neuraxon
626 lượt xem
16 đang thảo luận
Phổ biến
Mới nhất
Kết nối ruồi trái cây, Kiến trúc não bộ và Tính toán: Từ Kết nối Drosophila đến QUBIC
Viết bởi Đội ngũ Khoa học Qubic
Tín dụng: Amy Sterling, Murthy và Seung Labs, Đại học Princeton
Hãy tưởng tượng một tòa nhà với ba mươi người. Biết có bao nhiêu người thì không có nhiều ý nghĩa. Điều thực sự giải thích những gì đang xảy ra là ai phụ thuộc vào ai, ai là con, cha, vợ, chồng, ai điều phối tòa nhà, ai là chủ tịch cộng đồng, ai là người gác cổng, người giao hàng, chủ sở hữu hoặc người thuê. Động lực của nhóm không nằm ở con số, mà ở cấu trúc của các mối quan hệ. Đó là bản chất của bộ não xã hội mà chúng ta có.
Tín dụng: Amy Sterling, Murthy và Seung Labs, Đại học Princeton
Hãy tưởng tượng một tòa nhà với ba mươi người. Biết có bao nhiêu người thì không có nhiều ý nghĩa. Điều thực sự giải thích những gì đang xảy ra là ai phụ thuộc vào ai, ai là con, cha, vợ, chồng, ai điều phối tòa nhà, ai là chủ tịch cộng đồng, ai là người gác cổng, người giao hàng, chủ sở hữu hoặc người thuê. Động lực của nhóm không nằm ở con số, mà ở cấu trúc của các mối quan hệ. Đó là bản chất của bộ não xã hội mà chúng ta có.
Phức hợp AI-Quân sự: Tại sao Trí tuệ Phi tập trung (Qubic) là Con đường "An toàn" Duy nhất tiến về phía trước
Đây là một khoảnh khắc quan trọng đối với ngành công nghiệp AI. Thông báo của Sam Altman về mối quan hệ đối tác của OpenAI với Bộ Chiến tranh (DoW) đánh dấu sự ra đời chính thức của "Phức hợp AI-Quân sự."
Trong khi câu chuyện tập trung vào "an toàn" và "trách nhiệm," đối với những người trong không gian phi tập trung, đây là tín hiệu tối thượng. Chúng ta đang chứng kiến sự phân chia của trí tuệ: AI Tập trung do Nhà nước Kiểm soát vs. AI Phi tập trung do Mạng Sở hữu.
Dưới đây là một phân tích sâu sắc về lý do tại sao động thái này của OpenAI khiến sứ mệnh của Qubic trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.
Trong khi câu chuyện tập trung vào "an toàn" và "trách nhiệm," đối với những người trong không gian phi tập trung, đây là tín hiệu tối thượng. Chúng ta đang chứng kiến sự phân chia của trí tuệ: AI Tập trung do Nhà nước Kiểm soát vs. AI Phi tập trung do Mạng Sở hữu.
Dưới đây là một phân tích sâu sắc về lý do tại sao động thái này của OpenAI khiến sứ mệnh của Qubic trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.
Cột Mốc Hệ Sinh Thái Qubic: AI Vật Lý, Sự Công Nhận của IEEE & Tiến Trình Đào Dogecoin
Bản tóm tắt All-Hands tháng 3 năm 2026 nổi bật một bước tiến lớn cho Mạng Qubic trong AI, Công Nghệ Cốt Lõi và Nghiên Cứu.
1. AI & Khoa Học: Từ Mô Phỏng đến Thực Tế 🤖
AI Vật Lý: Nhóm khoa học đã chứng minh Neuraxon điều khiển một robot vật lý (Sphero Mini). Điều này chứng minh AI của Qubic có thể cầu nối khoảng cách giữa mạng nơ-ron kỹ thuật số và phần cứng thế giới thực.
