ディープマインドが機械にビットコインのプログラミングを教え、スケーリングの重要な一歩となる

DeepMindニューラル プログラム インタープリター 機械学習プログラミングを教えることは、人工知能における重要な課題です。 Google DeepMindチームの論文「 Neural Programmer-Interpreters 」では、 LSTMモデルとその他のモジュールを使用してこの課題を完了しています。 DeepMind は、単純な加算やソートから複雑な3Dモデル標準変換プログラムまで、 21 種類のプログラムをNPIに学習させました。 NPI は学習したプログラムを忘れることなく新しいプログラムを学習し続けることができ、優れた一般化能力を備えています。これにより、従来のソフトウェア開発会社、特にソフトウェアアウトソーシング会社の存続状況が変化する可能性があると考えています。

ビットコインの社会的受容の拡大と取引量の増加によりブロックが増加し、ブロック容量は100万の上限に達しようとしています。ビットコインのブロック容量拡張をめぐる議論は長い間続いています。ブロック容量を直接増やすハードフォーク方式では、ビットコインを実行するすべてのソフトウェアをアップグレードする必要があり、ビットコインネットワーク全体の崩壊を引き起こす可能性があります。ビットコインコミュニティは、ブロック容量を偽装して増やすために、Segregated Witness と呼ばれるソフトフォークを使用することを提案しました。開発チームは進歩を遂げており、まもなくリリースされる予定です。ビットコインの拡張により、ビットコインの現在の固有の欠陥が完全に解決され、その適用範囲が拡大します。
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