腾讯智能体，AI与博弈论和思维链创新

AI博弈论模型在决策中的应用

这段内容主要讲述了通过博弈论的方式，提升模型准确性和内部一致性的方法。实验中，AI通过博弈论理论，与同事设计了一个游戏模式，让LIM与自己竞争，用回应工具提高模型准确性。此外，还提到了一个想法，即模仿人类思维链的信号，以提高决策效率。这个思路具有一定的深度，但仍需进一步理解和验证。

大模型与大脑神经网络的融合探索

讨论了将大模型的文文本转换为token的过程，以及人工智能在理解人类感知方面的局限性。提到了一个实验室的实验，通过将老鼠的大脑干细胞放入电信号刺激的盒子中，让老鼠模仿打三D弹球。实验结果显示，在20个小时内，基本上所有的实验题都能学会打弹球。这个机制在理论上是可以实现的，但目前准确率不高，且需要大量数据来纠错。因此，将脑电信号直接植入到人类大脑中，可能会比目前的脑机接口更有效。

大模型使用与评估的挑战与思考

这段内容主要讨论了人工智能模型在实际应用中的问题。首先，讲者提到了大模型的测试成本可能较大，而评测的重要性逐渐被重视。其次，讲者认为人类应该先关注南极等环境，而不是月球和火星。最后，讲者强调了开源模型在实际应用中的重要性，以及在使用过程中需要自己尝试和调整。