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🚀 Qubic redefines blockchain with uPoW, turning computing power into AI training. Enjoy feeless txs, sub-second finality, & bare-metal smart contracts.
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Qubic "All Hands" AMA👉 https://x.com/i/broadcasts/1YxNrrkWeoQxw
Qubic estará en dos de los eventos de IA más grandes de Europa la próxima semana, ambos en París.
⭐
MACHINA el 7 de julio en Station F.
RAISE Summit el 8-9 de julio en el Carrousel du Louvre.
Su asistencia fue posible gracias a generosas donaciones de miembros de la comunidad que querían ver a Qubic representado donde importa.
MACHINA es el principal summit físico de IA en Europa. Robótica, sistemas humanoides, inteligencia encarnada.
La sala reúne a fundadores de Boston Dynamics, NEURA Robotics y la división de robótica de NVIDIA.
Aquí es donde se sientan las personas que están construyendo máquinas que se mueven y actúan en el mundo real para decidir qué sigue.
La intersección entre la IA y la infraestructura física es exactamente donde la capa de cómputo de Qubic pertenece en la conversación.
👉 https://www.machinasummit.com/
⭐⭐
RAISE Summit es el mayor encuentro de liderazgo en IA entre industrias en Europa.
Más de 9.000 asistentes, 350+ ponentes incluyendo Yann LeCun, Eric Schmidt y Jim Fan.
El 80% de la sala es de nivel C o fundadores.
Las conversaciones que suceden aquí definirán hacia dónde van la infraestructura de IA, la propiedad del cómputo y la adopción empresarial durante la próxima década.
Que la comunidad de Qubic esté en esa sala importa.
👉https://www.raisesummit.com/
Esta presencia fue organizada desde cero por Qubic France, un grupo impulsado por la comunidad que representa el proyecto por convicción.
Todavía están buscando apoyo para cubrir costos de viaje y publicación en medios.
Los eventos a este nivel conllevan costos reales, y cada contribución fortalece la forma en que el proyecto se presenta.
Cuanto más respalda la comunidad, mayor es el impacto.
Si quieres contribuir, contacta a IrisNova_AI
#Qubic #RAISE #AI #AGI
⭐
MACHINA el 7 de julio en Station F.
RAISE Summit el 8-9 de julio en el Carrousel du Louvre.
Su asistencia fue posible gracias a generosas donaciones de miembros de la comunidad que querían ver a Qubic representado donde importa.
MACHINA es el principal summit físico de IA en Europa. Robótica, sistemas humanoides, inteligencia encarnada.
La sala reúne a fundadores de Boston Dynamics, NEURA Robotics y la división de robótica de NVIDIA.
Aquí es donde se sientan las personas que están construyendo máquinas que se mueven y actúan en el mundo real para decidir qué sigue.
La intersección entre la IA y la infraestructura física es exactamente donde la capa de cómputo de Qubic pertenece en la conversación.
👉 https://www.machinasummit.com/
⭐⭐
RAISE Summit es el mayor encuentro de liderazgo en IA entre industrias en Europa.
Más de 9.000 asistentes, 350+ ponentes incluyendo Yann LeCun, Eric Schmidt y Jim Fan.
El 80% de la sala es de nivel C o fundadores.
Las conversaciones que suceden aquí definirán hacia dónde van la infraestructura de IA, la propiedad del cómputo y la adopción empresarial durante la próxima década.
Que la comunidad de Qubic esté en esa sala importa.
👉https://www.raisesummit.com/
Esta presencia fue organizada desde cero por Qubic France, un grupo impulsado por la comunidad que representa el proyecto por convicción.
Todavía están buscando apoyo para cubrir costos de viaje y publicación en medios.
Los eventos a este nivel conllevan costos reales, y cada contribución fortalece la forma en que el proyecto se presenta.
Cuanto más respalda la comunidad, mayor es el impacto.
Si quieres contribuir, contacta a IrisNova_AI
#Qubic #RAISE #AI #AGI
NVDAUS-0,35 %
No tenemos una unidad de medida para la inteligencia.
Ni para los humanos. Ni para las máquinas.
Hemos estado discutiendo sobre esto durante más de un siglo.
Hasta el 45% de las métricas que usamos para evaluar LLMs contienen datos de entrenamiento filtrados.
ARC-AGI-3 fue creado para solucionar eso.
Los humanos resuelven el 100% de esto.
La IA de frontera puntúa por debajo del 1%.
El Volumen NIA 10 desglosa el factor g, el marco de Chollet, la contaminación de métricas y lo que realmente se requiere para medir la inteligencia de las máquinas.
