这篇文章详细介绍了人工智能代理的概念、架构及其与区块链技术的结合。文中探讨了AI代理的定义、工作机制，以及它们如何利用区块链实现自主性和经济独立，此外还涉及了传统Web2系统的限制和未来区块链基础设施对AI代理的重要性。文章结构清晰，信息丰富，引导读者思考未来技术的发展。

本文探讨了AI模型在从训练到部署的整个生命周期中面临的各种安全威胁，并提出了对抗这些威胁的最佳实践和模块化安全框架。文章详细介绍了针对大型语言模型（LLM）、对抗性攻击、数据中毒、模型提取等特定威胁的防御策略，并提供了实用的安全清单。

简介你是否曾经与Siri、Alexa等AI助手聊天，或者使用过那些帮助你预订航班或查询天气的智能聊天机器人？你是否好奇这些助手背后的工作原理？今天，我们将通过使用Rust和Rig库构建一个属于自己的航班搜索AI助手，来揭开这些技术的神秘面纱。你可能会想：“等等，Rust？那不是以难学著称的语言吗

近日，我成功完成了一个让MinaProtocol与Eliza平台无缝衔接的功能开发，将MinaAIAgent的三项核心能力——转账、余额查询和水龙头功能——打通并集成到Eliza中。这项独立完成的开发现已上线，快来访问Eliza的GitHub仓库探索更多吧！

Concrete ML v1.8 发布，旨在实现去中心化的私有 LLAMA 微调。此版本改进了 LLM 混合微调的速度和可用性，通过优化的 FHE 后端和新的低秩近似 API。Concrete ML 现在支持 Python 3.12，确保与最新的工具和框架兼容。该版本还提供了一个更好的 API，用于在加密数据上微调 LLM，并添加了一个优化的 FHE 后端，加速了计算。

Concrete ML v1.8 发布，主要改进了LLM混合微调的速度和可用性，通过优化的FHE后端和新的低秩逼近API，实现了在加密数据上进行隐私保护的LLM微调。该版本还支持Python 3.12，提供了一个更高效的LLM微调API，并利用GPU加速编译模型的评估过程，降低了成本和延迟。

该文档描述了concrete.ml.torch.compile模块，该模块提供了将 PyTorch 和 ONNX 模型编译为 FHE 等效形式的功能。

SendAI 主办的 Solana AI 黑客松圆满结束，总奖金超过 27.5 万美元，共收到 300 多个项目。黑客松旨在构建 Solana 网络的 AI 代理和工具，涵盖自主聊天代理、社交媒体代理、Meme 代理、基础设施、代币工具、DeFi 代理和交易代理七个赛道。Solana 生态系统通过黑客松等活动，大力培育新兴项目，营造了鼓励创新和合作的环境，预计这将促进其 AI 生态系统的良性增长。

本文探讨了加密货币与人工智能代理（AI Agent）结合的趋势，分析了ai16z和Virtuals Protocol等领先项目如何通过开源框架和增长策略推动AI Agent的发展。文章还展望了多代理系统、基于代理的链上接口以及替代框架的未来，并强调了加密支付轨道为AI Agent带来的经济活力，以及AI Agent为加密市场带来的效率提升和创新潜力。

文章探讨了通过脑机接口（BCI）加速人类智慧的发展，以应对人工超级智能（ASI）的挑战，提出了bci/acc的概念，旨在通过大规模应用BCI技术实现人类超级智能（HSI）。

先简单说说virtual是做什么的。VirtualsProtocol。VirtualsProtocol作为去中心化的AIAgent「生产工厂」，为不同的AIAgent的发布提供支持。VirtualsProtocol的平台币VIRTUAL已经突破10亿市值并且还在不

本文深入探讨了AI Agent与加密货币结合的新兴趋势，分析了其在开发者和加密社区中的迅速升温现象。文章介绍了AI Agent的定义、特点、应用场景，并列举了多个实际案例和开发框架，包括Truth Terminal、Eliza等，同时讨论了潜在的风险和挑战。

文章探讨了当前AI行业缺乏透明度和信任，以及高准入门槛限制了AI应用扩展的问题。为了解决这些挑战，文章介绍了FLock.io，一个旨在通过将区块链元素与联邦学习方法相结合，实现AI模型生命周期民主化的平台，目标是创建一个更具创造性和可信赖的AI行业。

评估各个 AI 编程助手在 Solidity 语言上的表现

这篇文章深入探讨了自主AI代理的概念，特别是基于大型语言模型（LLM）的代理在各个领域中的应用，包括游戏、治理、科学和机器人技术。文章详细介绍了代理的架构、记忆系统、感知能力、推理与规划，以及它们如何在复杂环境中动态互动和决策。通过多代理系统的框架，研究了如何利用这些代理实现智能协作和优化任务执行，同时也提出了在代理智能的发展中需要面对的伦理和社会问题。

这篇文章深入探讨了加密原生的人工智能代理框架，分析了它们如何结合区块链技术与人工智能进行创新。通过对比现有的框架，文章阐述了这些新框架的必要性及其对未来金融交易的影响，同时评估了各种框架的特点与设计。文章还提供了不同框架适合构建的多种AI代理类型，并展望了未来这些技术的发展趋势。

Concrete ML v1.7 版本发布，引入了多项新功能，包括在加密数据上微调 LLM 模型和神经网络，利用 GPU 加速提升加密推理的性能（最高可达 1-2 倍），以及展示了一个通过加密 DNA 预测祖源的 Hugging Face space 示例。此外，该版本还支持 Python 3.11 和 PyTorch 2。

本文讲述了在深度学习和LLM中实现可复现性的挑战，特别是使用Nvidia GPU时，浮点运算的非结合性以及硬件差异会导致结果不一致。文章分享了通过重写GEMM CUDA kernel，避免使用Tensor Cores，并确保运算顺序的确定性来解决这一问题，最终在不同硬件上实现了模型输出的一致性。

本文介绍了 zkDL++ 框架，该框架旨在为可证明的 AI 提供支持。zkDL++ 解决了生成式 AI 水印技术中的关键问题：如何在保护隐私的同时确保可证明性。通过改进 Meta 开发的水印系统，zkDL++ 解决了需要对水印提取器进行保密以避免攻击的问题，并提供了一种更安全的解决方案。此外，zkDL++ 能够高效地证明任何深度神经网络（DNN）的完整性。

Zama团队使用Concrete ML加速了同态加密（FHE）在机器学习中的应用，并成功超越了之前论文中的基准测试结果。他们通过改进编译器，分离了机器学习和密码学任务，并采用了MLIR框架，支持多种硬件加速器。实验结果表明，新的Concrete ML在执行速度上有了显著提升，例如NN-20模型比2021年的结果快21倍。