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8 मई 2018
किमेरा शक्तिशाली आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस को ब्लॉकचैन के साथ जोड़कर लगातार किसी अवधि शैली = में पीयर-टू-पीयर कनेक्शन बनाने के लिए है। "फ़ॉन्ट-वजन: 400;"> उद्योग।
किमेरा ने दुनिया का पहला आर्टिफिशियल जनरल इंटेलिजेंस (AGI) बनाया है। पारंपरिक एआई के विपरीत जो एक क्षेत्र या कार्यों के सेट तक सीमित है, एजीआई सैद्धांतिक रूप से किसी भी उद्योग में कुछ भी कर सकता है, अगर हम इसे सही उपकरण देते हैं। किमेरा में, हमारी दृष्टि मानवता को आगे ले जाने के लिए है , और क्योंकि यह तकनीक दुनिया भर के डेटा और सूचनाओं को एक दूसरे से जोड़ेगी, यह हमें दिन-प्रतिदिन की समस्याओं से निपटने में मदद करेगी, कुछ मानवता और rsquo को हल करने के लिए, सबसे बड़ी चुनौतियां हैं।
There were over 200 million smartphones manufactured in 2017. But these and other digital devices have to go through middlemen to connect with content and services. You have to go to Facebook to see photos of your friends. You have to go through Uber to get a ride.
This model limits what users and developers can do, since these powerful middlemen control everything.
At Kimera, we will use Nigel AGI to make existing devices more intelligent to provide real-time solutions for everyday life. Nigel AGI comprehends what you are doing and why you are doing it, and will be able to orchestrate changes in our environment to help you reach your goal, whatever that may be.
Rather than having to go to an app store, your phone will know which apps you need, when you need them, and will proactively suggest them to you to simplify your life. Your phone would know when you need a ride, and connect you directly to a driver.
Making devices intelligent will enable the Internet to proactively establish peer-to-peer connections, and as a result, middleman services will eventually no longer be needed.
AGI एक अत्यधिक उन्नत और जटिल तकनीक है। इसे विकसित करने के लिए अनुसंधान और रचनात्मक सोच के वर्षों की आवश्यकता थी। क्योंकि किमरे चाहते हैं कि इस तकनीक का स्वामित्व मानवता के पास हो, हम चाहते हैं कि तकनीकी समुदाय इसे समझें।
किमेरा का & rsquo; जनरल थ्योरी ऑफ इंटेलिजेंस पर आधारित है, जो क्वांटम भौतिकी के नजरिए से बुद्धिमत्ता को परिभाषित करता है, न्यूरोसाइंस दृष्टिकोण के बजाय।
सामान्य सीखने को पूरा करने के लिए, हमारे & nbsp; एकल एल्गोरिथ्म & nbsp; मशीन लर्निंग उपयोगकर्ताओं और rsquo के माध्यम से वास्तविकता का अवलोकन करके सीखने के कारण और प्रभाव पर ध्यान केंद्रित करता है; उपकरण। यह ज्ञान & ldquo; सबनेट & rdquo; में कूटबद्ध है। जो कारण-और-प्रभाव-केंद्रित स्पेसटाइम मॉडल बनाने के लिए उपयोग किए जाते हैं। इन मॉडलों का उपयोग यह समझने के लिए किया जाता है कि लोगों को अपने लक्ष्यों को प्राप्त करने में मदद करने के लिए वास्तविकता में बदलाव की क्या आवश्यकता है। KS_howitworks.png "/>
2005
2010
2012
2015
Q2 2016
Q3 2016
Q2 2017
Q4 2017
Q1 2018
Q1 2018
Q3 2018
Q4 2018
1H 2019
2H 2019
2H 2019
1H 2020
2H 2020
2H 2020
सत्यापित 75%
ध्यान। एक जोखिम है जो असत्यापित सदस्य वास्तव में टीम के सदस्य नहीं हैं
सत्यापित 0%
ध्यान। एक जोखिम है जो असत्यापित सदस्य वास्तव में टीम के सदस्य नहीं हैं
