V květnu jsem na toto téma napsal návrh výzkumu: "Kvantové architektury pro AGI: Mapování hodnotově optimální kvantové cesty pro budoucí uvažování, učení a paměť" Začátkem tohoto roku byly kvantové počítače trendem. V poslední době jsem si však na @SentientAGI začal všímat příspěvků, které znovu probudily mou zvědavost: "Mohly by spolu souviset?" Když se podívám zpět a porovnáme, existují podobnosti a rozdíly: ------ Podobnost: Obě oblasti mají za cíl vypořádat se s úzkými místy škálování AGI. Můj návrh zkoumal, jak snížit výpočetní náklady na uvažování, učení a paměť tím, že jsem zkoumal, které kvantové architektury by mohly poskytnout více kroků AGI za dolar než GPU. Sentient se na druhé straně zaměřuje na snížení problémů s koordinací a dostupností, čímž se vývoj AGI stává otevřenějším, interoperabilnějším a ekonomicky inkluzivním. Ve svém jádru odpovídají na otázku: Jaká infrastruktura je potřeba, aby byla AGI skutečně použitelná a udržitelná ve velkém měřítku? ------ Rozdíl: Rozdíl je v optimalizaci a v tom, kde k ní dochází. Můj výzkum byl zaměřen na hardwarově-ekonomickou vrstvu, mapování kvantové vs. klasické výpočetní efektivity. @SentientAGI buduje vrstvu softwarového ekosystému a vytváří síť (The GRID), kde agenti, modely a zdroje dat interagují a řídí se otevřenými pobídkami. ------ Stručně řečeno, zkoumal jsem, abych našel nejlevnější motor pro spuštění AGI kognice. Santient jednoduše buduje trh a orchestrační systém, kde se tyto kognitivní motory mohou zapojit a spolupracovat. A mimochodem, nijak nenaznačuji, že jsem pracoval se Santientem. Jsem rád, že vidím projekt AGI a líbil se mi jejich přístup k vývoji. Děkuji za přečtení! Můj návrh výzkumu si můžete přečíst zde:

Tagování Chads pro kontrolu: @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_