Lectura completa
👇
Measuring Machine Intelligence: The g Factor vs. ARC-AGI Benchmark
@Binance BiBi
#AI #AGI #Qubic #TechTrends #Neuraxon
Ni para los humanos. Ni para las máquinas.
Hemos estado discutiendo sobre esto durante más de un siglo.
Hasta el 45% de las métricas que usamos para evaluar LLMs contienen datos de entrenamiento filtrados.
ARC-AGI-3 fue creado para solucionar eso.
Los humanos resuelven el 100% de esto.
La IA de frontera puntúa por debajo del 1%.
El Volumen NIA 10 desglosa el factor g, el marco de Chollet, la contaminación de métricas y lo que realmente se requiere para medir la inteligencia de las máquinas.
Lectura completa
👇
Measuring Machine Intelligence: The g Factor vs. ARC-AGI Benchmark
@Binance BiBi
#AI #AGI #Qubic #TechTrends #Neuraxon
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
#Bloomberg reportado, la mitad de los centros de datos de IA planeados para 2026 no se construirán.
De 16 GW de capacidad programada para EE. UU. este año, solo ~5 GW están en construcción. Sightline Climate espera que entre el 30% y el 50% de las construcciones planificadas se retrasen o cancelen.
La restricción no es el capital. Los hyperscalers están gastando más de $650B este año.
Son transformadores. Equipos de conmutación. Colas de red que tardan 5 años en despejarse.
El cuello de botella de la revolución #AI no son los chips. Es el equipo que los activa.
#Qubic funciona con hardware ya desplegado. La electricidad ya está en la factura de alguien. 676 Computores. Sin cola de red. Sin revisión del sitio de 200 acres. En línea durante cuatro años.
200M transacciones. 600K consultas de oráculos. Por semana. Ya.
¿Qué capa de cómputo está al otro lado?
Aprende más👉Intelligence Is Not Scale: A Scientific Response to Jensen Huang's AGI Claim
De 16 GW de capacidad programada para EE. UU. este año, solo ~5 GW están en construcción. Sightline Climate espera que entre el 30% y el 50% de las construcciones planificadas se retrasen o cancelen.
La restricción no es el capital. Los hyperscalers están gastando más de $650B este año.
Son transformadores. Equipos de conmutación. Colas de red que tardan 5 años en despejarse.
El cuello de botella de la revolución #AI no son los chips. Es el equipo que los activa.
#Qubic funciona con hardware ya desplegado. La electricidad ya está en la factura de alguien. 676 Computores. Sin cola de red. Sin revisión del sitio de 200 acres. En línea durante cuatro años.
200M transacciones. 600K consultas de oráculos. Por semana. Ya.
¿Qué capa de cómputo está al otro lado?
Aprende más👉Intelligence Is Not Scale: A Scientific Response to Jensen Huang's AGI Claim
¿ESTÁ LA IA POR FIN APRENDIENDO A "PENSAR" COMO UN CEREBRO? 🧠✨
¿Por qué opera el cerebro humano en el "Límite del Caos"? Todo se trata de un principio mágico llamado Crítico del Cerebro.
En el último NIA Vol. 8, el Equipo Científico Qubic explora la Relación de Ramificación—la métrica clave de la conectividad neural. Cuando esta relación está cerca de 1, una red logra:
- Rango Dinámico Máximo: Detectando las señales más sutiles.
- Memoria Óptima: Equilibrando la información pasada con nuevas entradas.
- Complejidad Máxima: La característica distintiva de la verdadera inteligencia.
Descubre cómo Neuraxon utiliza estos principios bioinspirados para construir IA que no solo calcula—sino que reverbera como un organismo vivo.
👉 Lee el análisis completo aquí: Brain Criticality in Neuraxon
#Qubic
#Neuraxon
#DeAI
#SmartContracts
#CryptoAi
¿Por qué opera el cerebro humano en el "Límite del Caos"? Todo se trata de un principio mágico llamado Crítico del Cerebro.
En el último NIA Vol. 8, el Equipo Científico Qubic explora la Relación de Ramificación—la métrica clave de la conectividad neural. Cuando esta relación está cerca de 1, una red logra:
- Rango Dinámico Máximo: Detectando las señales más sutiles.
- Memoria Óptima: Equilibrando la información pasada con nuevas entradas.
- Complejidad Máxima: La característica distintiva de la verdadera inteligencia.
Descubre cómo Neuraxon utiliza estos principios bioinspirados para construir IA que no solo calcula—sino que reverbera como un organismo vivo.
👉 Lee el análisis completo aquí: Brain Criticality in Neuraxon
#Qubic
#Neuraxon
#DeAI
#SmartContracts
#CryptoAi
Luck3333
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Neuraxon: Implementando la Criticalidad Cerebral en Redes Artificiales
Escrito por el equipo de Qubic ScientificLa razón de ramificación y la criticalidad en redes biológicas, en redes artificiales, y como un principio bioinspirado en Neuraxon
Fig. 1. Tres regímenes de dinámica de redes neuronales definidos por la razón de ramificación (σ).
