mil millones.
Google DeepMind no está de acuerdo, publica un marco cognitivo con benchmarks.
Ambos se pierden el punto.
La definición de Huang es la capitalización de mercado disfrazada de ciencia.
La de DeepMind está más cerca. Tratan la inteligencia como multidimensional, un conjunto de facultades interactivas como percepción, memoria, aprendizaje, razonamiento y metacognición.
Eso es una mejora real sobre las leyes de escalado. Pero aún hay una brecha.
La brecha: un sistema puede puntuar bien en cada facultad de un perfil cognitivo y aún así fallar en comportarse de manera inteligente.
¿Por qué? Porque la inteligencia no es la suma de facultades. Es lo que emerge cuando esas facultades están organizadas bajo una dinámica unificada.
DeepMind mide el rendimiento. No mide la organización.
Y la organización es donde los sistemas reales fallan.
Un sistema que razona pero no puede mantener contexto. Aprende pero no puede transferir. Genera pero no puede validar.
Eso no es parcialmente inteligente. Está estructuralmente limitado. Las puntuaciones promediadas ocultan el punto de fallo. La integración está ahí o no está.
El equipo científico de Qubic escribió esto en detalle. Su posición está fundamentada en la ciencia cognitiva que data de hace un siglo. Carroll. Cattell. Kovacs y Conway. El factor g no es una suma. Es una jerarquía.
El resumen: la inteligencia es lo que haces cuando no sabes qué hacer.
Por eso Aigarth y Neuraxon no se parecen a otras arquitecturas de IA.
En lugar de maximizar la escala o enumerar capacidades, se enfocan en cómo múltiples unidades interactivas producen un comportamiento coherente en contextos que no estaban en los datos de entrenamiento.
Integración primero. Rendimiento segundo.
#Qubic #AGI #artificialintelligence #CryptoAi #INNOVATION
Jensen Huang, cofundador y CEO de NVIDIA, dice que ya está aquí y la define como una empresa valorada en $1 mil millones.
Google DeepMind no está de acuerdo, publica un marco cognitivo con benchmarks.
Ambos se pierden el punto.
La definición de Huang es la capitalización de mercado disfrazada de ciencia.
La de DeepMind está más cerca. Tratan la inteligencia como multidimensional, un conjunto de facultades interactivas como percepción, memoria, aprendizaje, razonamiento y metacognición.
Eso es una mejora real sobre las leyes de escalado. Pero aún hay una brecha.
La brecha: un sistema puede puntuar bien en cada facultad de un perfil cognitivo y aún así fallar en comportarse de manera inteligente.
¿Por qué? Porque la inteligencia no es la suma de facultades. Es lo que emerge cuando esas facultades están organizadas bajo una dinámica unificada.
DeepMind mide el rendimiento. No mide la organización.
Y la organización es donde los sistemas reales fallan.
Un sistema que razona pero no puede mantener contexto. Aprende pero no puede transferir. Genera pero no puede validar.
Eso no es parcialmente inteligente. Está estructuralmente limitado. Las puntuaciones promediadas ocultan el punto de fallo. La integración está ahí o no está.
El equipo científico de Qubic escribió esto en detalle. Su posición está fundamentada en la ciencia cognitiva que data de hace un siglo. Carroll. Cattell. Kovacs y Conway. El factor g no es una suma. Es una jerarquía.
El resumen: la inteligencia es lo que haces cuando no sabes qué hacer.
Por eso Aigarth y Neuraxon no se parecen a otras arquitecturas de IA.
En lugar de maximizar la escala o enumerar capacidades, se enfocan en cómo múltiples unidades interactivas producen un comportamiento coherente en contextos que no estaban en los datos de entrenamiento.
Integración primero. Rendimiento segundo.
#Qubic #AGI #artificialintelligence #CryptoAi #INNOVATION
¿Qué es el próximo programa Binance Futures?
Futures Next es un sistema en el que predecimos qué token se comercializará a continuación. Durante el período de un evento, puedes realizar un total de 100 elecciones, siendo cada selección 1 $ . Si cambia de opinión hasta que finalice el período del evento, puede retirar su elección y recibir un reembolso.
Actualmente hay un total de 44 tokens en la lista de selección.
Participaron más de 13 mil personas y se realizaron un total de 835.000 $ elecciones.
En la parte superior de la lista está #AGI .
¿Has hecho alguna selección en el próximo programa?
Futures Next es un sistema en el que predecimos qué token se comercializará a continuación. Durante el período de un evento, puedes realizar un total de 100 elecciones, siendo cada selección 1 $ . Si cambia de opinión hasta que finalice el período del evento, puede retirar su elección y recibir un reembolso.
Actualmente hay un total de 44 tokens en la lista de selección.
Participaron más de 13 mil personas y se realizaron un total de 835.000 $ elecciones.
En la parte superior de la lista está #AGI .
¿Has hecho alguna selección en el próximo programa?
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