Jack Clark 的 Import AI 電子報重點介紹了 Michael Levin 的心智柏拉圖空間理論、史丹佛大學 Trillium TPU 透過 SpaceX 部署至軌道，以及智譜（Zhipu）實作的強化學習外層迴圈架構。

Levin 提出生物體與機器僅作為非物理柏拉圖模式的介面，而智譜的架構則利用學習後的殘差動態預測器（Residual Dynamics Predictor）來處理控制系統中不可預測的外部力量。

事件背景

柏拉圖心智空間理論認為，認知模式獨立於特定的物理基底而存在，這類似於數學真理無論使用何種媒介表達皆恆常不變。強化學習的外層迴圈通常負責高階參數調整或元學習任務，而內層迴圈則處理與環境的即時互動，使系統能夠適應如質量偏移或負載擺動等動態條件。