Tập Dữ Liệu Khổng Lồ: Phát hành Neuraxon2LifeTS (1.12 TB), một tập dữ liệu lớn gấp 190 lần các phiên bản trước, thúc đẩy giai đoạn tiếp theo của nghiên cứu AGI phi tập trung.
1. AI & Khoa Học: Từ Mô Phỏng đến Thực Tế 🤖
AI Vật Lý: Nhóm khoa học đã chứng minh Neuraxon điều khiển một robot vật lý (Sphero Mini). Điều này chứng minh AI của Qubic có thể cầu nối khoảng cách giữa mạng nơ-ron kỹ thuật số và phần cứng thế giới thực.
Tập Dữ Liệu Khổng Lồ: Phát hành Neuraxon2LifeTS (1.12 TB), một tập dữ liệu lớn gấp 190 lần các phiên bản trước, thúc đẩy giai đoạn tiếp theo của nghiên cứu AGI phi tập trung.
Tế Bào Sao: Lực Lượng Ẩn Giấu Đằng Sau AI Lấy Cảm Hứng Từ Não
Được viết bởi Nhóm Khoa Học Qubic
Cách Thông Tin Chảy Trong Các Mạng Nơ-Ron Nhân Tạo Truyền Thống
Trong các mô hình trí tuệ nhân tạo mà chúng ta biết, thông tin vào, được mã hóa, được biến đổi thông qua các ma trận đại số, và tạo ra đầu ra. Ngay cả trong các kiến trúc tiên tiến nhất như transformer, nguyên tắc vẫn giống nhau: tín hiệu đi qua một loạt các hoạt động được xác định rõ trong một hệ thống có cấu trúc. Mô hình hoạt động như một mạch xử lý có định hướng, từ trái sang phải, đầu vào-đầu ra, hoặc từ phải sang trái, thông qua việc lan truyền ngược để điều chỉnh và đào tạo.
Cách Thông Tin Chảy Trong Các Mạng Nơ-Ron Nhân Tạo Truyền Thống
Trong các mô hình trí tuệ nhân tạo mà chúng ta biết, thông tin vào, được mã hóa, được biến đổi thông qua các ma trận đại số, và tạo ra đầu ra. Ngay cả trong các kiến trúc tiên tiến nhất như transformer, nguyên tắc vẫn giống nhau: tín hiệu đi qua một loạt các hoạt động được xác định rõ trong một hệ thống có cấu trúc. Mô hình hoạt động như một mạch xử lý có định hướng, từ trái sang phải, đầu vào-đầu ra, hoặc từ phải sang trái, thông qua việc lan truyền ngược để điều chỉnh và đào tạo.
Neuromodulation: Những gì Não làm, Những gì Transformers không làm, và Những gì Neuraxon cố gắng
Được viết bởi Đội ngũ Khoa học Qubic
Học viện Trí thông minh Neuraxon — Tập 3
1. Neuromodulation trong Não: Nền tảng của Trí thông minh Thích ứng
Neuromodulation đề cập đến tập hợp các cơ chế điều chỉnh cách mà hệ thần kinh hoạt động tại bất kỳ thời điểm nào, mà không thay đổi kiến trúc cơ bản của nó. Nhờ vào neuromodulation, não có thể học nhanh hoặc chậm, trở nên khám phá hoặc bảo thủ, và vẫn mở lòng với sự mới mẻ hoặc tập trung vào những gì đã được biết. Cách kết nối không thay đổi; điều thay đổi là cách mà cách kết nối đó được sử dụng. Khái niệm này là trung tâm để hiểu về AI lấy cảm hứng từ não và kiến trúc phía sau Neuraxon của Qubic.