¿Qué tienen en común una avalancha de nieve, un incendio forestal, un terremoto y la actividad espontánea de la corteza cerebral?
Todos comparten una frontera entre el orden y el caos, lo que se llama un estado crítico. En el cerebro, ese límite se mide por un parámetro simple: la razón de ramificación (σ o m). Sería algo así como la razón promedio de "descendientes" neuronales que cada neurona "padre" activa. Cuando σ ≈ 1, la actividad ni se apaga ni explota; reverbera.
Fig. 1. Tres regímenes de dinámica de redes neuronales definidos por la razón de ramificación (σ).
¿Qué tienen en común una avalancha de nieve, un incendio forestal, un terremoto y la actividad espontánea de la corteza cerebral?
Todos comparten una frontera entre el orden y el caos, lo que se llama un estado crítico. En el cerebro, ese límite se mide por un parámetro simple: la razón de ramificación (σ o m). Sería algo así como la razón promedio de "descendientes" neuronales que cada neurona "padre" activa. Cuando σ ≈ 1, la actividad ni se apaga ni explota; reverbera.
En 1970, John Conway escribió cuatro reglas en una postal.
Las células viven o mueren según el conteo de vecinos. Ese fue todo el sistema.
Lo que surgió de esas cuatro reglas: estructuras estables, osciladores, deslizadores y, eventualmente, máquinas de Turing completas. La computación surgió de un sistema que nunca fue programado para computar.
La idea profunda: la complejidad no tiene que ser diseñada. Tiene que ser habilitada.
Christopher Langton amplió esto en los años 80. Descubrió que cosas interesantes suceden en un régimen específico, el borde del caos.
Debajo de eso, los sistemas se congelan.
Encima de eso, se disuelven en ruido.
En medio, la computación, el aprendizaje y la adaptación emergen por sí solos.
Aquí es donde opera la inteligencia biológica.
También es donde Aigarth está diseñado para vivir.
La conexión entre el Juego de la Vida de Conway y la arquitectura Neuraxon de Qubic no es una metáfora. Es un método.
El estado ternario de Neuraxon: -1, 0, +1 no fue un truco de cuantización para ahorrar bits.
El estado neutral es un buffer que permite al sistema navegar el borde del caos sin colapsar en rigidez o ruido.
En el simulador NxonLife, el equipo midió una relación de ramificación cercana a 1 y dinámicas temporales de 1/f, las firmas exactas que la investigación de Alife predice para sistemas capaces de computación genuina.
Hay un hallazgo más complicado debajo de todo esto que Alife sigue produciendo: la cooperación, la especialización y la división del trabajo emergen en sistemas que nunca fueron programados para cooperar.
Surgen como consecuencias de las dinámicas. No como objetivos.
Esto es incómodo si crees que la inteligencia tiene que ser optimizada de arriba hacia abajo.
Cincuenta y seis años de evidencia sugieren lo contrario.
El equipo científico de Qubic publicó el desglose completo: Conway, Langton, el trabajo de Ecosistemas Digitales de Sakana AI y el puente hacia la infraestructura de producción de Neuraxon.
No como observación. Como arquitectura.
Aprende más →
Las células viven o mueren según el conteo de vecinos. Ese fue todo el sistema.
Lo que surgió de esas cuatro reglas: estructuras estables, osciladores, deslizadores y, eventualmente, máquinas de Turing completas. La computación surgió de un sistema que nunca fue programado para computar.
La idea profunda: la complejidad no tiene que ser diseñada. Tiene que ser habilitada.
Christopher Langton amplió esto en los años 80. Descubrió que cosas interesantes suceden en un régimen específico, el borde del caos.
Debajo de eso, los sistemas se congelan.
Encima de eso, se disuelven en ruido.
En medio, la computación, el aprendizaje y la adaptación emergen por sí solos.
Aquí es donde opera la inteligencia biológica.
También es donde Aigarth está diseñado para vivir.
La conexión entre el Juego de la Vida de Conway y la arquitectura Neuraxon de Qubic no es una metáfora. Es un método.
El estado ternario de Neuraxon: -1, 0, +1 no fue un truco de cuantización para ahorrar bits.
El estado neutral es un buffer que permite al sistema navegar el borde del caos sin colapsar en rigidez o ruido.
En el simulador NxonLife, el equipo midió una relación de ramificación cercana a 1 y dinámicas temporales de 1/f, las firmas exactas que la investigación de Alife predice para sistemas capaces de computación genuina.
