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除此之外，业内人士还指出，布拉德洛和克劳利都承认智能体可能容易出错，甚至产生幻觉，而大规模部署可能导致广泛错误。布拉德洛引用他作为数学家与数据科学家多年的专业知识，敦促我们将智能体的决策从根本上理解为非人类的，他说：“关键在于，智能体建立在所谓的强化学习前提之上，这意味着好的结果是由设定目标函数的人类所编程定义的。当智能体得到坏的结果时，它们会改变自己的任务。它们改变自己的行为。人类并非以如此明显的方式学习。”他解释道，当智能体犯错时，你可以告诉它应该强化什么，它就不应该再犯同样的错误。这使得胡西德关于打开黑箱的观点显得尤为重要。
从另一个角度来看，自2024年美国首批比特币ETF获批以来，各类加密货币基金相继涌入市场，但美系大型银行始终持观望态度。本周三随着摩根史坦利推出MSBT比特币ETF，这一格局终被打破。
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