aigarth

従来の暗号通貨のマイニングは、長い間高性能PCやプロ向けのマイニング機器によって独占されてきました。ネットワークに参加するには高性能なハードを購入する必要があり、普通のスマホは完全に排除されていました。しかしモバイル端末の接続能力が開放されると、Qubicはハードの壁を打ち破り、今では普通のスマホでもネットワークのマイニングに参加して計算能力を提供し、#Aigarthの三値（トリナリ）汎用人工知能の進化をともに支えることができます。
PCだけではなく、スマホもネットワークのノードになれる
これまでのQubicネットワークの計算能力の多くは、デスクトップやサーバーのCPUに由来していました。UPoW（有用な作業量の証明）により計算能力をAigarthのニューラルネットワーク学習に投入し、無意味なハッシュ衝突を行うのではありません。

加密世界从来不止算力与收益的博弈，真正的终极差距，藏在每一度电的归宿里。
全网所有人都知道，PoW挖矿需要消耗能源、燃烧电力。但极少有人深究：同样的电能消耗，有的项目只换来一场概率游戏，有的项目却在孕育人类下一代智能文明。
比特币矿工：燃烧能源，只为赢得一场随机彩票
比特币的工作量证明，是纯粹的暴力哈希竞赛。
无数矿机24小时高速运转、燃烧海量电力、消耗硬件损耗，所有算力投入的唯一目的，就是拼运气、解随机密码、抢夺区块奖励。
这套运行了十余年的机制，核心逻辑极度单一：
算力=彩票筹码，电力=购票成本。
矿工消耗的每一度电，都用于无意义的随机碰撞、重复无效的密码演算。计算结束、区块打包完成，所有算力成果瞬间归零，只留下电力消耗后的灰烬与热量，没有沉淀、没有迭代、没有任何正向技术增量。
比特币用全球百亿度的电力消耗，仅完成了「账本记账、资产确权」的单一金融功能。能源燃烧的全过程，只有消耗，没有进化；只有分配，没有创造。
哪怕比特币构建了去中心化金融体系，也无法改变本质：它的能源价值，止步于财富转移，从未创造新生事物。海量电力燃烧殆尽，最终只剩一堆温热的灰烬。
$QUBIC 矿工：燃烧同源电力，为世界孕育去中心化心智
和比特币的「零沉淀算力」完全相反，Qubic 的 UPoW 有用工作量证明，重新定义了加密能源的终极用途。
Qubic 同样消耗电力、同样是全球分布式矿工贡献算力，但它烧掉的每一度电，不再用于随机抽奖，而是用于训练神经网络、迭代通用智能。
比特币燃烧电力，是消耗；
Qubic 燃烧电力，是孕育。
全球无数节点、手机与设备的闲置算力，通过电力驱动持续运转，全部汇入 #Aigarth 三进制去中心化AGI 的进化体系：
每一次算力运算，都是神经单元的一次学习；
每一度电力消耗，都是通用心智的一次迭代；
每一个矿工的贡献，都在堆叠人工智能的底层基石。
比特币的算力，用完即废、转瞬成空；
Qubic 的算力，持续积累、永续进化。
同样的电力，截然不同的结局：
一种能源消耗，终结于灰烬；
一种能源消耗，诞生于心智。
两种算力文明，拉开时代维度的差距
比特币代表上一个加密时代：用能源换取金融信任，消耗资源固化存量财富，是「消耗型区块链」的终极形态。
而 $QUBIC 代表下一个AI+Web3时代：用能源孵化智能文明，消耗资源创造增量价值，是「生产型公链」的颠覆性革命。
传统挖矿的逻辑是：电力燃烧 → 算力作废 → 仅产出代币
Qubic 挖矿的逻辑是：电力燃烧 → 算力沉淀 → 迭代AGI心智 + 产出代币
没有无效能耗，没有资源浪费，每一份能源投入，都在为人类首个去中心化、三进制、可自主进化的通用人工智能 Aigarth 蓄力成长。
当全网所有传统挖矿都在制造热量与灰烬时，Qubic 的矿工正在用同样的能源，一点点孵化出能够赋能机器人、赋能全行业、赋能未来数字世界的通用心智。
终局：灰烬之上，新生智能正在崛起
加密行业的终极分水岭早已出现：
有的公链，靠消耗能源续命；
$QUBIC，靠消耗能源创世。
比特币燃烧电力，留给世界满地灰烬；
$QUBIC 燃烧电力，孕育出无限生长的 #Aigarth 通用心智。
同样的能源，不同的格局。
这不是算力的差距，这是时代维度的碾压。
AI 是未来，去中心化AGI是终极未来。
而 Qubic，就是用每一度平凡电力，托起这场伟大变革的唯一公链。
#Qubic #aigarth #DecentralizedAGI

ニューレクサンインテリジェンスアカデミー — 第7巻
キュービックサイエンティフィックチームによる
共有グリッド上で領土を争う5つのニューラルセルオートマタの種。それぞれの色は独立して学習する種を表す。
1970年、マーチン・ガードナーが『サイエンティフィック・アメリカン』に、ジョン・コンウェイが発明したレクリエーションゲーム『ライフゲーム』を発表した。ルールははがきに収まる。すべてのセルが生きているか死んでいる2次元のグリッド。生きているセルは、2つまたは3つの生きた隣人がいれば生き続け、そうでなければ死ぬ。ちょうど3つの生きた隣人を持つ死んだセルは生まれる。それだけ、シンプルだ。

Qubic Scientific Teamによって書かれた生物ネットワークにおける分岐比と臨界性、人工ネットワークにおける分岐比、そしてNeuraxonにおける生物模倣の原則。
図1. 分岐比 (σ) によって定義された神経ネットワークダイナミクスの三つのレジーム。
雪崩、森林火災、地震、そして大脳皮質の自発的活動には何が共通していますか？
彼らはすべて、秩序と混沌の間にある境界、いわゆる臨界状態を共有しています。脳では、その境界は単純なパラメータ、分岐比 (σ または m) によって測定されます。それは、各「親」ニューロンが活性化する「子孫」の平均比率のようなものです。σ ≈ 1 のとき、活動は消えたり爆発したりせず、反響します。

Neuraxon Intelligence Academy — 第11巻
#Qubic 科学チームによる
要点：『人工汎用知能（AGI）』ほど、あれほど多く繰り返されながら、定義はほとんどなされていない表現はほかにない。この巻では、提示されるあらゆる #AGI の定義が、なぜ互いに異なることを語ってしまうのか、なぜ人間をしのぐ #AI が一般知能としては決して感じられなかったのか、そして私たちが最も役に立つ手がかりとして持っているのは、知能がスコアではなく、複数のシステムから成る実行可能なシステムである、という点だということを検討する。これは、私たちの #Neuraxon と #aigarth の取り組みを導く原理である。