Mind Networkは2023-06-28の新たな資金調達ラウンドで2百万ドルを調達しました。

原作者: Advait (Leo) Jayant コンパイル：LlamaC 「推薦メッセージ：完全同型暗号化（FHE）はしばしば暗号学の聖杯と呼ばれており、本文ではFHEが人工知能領域での展望について探究し、現在の制約について指摘しています。そして、全同型暗号化（FHE）を利用してAIを実施するために取り組んでいるいくつかのプロジェクトをリストアップしました。暗号資産愛好家にとって、本文を通じて完全同型暗号化について深く理解することができます。楽しんでください！」 体 👇 AはNetflixとAmazonで高度に個人化されたおすすめを受けたいと望んでいます。BはNetflixやAmazonが彼らの好みを知ることを望んでいません。 現代のデジタル時代において、私たちはAmazonとNetflixを楽しんでいます。

作者: ダビデ

AI + Web3、期待する価値はありますか?

完全同型暗号化(FHE)は、プライバシーを保護し、暗号化されたデータに対して計算を行うことを可能にする技術であり、さまざまな分野に適用されますが、高い計算およびメモリコストの課題に直面しています。現在のところ効率は低いものの、アメリカ国防総省はその計算速度の向上を研究しており、将来的にはFHEが国防、金融、医療などの分野に深遠な影響を与える可能性があります。

ManusモデルがSOTAの成果を達成し、AIの発展経路と安全問題についての議論を引き起こす ManusはGAIAベンチマークで卓越した性能を示し、同クラスの大規模言語モデルを超えました。これは、契約分析、戦略策定、プラン生成など、複雑なタスクを独立して処理できることを意味します。Manusの強みは、その動的な目標分解、クロスモーダル推論、およびメモリー強化学習能力にあります。複雑なタスクを数百の実行可能なサブタスクに分割し、さまざまなデータタイプを同時に処理し、強化学習を通じて意思決定の効率を継続的に向上させ、エラー率を低下させることができます。 Manusの画期的な進展は、業界内でのAIの発展パスについての議論を再燃させました：汎用人工知能（AGI）への統一モデルに向かうのか、それともマルチエージェントシステム（MAS）の協調モデルに向かうのか？ この議論はManusに由来しています