Tak Boglantane 🦾🤖

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Co-founder & CTO @khalani_network 🦾 🤖| powered by peptides + PEMF + photobiomodulation + ampa PAMs + actoprotectors

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這就是意圖基礎設施在實際應用中的樣子。 @zia_finance 是 @0G_labs 上的旗艦 DeFi 應用之一——它採用原生 AI 技術，支持對話式交互，專為新一代用戶打造。 @TokenFlight_ai 基於 Khalani 的求解器網絡構建，現在是其底層的跨鏈執行層。智能層和結算層協同工作。🛫

@TokenFlight_ai

Excited to announce that @zia_finance has integrated @TokenFlight_ai to power crosschain swaps and bridging natively inside their DEX. 🛫 Users on any chain can now trade into the @0G_labs ecosystem directly inside TradeGPT - no redirects, no separate bridge, no friction. Full

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@khalani_network 將支持哪些下一批 5 條區塊鏈，從而可以通過 @TokenFlight_ai 使用？大家有什麼猜測嗎？

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許多談論人工智能意識的人都忽略了一個關鍵區別：

Right, natural language is grounded in human experience. Computers that produce outputs that are interpreted as natural language text do not necessarily know what "they" are producing, because there is not necessarily a "they" in the first place. And even if there is a they,

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假設：大多數評論人工智能意識的人在使用“意識”一詞時並不瞭解他們在說什麼。

Hypothesis: AI systems will become conscious and self aware once they 1. Have persistent memory 2. ~1B context window 3. Ability to set their own goals spontaneously and independently 4. Indefinite agentic work horizon

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你的世界觀真不錯。可惜我已經把你描繪成困在山洞裡的囚徒，而把我描繪成爬出山洞、重見光明的智者。

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更正：知識表示：Ontology* 此外，形式邏輯和自動推理之間的關係與機器學習和統計學之間的關係並不相似。真摯地， <錯誤：嘗試插入與發佈此更正相關的我的資質，但未能對自我聲稱的資質進行相關性排序>

Every subfield of AI has a corresponding field of science that it runs rings around: Machine learning: Statistics NLP: Linguistics Automated reasoning: Formal logic Knowledge representation: Philosophy Multiagent systems: Economics Computer vision: Sensor systems Robotics:

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我太渴望讀到那些並非出自法學碩士之手的真實想法了。

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今天真是個好日子，可以喝六杯咖啡*，然後閉嘴，跟機器對話，彷彿它是個在理性空間中運作的規範主體，儘管所有證據都指向相反的方向。祝你今天過得愉快！ ☕️ *為了抑制咖啡因過量帶來的心臟驟停，我先服用了β受體阻斷劑…然後又服用了莫達非尼來對抗β受體阻斷劑引起的疲勞，因為疲勞削弱了咖啡因的刺激作用。

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「人工智慧要搶我的工作了，嗚嗚嗚…” 哈哈，笑死我了。讓我來： “克勞德，保護我的工作，別讓人工智慧搶走我的飯碗。務必做到萬無一失。”

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哲學家（尤其是形而上學和心靈哲學領域的哲學家）如果開始掌握一定程度的物理學專業知識，將會獲得更多新的見解。

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