Học viện Trí thông minh Neuraxon — Tập 3
1. Neuromodulation trong Não: Nền tảng của Trí thông minh Thích ứng
Neuromodulation đề cập đến tập hợp các cơ chế điều chỉnh cách mà hệ thần kinh hoạt động tại bất kỳ thời điểm nào, mà không thay đổi kiến trúc cơ bản của nó. Nhờ vào neuromodulation, não có thể học nhanh hoặc chậm, trở nên khám phá hoặc bảo thủ, và vẫn mở lòng với sự mới mẻ hoặc tập trung vào những gì đã được biết. Cách kết nối không thay đổi; điều thay đổi là cách mà cách kết nối đó được sử dụng. Khái niệm này là trung tâm để hiểu về AI lấy cảm hứng từ não và kiến trúc phía sau Neuraxon của Qubic.
AI không chỉ cần nơ-ron. Nó cần kiểm soát.
Não của bạn không học một cách ngẫu nhiên.
Nó học khi được phép học.
Đó là vai trò của các tế bào sao.
Trước đây được nghĩ là chỉ là "các tế bào hỗ trợ," thực ra chúng:
• kiểm soát tính dẻo
• lọc tiếng ồn
• ổn định trí nhớ
Bây giờ đây là bước đột phá 👇
Trong Tập 5 của Học viện Trí tuệ Neuraxon, nhóm đứng sau $Qubic giới thiệu:
Tính dẻo đa thời gian kiểm soát bởi tế bào sao (AGMP)
Một cơ chế học mà:
👉 việc học không chỉ do lỗi thúc đẩy
👉 nó được kiểm soát bởi bối cảnh
Điều này thay đổi mọi thứ.
Bởi vì các hệ thống AI của ngày hôm nay không "quyết định" khi nào để học.
Chúng chỉ tối ưu hóa liên tục.
• ChatGPT
• Gemini
• Claude
Chúng tính toán.
Neuraxon điều tiết.
Và sự khác biệt đó có thể là bước còn thiếu hướng tới trí thông minh thực sự.
#Qubic #AI #AGI #Neuraxon #DeAI
Não của bạn không học một cách ngẫu nhiên.
Nó học khi được phép học.
Đó là vai trò của các tế bào sao.
Trước đây được nghĩ là chỉ là "các tế bào hỗ trợ," thực ra chúng:
• kiểm soát tính dẻo
• lọc tiếng ồn
• ổn định trí nhớ
Bây giờ đây là bước đột phá 👇
Trong Tập 5 của Học viện Trí tuệ Neuraxon, nhóm đứng sau $Qubic giới thiệu:
Tính dẻo đa thời gian kiểm soát bởi tế bào sao (AGMP)
Một cơ chế học mà:
👉 việc học không chỉ do lỗi thúc đẩy
👉 nó được kiểm soát bởi bối cảnh
Điều này thay đổi mọi thứ.
Bởi vì các hệ thống AI của ngày hôm nay không "quyết định" khi nào để học.
Chúng chỉ tối ưu hóa liên tục.
• ChatGPT
• Gemini
• Claude
Chúng tính toán.
Neuraxon điều tiết.
Và sự khác biệt đó có thể là bước còn thiếu hướng tới trí thông minh thực sự.
#Qubic #AI #AGI #Neuraxon #DeAI
Xác Thực Khoa Học: Tại Sao Logic Ba Phân của Qubic là Tương Lai của AGI
Trong khi thế giới tiền mã hóa thường bị phân tâm bởi sự cường điệu ngắn hạn, những cuộc cách mạng thực sự được xây dựng trong các phòng thí nghiệm của Khoa Học Mở. Hôm nay, hệ sinh thái Qubic đã đạt được một cột mốc lịch sử kết nối khoảng cách giữa toán học lý thuyết và Trí Tuệ Nhân Tạo Tổng Quát phi tập trung (AGI).
