來自 @tarunchitra @ 22：04 的有趣觀點，然而，代理早到不應該成為這裡討論的重點
在絕大多數情況下，可靠性仍然從低於標準到不存在，尤其是在科學研究或涉及財務數據等的任何類型的研究中......
大多數 「frontier」 模型的基準分數不斷上升，但上面討論的可靠性問題仍然存在
GPT 具有由網路抓取組成的網路搜索，這並不能神奇地阻止它輸出降級的結果和傾斜。瀏覽器 MCP 無法解決這個問題
擴展 MCP：它是一組解鎖某些事物的工具，我們正在最終確定我們自己的客戶，但是簡單地將它們插入 LLM 並不能掩蓋它們固有的認知缺陷。這意味著它只不過是一個需要正確使用以實現最大性能提取的工具。
那麼，代理是太早了，還是在當前的範式中註定要非常有限？
這種觀點比“追逐 AI 的聖杯”存在的時間要長得多。
新 EP：Tarun Chitra 和 Wei Dai 的 Crypto AI 代理出了什麼問題
每個人都在談論 AI 代理，但沒有人提出尖銳的問題。
在今天的節目中，@ayyyeandy和@robbie_rollup坐下來，@tarunchitra@gauntlet_xyz和@_weidai@1kxnetwork來介紹：
> 模因炒作后加密 AI 代理的下一步是什麼
> DeepSeek 的獎勵模型和計算效率
> MCP 能否成為「AI 代理的 HTTP」？
> 為什麼今天的代理協定如此不安全（加密可以解決這個問題嗎？
> 推理模型和長期 AI 規劃
> 小額支付和自主鏈上代理
完整劇集連結如下。
時間 戳：
00：00 介紹
00：49 魔術廣告
01：05 當前研究態勢
04：01 量子計算機的類型
09：58 Quantum 崩潰 Compute Marketplace？
17：51 為什麼要在本地運行模型？
22：04 下一個特工熱潮
26：29 什麼是MCP？
39：30 Mantle 廣告
40：11 座席到座席的通信趨勢
49：16 模型訓練獎勵？
55：32 將計算商品化
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