مرة أخرى في مايو ، كتبت اقتراحا بحثيا حول هذا الموضوع: "البنى الكمومية للذكاء الاصطناعي العام: رسم خرائط المسار الكمي الأمثل للقيمة للتفكير والتعلم والذاكرة المستقبلية" في وقت سابق من هذا العام ، كانت الحوسبة الكمومية اتجاها. لكن في الآونة الأخيرة ، بدأت أرى منشورات على @SentientAGI ، مما أعاد إشعال فضولي: "هل يمكن أن تكون مرتبطة؟" التحقق مرة أخرى والمقارنة ، هناك أوجه تشابه وهناك اختلافات: ------ التشابه: يهدف كلا المجالين إلى معالجة اختناقات تحجيم الذكاء الاصطناعي العام. درس اقتراحي كيفية تقليل تكلفة الحوسبة للتفكير والتعلم والذاكرة من خلال استكشاف البنى الكمومية التي يمكن أن تقدم خطوات AGI لكل دولار أكثر من وحدات معالجة الرسومات. من ناحية أخرى ، تركز Senistent على تقليل مشاكل التنسيق وإمكانية الوصول ، مما يجعل تطوير AGI أكثر انفتاحا وقابلية للتشغيل البيني وشاملة اقتصاديا. في جوهرهم ، يجيبون على السؤال: ما هي البنية التحتية اللازمة لجعل الذكاء الاصطناعي العام قابلا للاستخدام ومستداما على نطاق واسع؟ ------ الفرق: الفرق هو في التحسين وأين يحدث. ركز بحثي على الطبقة الاقتصادية للأجهزة ، ورسم خرائط الكم مقابل كفاءة الحوسبة الكلاسيكية. تقوم @SentientAGI ببناء طبقة النظام البيئي للبرمجيات ، وإنشاء شبكة (The GRID) حيث يتفاعل الوكلاء والنماذج ومصادر البيانات ، تحكمها حوافز مفتوحة. ------ باختصار ، بحثت لمعرفة أرخص محرك لتشغيل AGI cognition. تقوم Santient ببساطة ببناء السوق ونظام التنسيق حيث يمكن لتلك المحركات المعرفية التوصيل والعمل معا. وبالمناسبة ، أنا لا أشير بأي شكل من الأشكال إلى أنني عملت مع Santient. أنا سعيد لرؤية مشروع AGI هناك ، وقد أحببت نهجهم في التنمية. شكرا لك على القراءة! يمكنك قراءة مقترح بحثي هنا:

وضع علامات على Chads للتحقق من ذلك: @TheDeFISaint @0xAndrewMoh @0xCheeezzyyyy @satyaki44 @cryptorinweb3 @poopmandefi @eli5_defi @cchungccc @DOLAK1NG @chilla_ct @thelearningpill @twindoges @YashasEdu @Only1temmy @Adebiyi_Diamond @rektdiomedes @splinter0n @belizardd @MercyDeGreat @Defi_Warhol @0xSireal @Louround_ @zerokn0wledge_