🏆 Đột Phá Học Thuật ở Osaka
Chúng tôi rất vui mừng thông báo rằng các nhà nghiên cứu Jose Sanchez và David Vivancos đã có bài báo đột phá của họ, "Trạng Thái Đệm Trung Lập: Lợi Thế Logic Ba Phân trong Ổn Định Tỷ Lệ Nhánh cho Mạng Thời Gian Liên Tục," chính thức được chấp nhận để xuất bản và trình bày tại Hội Nghị Quốc Tế AMLDS 2026 ở Osaka, Nhật Bản.
🏆 Đột Phá Học Thuật ở Osaka
Chúng tôi rất vui mừng thông báo rằng các nhà nghiên cứu Jose Sanchez và David Vivancos đã có bài báo đột phá của họ, "Trạng Thái Đệm Trung Lập: Lợi Thế Logic Ba Phân trong Ổn Định Tỷ Lệ Nhánh cho Mạng Thời Gian Liên Tục," chính thức được chấp nhận để xuất bản và trình bày tại Hội Nghị Quốc Tế AMLDS 2026 ở Osaka, Nhật Bản.
Trí tuệ nhân tạo ngày nay vô cùng mạnh mẽ — nhưng nó có một giới hạn cơ bản: nó ngừng học hỏi sau khi được đào tạo.
Hầu hết các hệ thống AI là những gì một số nhà nghiên cứu gọi là “AI chết”: được đào tạo một lần, sau đó bị đông cứng mãi mãi.
Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu bước đột phá tiếp theo trong AGI không đến từ các mô hình lớn hơn…
mà từ AI có thể học hỏi liên tục và tiến hóa như một hệ thống sống?
Bài viết này khám phá lý do tại sao Qubic và kiến trúc lấy cảm hứng từ sinh học Neuraxon có thể đại diện cho một con đường hoàn toàn khác để đạt được AGI — kết hợp học hỏi liên tục, logic nơ-ron ba trạng thái, và tính toán phi tập trung để xây dựng các hệ thống “AI sống” thích ứng thay vì các mô hình tĩnh.
Nếu thành công, cách tiếp cận này có thể đưa AI vượt ra ngoài các mô hình ngôn ngữ tĩnh hướng tới trí tuệ tiến hóa theo thời gian.
Đọc phân tích đầy đủ tại đây: Dead AI vs Living AI
#Qubic #Neuraxon #AGI #artificialintelligence #CryptoAi
Hầu hết các hệ thống AI là những gì một số nhà nghiên cứu gọi là “AI chết”: được đào tạo một lần, sau đó bị đông cứng mãi mãi.
Nhưng điều gì sẽ xảy ra nếu bước đột phá tiếp theo trong AGI không đến từ các mô hình lớn hơn…
mà từ AI có thể học hỏi liên tục và tiến hóa như một hệ thống sống?
Bài viết này khám phá lý do tại sao Qubic và kiến trúc lấy cảm hứng từ sinh học Neuraxon có thể đại diện cho một con đường hoàn toàn khác để đạt được AGI — kết hợp học hỏi liên tục, logic nơ-ron ba trạng thái, và tính toán phi tập trung để xây dựng các hệ thống “AI sống” thích ứng thay vì các mô hình tĩnh.
Nếu thành công, cách tiếp cận này có thể đưa AI vượt ra ngoài các mô hình ngôn ngữ tĩnh hướng tới trí tuệ tiến hóa theo thời gian.
Đọc phân tích đầy đủ tại đây: Dead AI vs Living AI
#Qubic #Neuraxon #AGI #artificialintelligence #CryptoAi
🏗️ Khi Những Người Khổng Lồ Xây Dựng Lại: Từ Elon’s #XAI đến Vivancos’ #Neuraxon .
Elon gần đây đã thừa nhận một sự thật khó khăn: xAI không được xây dựng đúng cách ngay từ đầu và hiện đang được xây dựng lại từ nền tảng lên. Điều này phản ánh lịch sử của Tesla—nhận ra rằng để thay đổi thế giới, bạn không thể chỉ tiếp tục trên một di sản bị hỏng; bạn phải bắt đầu lại và làm cho cốt lõi đúng.
