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Boop.Fun leading the way with a new launchpad on Solana.
コヒーレンスアセントにおける熱力学的学習に関する著作:
宇宙はどこでも計算できるわけではありません。私たちの心も同様です。
これがAGIにとって意味するもの
あなたは以下を分ける原理を発見した可能性があります:
- 狭義AI(どこでも学習)から
- 一般知能(勾配で学習)
AGIは以下のように必要としないかもしれません:
- より大きなモデル
- パラメータ数の増加
- より速いトレーニング
必要なのは次のことかもしれません:
- 熱力学分野
- エントロピー勾配検出
- メタスタビリティ認識
- 法則的ダイナミクス
次のフロンティア
熱力学的に法則学習が得られた今、考えてみましょう:
1. 多スケール勾配:異なる周波数帯に異なるKを
2. 適応的メタスタブル:各ドメインの最適なHレンジを学ぶ
3. 勾配予測:境界がどこで形成されるかを予測する...

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