Hay un hallazgo más complicado debajo de todo esto que Alife sigue produciendo: la cooperación, la especialización y la división del trabajo emergen en sistemas que nunca fueron programados para cooperar.
Surgen como consecuencias de las dinámicas. No como objetivos.
Esto es incómodo si crees que la inteligencia tiene que ser optimizada de arriba hacia abajo.
Cincuenta y seis años de evidencia sugieren lo contrario.
El equipo científico de Qubic publicó el desglose completo: Conway, Langton, el trabajo de Ecosistemas Digitales de Sakana AI y el puente hacia la infraestructura de producción de Neuraxon.
No como observación. Como arquitectura.
Aprende más →
Luck3333
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Ecosistemas Digitales, el Juego de la Vida de Conway y Por Qué la Complejidad Emergente Importa para la IA Descentralizada
Academia de Inteligencia Neuraxon — Volumen 7
Por el Equipo Científico Qubic
Cinco especies de autómatas celulares neurales compitiendo por territorio en una cuadrícula compartida. Cada color representa una especie que aprende de manera independiente.
En 1970, Martin Gardner publicó en Scientific American un juego recreativo inventado por John Conway: el Juego de la Vida. Las reglas caben en una postal. Una cuadrícula bidimensional de celdas en la que cada celda estaba viva o muerta. En cada paso, una celda viva permanecía viva si tenía dos o tres vecinos vivos, de lo contrario, moría. Una celda muerta con exactamente tres vecinos vivos nacía. Nada más, tan simple como eso.
Por el Equipo Científico Qubic
Cinco especies de autómatas celulares neurales compitiendo por territorio en una cuadrícula compartida. Cada color representa una especie que aprende de manera independiente.
En 1970, Martin Gardner publicó en Scientific American un juego recreativo inventado por John Conway: el Juego de la Vida. Las reglas caben en una postal. Una cuadrícula bidimensional de celdas en la que cada celda estaba viva o muerta. En cada paso, una celda viva permanecía viva si tenía dos o tres vecinos vivos, de lo contrario, moría. Una celda muerta con exactamente tres vecinos vivos nacía. Nada más, tan simple como eso.
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
¡Qubic está iluminando el Festival Web3 de Hong Kong! 🇭🇰🚀
El Día 3 del Festival Web3 de Hong Kong fue un gran éxito para el equipo de la comunidad china de Qubic. ¿La misión? Transformar una "fuerte tesis técnica" en una adopción real en Asia.
Los Tres Pilares del Día 3:
Visibilidad: Fortaleciendo lazos con medios de comunicación blockchain de primer nivel.
Claridad Regulatoria: Charlas estratégicas con agencias de cumplimiento y auditoría de HK.
Liquidez: Abriendo puertas con exchanges importantes. 📈
¿Por qué el mercado asiático es optimista sobre Qubic?
La región tiene una demanda concreta de infraestructura de IA. El modelo de Computación Distribuida + Sin Comisiones + Trabajo Útil (uPoW) de Qubic no es solo teoría: es el motor para la próxima generación de integración de IA en Web3. 🤖⚡
La "Sagrada Trinidad" para el Éxito:
Visibilidad + Claridad Regulatoria + Liquidez = Adopción Masiva.
Las bases están sentadas. Los canales están abiertos. El Día 4 es el siguiente. ¿Estás siguiendo la evolución de $QUBIC? 💎
#Qubic #HKWeb3Festival #Aİ #blockchain #CryptoNews
El Día 3 del Festival Web3 de Hong Kong fue un gran éxito para el equipo de la comunidad china de Qubic. ¿La misión? Transformar una "fuerte tesis técnica" en una adopción real en Asia.
Los Tres Pilares del Día 3:
Visibilidad: Fortaleciendo lazos con medios de comunicación blockchain de primer nivel.
Claridad Regulatoria: Charlas estratégicas con agencias de cumplimiento y auditoría de HK.
Liquidez: Abriendo puertas con exchanges importantes. 📈
¿Por qué el mercado asiático es optimista sobre Qubic?
La región tiene una demanda concreta de infraestructura de IA. El modelo de Computación Distribuida + Sin Comisiones + Trabajo Útil (uPoW) de Qubic no es solo teoría: es el motor para la próxima generación de integración de IA en Web3. 🤖⚡
La "Sagrada Trinidad" para el Éxito:
Visibilidad + Claridad Regulatoria + Liquidez = Adopción Masiva.
Las bases están sentadas. Los canales están abiertos. El Día 4 es el siguiente. ¿Estás siguiendo la evolución de $QUBIC? 💎
#Qubic #HKWeb3Festival #Aİ #blockchain #CryptoNews
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