Trong khi hầu hết thế giới AI hiện tại đang bị phân tâm bởi "AI Wrappers" (các dự án chỉ đơn giản gọi APIs từ những gã khổng lồ tập trung), Vivancos và Nhóm Khoa Học #Qubic đã âm thầm dẫn dắt một "Cách Mạng Cơ Bản" trong nhiều năm.
🧠 Neuraxon: Bản Thiết Kế cho Một Bộ Não AI Thực Sự
Tham chiếu đến Neuraxon repository on GitHub chính thức, chúng ta thấy một cách tiếp cận "Nguyên Tắc Đầu Tiên" thực sự cho #AGI :
Viết Từ Đầu (Không Có Phụ Thuộc): Khác với các dự án AI tiêu chuẩn dựa vào các thư viện của bên thứ ba phình to, Neuraxon là một kiến trúc độc lập, thuần khiết. Nó được xây dựng để đạt hiệu quả tối đa và không lãng phí—giống như tầm nhìn của Elon về một nền tảng gọn nhẹ, mạnh mẽ.
Vượt Qua Bức Tường Nhị Phân (Logic Ba Ngôi): Đây là yếu tố thay đổi cuộc chơi. Neuraxon sử dụng Logic Ba Ngôi của Qubic (-1, 0, 1) để mô phỏng sự kích thích và ức chế của bộ não sinh học. Nó là một "Bản Thiết Kế Tăng Trưởng Thần Kinh Mới & Tính Toán" vượt ra ngoài những con số cứng nhắc 0s và 1s của tính toán truyền thống.
Tăng Trưởng Tiến Hóa: Trong hệ sinh thái Qubic, Neuraxon không chỉ "xử lý" dữ liệu; nó tạo điều kiện cho sự phát triển của các mạng nơron có thể thích ứng và tiến hóa, cung cấp nền tảng thực sự cần thiết cho AGI Phi Tập Trung (#DeAI ).
💡 Dòng Chốt
Sự thừa nhận của Elon là một tiếng chuông cảnh tỉnh cho toàn bộ ngành công nghiệp: Những gì là "dễ dàng" hiếm khi bền vững. Chỉ những ai dám xây dựng từ nền móng—dù chậm hay khó khăn—mới định nghĩa được tương lai.
Vivancos và nhóm Qubic đã chọn con đường khó khăn. Neuraxon không chỉ là một dự án; nó là minh chứng rằng việc xây dựng "đúng" từ đầu là cách duy nhất để đạt được AGI.
Elon gần đây đã thừa nhận một sự thật khó khăn: xAI không được xây dựng đúng cách ngay từ đầu và hiện đang được xây dựng lại từ nền tảng lên. Điều này phản ánh lịch sử của Tesla—nhận ra rằng để thay đổi thế giới, bạn không thể chỉ tiếp tục trên một di sản bị hỏng; bạn phải bắt đầu lại và làm cho cốt lõi đúng.
Trong khi hầu hết thế giới AI hiện tại đang bị phân tâm bởi "AI Wrappers" (các dự án chỉ đơn giản gọi APIs từ những gã khổng lồ tập trung), Vivancos và Nhóm Khoa Học #Qubic đã âm thầm dẫn dắt một "Cách Mạng Cơ Bản" trong nhiều năm.
🧠 Neuraxon: Bản Thiết Kế cho Một Bộ Não AI Thực Sự
Tham chiếu đến Neuraxon repository on GitHub chính thức, chúng ta thấy một cách tiếp cận "Nguyên Tắc Đầu Tiên" thực sự cho #AGI :
Viết Từ Đầu (Không Có Phụ Thuộc): Khác với các dự án AI tiêu chuẩn dựa vào các thư viện của bên thứ ba phình to, Neuraxon là một kiến trúc độc lập, thuần khiết. Nó được xây dựng để đạt hiệu quả tối đa và không lãng phí—giống như tầm nhìn của Elon về một nền tảng gọn nhẹ, mạnh mẽ.
