AGI
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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
整理目前手上有的素材：
AI說書 - 從0開始 - 585 | F-AGI 套件安裝 & 載入圖片
接著載入圖片 (辨識難度中)：
!curl -L http
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首先安裝必要套件：
!pip install moviepy -qq
from IPython.display import Image
import json
im
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AutoML 在 HuggingGPT 出現之前就已經存在，包括 Hugging Face 平台上的功能。然而，引入 ChatGPT 作為 AutoML 的控制器是一項
這篇不是技術白皮書，僅是站在 2025 年尾聲的觀察：
LLM 還是你心中的那個答案嗎？
算力再上去一點，電力再多消耗一點，scaling up 就真的會帶著我們走向 AGI 的終點嗎？
還是你更認同 Yann LeCun 的「世界模型」觀點——他認為 LLM 缺乏對物理世界的真實理解，單純依
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功能性通用人工智慧（F-AGI）完全不具備意識，也無法執行涵蓋所有人類智力活動的任務。本章的範疇並非尋找替代人類的途徑，也不是為了引發工作崗位的流失或取代。同時，本章也
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本章涵蓋以下主題：
定義功能性通用人工智慧（F-AGI）
描述 F-AGI 的明確案例應用
測試自動駕駛車輛視覺模型的驗證數據集
獲取驗證圖像
探索 Hugg
我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」，並且每篇文章長度控制在三分鐘以內，讓大家不會壓力太大，但是又能夠每天成長一點。
功能性人工通用智能（Functional Artificial General Intelligence，F-AGI）指的是在封閉環境中，能夠自動化執行足夠範圍的任務並
「這是我在 2025 年 8 月寫的思考。
幾個月過去了，AI 持續進化，
但這些問題不但沒有消失，反而更需要被討論。」
其實它跟我們每天在用的 ChatGPT、Claude、Gemini，
甚至 IG 上那些 AI 機器人，都息息相關。
如果我們真的走向更強大的 AGI（通用人工智慧），
那
Wall Street Journal 實際報導 影片很輕鬆有趣，推薦!!
上一篇剛聯想完，為什麼在封閉環境下的 AI 看起來這麼神，沒多久就剛好看到了 Anthropic 的 Project Vend 系列實驗——讓 AI 代理擔任販賣機店長 Claudius，嘗試實際營運一間辦公室內的自動販賣
我看著最近的新聞熱潮，發現大家都在問同一個問題：「SpaceX 2026 年的火星任務真的會成功嗎？」但老實說，這個問題本身就畫錯了重點。真正的危機不在於火箭會不會爆炸，而在於一旦這扇窗口被打開，我們熟悉的遊戲規則將被徹底改寫。這篇文章不談熱血的太空夢，而是要拆解這場技術豪賭背後，那些即將被犧牲
