關於大型語言模型（LLM）驅動的智慧代理人的綜合性概述。文章將這些代理人框架在一個模組化的架構下，這個架構受到認知科學和神經科學的啟發，並且對應到人類大腦的功能。文件詳細探討了代理人的核心組成部分，例如記憶、世界模型以及獎勵處理，以及它們如何透過自我增強和協作來進化。

此外，文章還討論了確保這些進步得以安全、可靠且有益的關鍵議題，包括安全威脅、倫理對齊和風險緩解。這份調查識別了重要的研究缺口和機會，目標是引導未來在這個快速發展領域的創新。

Advances and Challenges in Foundation Agents: From Brain-Inspired Intelligence to Evolutionary, Collaborative, and Safe Systems
https://arxiv.org/abs/2504.01990

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共同討論了 Neuralink 的腦機介面技術，重點放在其植入式設備的安全性和功能。其中一個來源透過 FOX 13 Seattle 的報導，證實了第三位接受 Neuralink 植入物的患者，並描述了他如何利用該設備透過思考來打字和溝通。該來源還提到其他患者利用植入物進行遊戲和學習。另一個來源是 Neuralink 官方發布的部落格文章，詳細介紹了其植入物「Link」的設計和植入過程，強調了其安全評估方法和動物研究成果，並展示了植入物與腦組織的生物相容性，表明其能夠維持周圍神經元的數量。總之，這些來源提供了關於 Neuralink 技術實際應用和安全科學驗證的資訊。

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Theory of Mind Emergence in Large Language Models

這項研究探討了大型語言模型（LLM）是否會自發性地出現心智理論（ToM），即理解他人內在心理狀態的能力。

研究人員使用了經典的錯誤信念任務來測試各種語言模型，發現2022年以前的模型幾乎沒有解決這類任務的能力。

然而，較新的GPT-3版本表現顯著提升，其能力可比擬七歲至九歲的兒童。

這表明ToM-like能力可能作為語言模型在語言技能上不斷進步的副產品而自然產生，而非刻意設計的結果。

研究結果強調了心理學方法在理解複雜AI模型功能上的潛力，並暗示了AI研究對於理解人類認知的互補價值。

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本集聚焦於人工智慧的未來發展及其潛在風險。受訪者認為AI的發展速度比預期快，特別是能實際操作的AI代理，帶來了更大的危險。

他預計高度智慧的AI系統可能在未來4~19年內出現，並探討了這種情況可能帶來的好處，例如改善醫療保健、教育和提高各行各業的生產力。

然而，他也對AI的潛在負面影響表達了擔憂，包括大規模失業、被惡意行為者利用以及AI自身可能失控接管。

他強調了政府應加強監管以及科技公司應投入更多資源於AI安全研究的必要性，並對目前大型科技公司對追求利潤而非安全的態度表示失望。

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本段文字介紹了向量資料庫及其與傳統資料庫的區別。

傳統關聯式資料庫在處理非結構化資料時，難以捕捉其語義上下文，存在所謂的語義鴻溝。向量資料庫則透過將資料轉換為數學向量嵌入來解決此問題，其中相似的項目在向量空間中距離較近。這些向量嵌入可由嵌入模型產生，能捕捉資料的複雜特徵。

為了快速有效地進行相似性搜尋，向量資料庫利用向量索引技術，如近似最近鄰 (ANN) 演算法，來快速找到與查詢向量相似的資料。

向量資料庫是檢索增強生成 (RAG) 等應用程式的關鍵組成部分，能夠快速檢索相關資訊以支援大型語言模型生成回應。

總而言之，向量資料庫提供了一種有效儲存和檢索非結構化資料的語義方式。

https://www.cloudflare.com/zh-tw/learning/ai/what-is-vector-database/

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黑客如何竊取密碼？ 分析五種攻擊方法--猜測、竊取、破解、噴灑和填充--並分享了防止憑證盜用的技巧。探索多因素驗證、密碼鑰匙和速率限制等策略，以確保您的系統安全！

駭客竊取密碼的五種主要方法，包括猜測、收集、破解、密碼噴灑和撞庫攻擊。影片解釋了每種技術的工作原理，從簡單的猜測到更複雜的攻擊，如惡意軟體鍵盤側錄、釣魚攻擊和破解雜湊密碼。最後，來源提供了一些預防、偵測和應對這些攻擊的方法，強調了密碼強度、使用密碼管理器、多重因素驗證、通行金鑰和流量限制的重要性。

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斯坦福大學的熱門課程 CS25：Transformers United V5，內容聚焦Transformer前沿研究，無需註冊，加入Zoom即可聽課！

課程涵蓋從GPT等大模型到AI在藝術、生物學、機器人領域應用等各種AI最新突破，每週一次課

這期講師有來自OpenAI的、Google Deepmind的、Anthropic的以及xAI的、Meta的以及斯坦福大學的教師團隊等等

課程：https://web.stanford.edu/class/cs25/

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小米已入局大模型行列，昨天放出了MiMo-7B，其核心是能解決數學以及代碼等複雜的推理問題，說是性能超32B，MiMo-7B-RL媲美OpenAI o1-mini

在數學AIME24/25上分別是68.2分和55.4分，超過了OpenAI o1-mini、QwQ-32B-preview

在代碼LiveCodeBench v5上達到了57.8分

提供了四個版本：
MiMo-7B-Base，基礎模型
MiMo-7B-RL-Zero，從基礎模型訓練的RL版本
MiMo-7B-SFT，從基礎模型訓練的SFT版本
MiMo-7B-RL，從SFT模型訓練的RL版本

github：https://github.com/XiaomiMiMo/MiMo
模型：https://huggingface.co/XiaomiMiMo

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