Vượt Qua Bức Tường Nhị Phân (Logic Ba Ngôi): Đây là yếu tố thay đổi cuộc chơi. Neuraxon sử dụng Logic Ba Ngôi của Qubic (-1, 0, 1) để mô phỏng sự kích thích và ức chế của bộ não sinh học. Nó là một "Bản Thiết Kế Tăng Trưởng Thần Kinh Mới & Tính Toán" vượt ra ngoài những con số cứng nhắc 0s và 1s của tính toán truyền thống.
Tăng Trưởng Tiến Hóa: Trong hệ sinh thái Qubic, Neuraxon không chỉ "xử lý" dữ liệu; nó tạo điều kiện cho sự phát triển của các mạng nơron có thể thích ứng và tiến hóa, cung cấp nền tảng thực sự cần thiết cho AGI Phi Tập Trung (#DeAI ).
💡 Dòng Chốt
Sự thừa nhận của Elon là một tiếng chuông cảnh tỉnh cho toàn bộ ngành công nghiệp: Những gì là "dễ dàng" hiếm khi bền vững. Chỉ những ai dám xây dựng từ nền móng—dù chậm hay khó khăn—mới định nghĩa được tương lai.
Vivancos và nhóm Qubic đã chọn con đường khó khăn. Neuraxon không chỉ là một dự án; nó là minh chứng rằng việc xây dựng "đúng" từ đầu là cách duy nhất để đạt được AGI.
Thời gian Neuraxon: Tại sao Trí thông minh không được tính toán theo bước, mà theo thời gian
Được viết bởi Đội ngũ Khoa học Qubic
Một nơ-ron hoạt động như thế nào theo thời gian?
Các nơ-ron sinh học không hoạt động như một công tắc đèn phòng ngủ được bật lên. Chúng là một hệ thống động liên tục. Trạng thái nơ-ron phát triển liên tục, ngay cả khi không có kích thích bên ngoài.
Một nơ-ron hoạt động như thế nào theo thời gian?
Cơ bản là, bằng cách di chuyển các điện tích (ion) vào hoặc ra khỏi màng của nó, tức là, bằng cách thay đổi tiềm năng điện của nó. Các ion vào hoặc ra (chủ yếu là natri và kali) qua các cổng khác nhau của nơ-ron với một cường độ nhất định, làm thay đổi tiềm năng. Có một số cổng, được gọi là cổng rò rỉ, nơi các ion luôn vào và ra.
Một nơ-ron hoạt động như thế nào theo thời gian?
Các nơ-ron sinh học không hoạt động như một công tắc đèn phòng ngủ được bật lên. Chúng là một hệ thống động liên tục. Trạng thái nơ-ron phát triển liên tục, ngay cả khi không có kích thích bên ngoài.
Một nơ-ron hoạt động như thế nào theo thời gian?
Cơ bản là, bằng cách di chuyển các điện tích (ion) vào hoặc ra khỏi màng của nó, tức là, bằng cách thay đổi tiềm năng điện của nó. Các ion vào hoặc ra (chủ yếu là natri và kali) qua các cổng khác nhau của nơ-ron với một cường độ nhất định, làm thay đổi tiềm năng. Có một số cổng, được gọi là cổng rò rỉ, nơi các ion luôn vào và ra.
Qubic: Kết Nối "Khoảng Cách Mất Niềm Tin" Trong AI Phi Tập Trung
Bài viết gần đây của CoinDesk, "AI Phi Tập Trung Đang Ở Trong Một Thời Kỳ Khó Khăn, Nhưng Cơ Hội Thực Sự Đang Nổi Lên," hoàn toàn nắm bắt được tâm lý hiện tại của các nhà đầu tư mạo hiểm: sự thổi phồng đang phai nhạt, và các nhà đầu tư đang yêu cầu sự chính xác thay vì những từ ngữ hoa mỹ. Trong khi nhiều dự án DeAI đang gặp khó khăn để chứng minh tính hữu dụng của chúng, Qubic’s March 2026 All-Hands updates cung cấp một bài học mẫu về cách chuyển từ "thổi phồng tiền điện tử" sang "hạ tầng AI công nghiệp."
