#neuraxon
neuraxon
1,118 vizualizări
24 discută
Popular
Cele mai recente
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
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
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.
Conectați-vă pentru a explora mai mult conținut