Đây là cách Qubic đang giải quyết những mối quan tâm cốt lõi mà các VC toàn cầu đã nêu ra:
Đây là cách Qubic đang giải quyết những mối quan tâm cốt lõi mà các VC toàn cầu đã nêu ra:
AI không chỉ cần nơ-ron. Nó cần sự kiểm soát.
Não của bạn không học một cách ngẫu nhiên.
Nó học khi được phép học.
Đó là vai trò của các tế bào sao.
Trước đây được nghĩ là chỉ là “các tế bào hỗ trợ,” chúng thực sự:
• kiểm soát tính dẻo
• lọc tiếng ồn
• ổn định trí nhớ
Bây giờ đây là bước đột phá 👇
Trong Tập 5 của Học viện Trí tuệ Neuraxon, nhóm đứng sau Qubic giới thiệu:
Tính dẻo đa thời gian được kiểm soát bởi tế bào sao (AGMP)
Một cơ chế học tập mà:
👉 việc học không chỉ được thúc đẩy bởi lỗi
👉 nó được kiểm soát bởi ngữ cảnh
Điều này thay đổi mọi thứ.
Bởi vì các hệ thống AI ngày nay không “quyết định” khi nào để học.
Chúng chỉ tối ưu hóa liên tục.
• ChatGPT
• Gemini
• Claude
Chúng tính toán.
Neuraxon điều tiết.
Và sự khác biệt đó có thể là bước còn thiếu hướng tới trí thông minh thực sự.
Đọc toàn bộ phân tích
👇
Astrocytes: The Hidden Force Behind Brain-Inspired AI
#Qubic #AI #AGI #Neuraxon #DeAI
Não của bạn không học một cách ngẫu nhiên.
Nó học khi được phép học.
Đó là vai trò của các tế bào sao.
Trước đây được nghĩ là chỉ là “các tế bào hỗ trợ,” chúng thực sự:
• kiểm soát tính dẻo
• lọc tiếng ồn
• ổn định trí nhớ
Bây giờ đây là bước đột phá 👇
Trong Tập 5 của Học viện Trí tuệ Neuraxon, nhóm đứng sau Qubic giới thiệu:
Tính dẻo đa thời gian được kiểm soát bởi tế bào sao (AGMP)
Một cơ chế học tập mà:
👉 việc học không chỉ được thúc đẩy bởi lỗi
👉 nó được kiểm soát bởi ngữ cảnh
Điều này thay đổi mọi thứ.
Bởi vì các hệ thống AI ngày nay không “quyết định” khi nào để học.
Chúng chỉ tối ưu hóa liên tục.
• ChatGPT
• Gemini
• Claude
Chúng tính toán.
Neuraxon điều tiết.
Và sự khác biệt đó có thể là bước còn thiếu hướng tới trí thông minh thực sự.
Đọc toàn bộ phân tích
👇
Astrocytes: The Hidden Force Behind Brain-Inspired AI
#Qubic #AI #AGI #Neuraxon #DeAI
Nền tảng rất quan trọng. Theo logic "xây dựng lại từ nền tảng" của CFB, $QUBIC đã có các bản thiết kế được phản biện bởi những nhà phê bình khó tính nhất thế giới. Việc được chỉ mục trong Scopus/IEEE không chỉ là "tin tức" - đó là một sự xác nhận toàn cầu của #Neuraxon. AGI thực sự đang đến từ Berlin! #CMLT #Qubic #Neuraxon #AGI #IEEE
Đăng nhập để khám phá thêm nội dung