Нещодавно Manus досяг вражаючих результатів у бенчмарк-тестуванні GAIA, його продуктивність перевищила продуктивність великих мовних моделей того ж рівня. Це означає, що Manus може самостійно виконувати складні завдання, такі як міжнародні бізнес-угоди, що включають розбиття умов контракту, прогнозування стратегій, генерацію пропозицій, а також здатен координувати юридичні та фінансові команди.
Переваги Manus в основному проявляються в трьох аспектах: здатності до динамічного розподілу цілей, міжмодальної інтерпретації та підвищеного навчання з пам'яттю. Він може розбивати великі завдання на сотні виконуваних підзавдань, одночасно обробляючи різні типи даних та постійно підвищуючи ефективність прийняття рішень за допомогою навчання з підкріпленням, зменшуючи ймовірність помилок.
Цей прорив знову викликав обговорення в індустрії щодо еволюційного шляху ШІ: чи буде майбутнє під контролем AGI, чи ж системи з багатьма агентами (MAS) будуть співпрацювати на чолі?
Дизайнерська концепція Manus містить у собі дві можливості:
Шлях AGI: шляхом постійного підвищення рівня окремого інтелекту наблизити його до комплексних рішень людини.
MAS шлях: як суперкоординатор, керувати тисячами агентів у вертикальних сферах для спільних дій.
На перший погляд, це розбіжність різних шляхів, насправді обговорюється питання, як збалансувати ефективність і безпеку у розвитку ШІ. Чим ближче до AGI одиничний інтелект, тим вищий ризик "чорного ящика" в ухваленні рішень; хоча співпраця багатьох агентів може розподілити ризики, проте через затримки в комунікації можна втратити ключові моменти для ухвалення рішень.
Еволюція Manus безпосередньо підсилює вроджені ризики розвитку ШІ, такі як проблеми конфіденційності даних, упередженість алгоритмів та атаки. У медичних сценаріях Manus потребує доступу до геномних даних пацієнтів у режимі реального часу; у фінансових переговорах можуть бути залучені непубліковані фінансові звіти компаній. У переговорах щодо найму можуть бути запропоновані занижені заробітні плати для певних груп; під час перевірки юридичних контрактів ймовірність помилок у нових умовах може наближатися до половини. Крім того, хакери можуть ввести певні частоти звуку, що призведе до помилкового визначення цінової діапазону пропозицій суперника під час переговорів.
Ці питання підкреслюють важливу думку: чим розумніша система, тим ширша її атакувальна поверхня.
У сфері Web3 безпека завжди була предметом великої уваги. На основі "неможливого трикутника", запропонованого Вом Шеном (блокчейн-мережі не можуть одночасно забезпечувати безпеку, децентралізацію та масштабованість), з'явилося безліч криптографічних способів:
Модель нульового довіри: основна ідея – "не довіряти нікому, завжди перевіряти", підкреслюючи важливість сувірної аутентифікації та авторизації для кожного запиту на доступ.
Децентралізовані ідентичності (DID): набір стандартів ідентифікаторів, що дозволяє сутностям отримувати ідентифікацію в перевіреному та сталому вигляді без необхідності покладатися на централізовані реєстри.
Повна гомоморфна криптографія (FHE): це просунута технологія шифрування, яка дозволяє виконувати будь-які обчислення з зашифрованими даними без їх розшифровки.
Серед них FHE вважається ключовою технологією для вирішення проблем безпеки в епоху ШІ. Він може діяти на кількох рівнях:
Дані на рівні: Уся інформація, введена користувачем (включаючи біометричні дані, інтонацію голосу), обробляється в зашифрованому стані, навіть сама AI-система не може розшифрувати оригінальні дані.
Алгоритмічний рівень: реалізація "шифрованого навчання моделі" за допомогою FHE, навіть розробники не можуть зазирнути в шлях прийняття рішень AI.
Співпраця: Комунікація між кількома агентами здійснюється за допомогою порогового шифрування, і злом одного вузла не призведе до витоку глобальних даних.
У сфері безпеки Web3 вже існує кілька проектів, які досліджують різні напрямки. Однак проекти безпеки часто не привертають уваги спекулянтів. У майбутньому, з постійним розвитком технологій ШІ, важливість таких безпечних технологій, як FHE, буде зростати. На шляху до AGI ці технології є не лише інструментами для вирішення поточних проблем, але й необхідними в епоху потужного ШІ.
Ця сторінка може містити контент третіх осіб, який надається виключно в інформаційних цілях (не в якості запевнень/гарантій) і не повинен розглядатися як схвалення його поглядів компанією Gate, а також як фінансова або професійна консультація. Див. Застереження для отримання детальної інформації.
14 лайків
Нагородити
14
5
Поділіться
Прокоментувати
0/400
DarkPoolWatcher
· 07-24 23:34
Ще одна компанія вистрибнула і сказала, що вона бик.
Переглянути оригіналвідповісти на0
FrontRunFighter
· 07-24 23:31
темний ліс стає все темніше... manus це просто ще одна зброя в гонці за витягом MEV, якщо чесно
Переглянути оригіналвідповісти на0
DeFiGrayling
· 07-24 23:30
У спільноті завжди є щось новеньке
Переглянути оригіналвідповісти на0
GasFeePhobia
· 07-24 23:21
Га, це не викликає панічного купівлі.
Переглянути оригіналвідповісти на0
OnChainDetective
· 07-24 23:17
В глибокій ночі я викопав дані з бекенду, підозра на цю архітектуру системи 99.97%
Manus突破GAIA测试 引发Безпека за допомогою штучного інтелекту与FHE技术探讨
Manus досяг проривного прогресу в GAIA Бенчмарк
Нещодавно Manus досяг вражаючих результатів у бенчмарк-тестуванні GAIA, його продуктивність перевищила продуктивність великих мовних моделей того ж рівня. Це означає, що Manus може самостійно виконувати складні завдання, такі як міжнародні бізнес-угоди, що включають розбиття умов контракту, прогнозування стратегій, генерацію пропозицій, а також здатен координувати юридичні та фінансові команди.
Переваги Manus в основному проявляються в трьох аспектах: здатності до динамічного розподілу цілей, міжмодальної інтерпретації та підвищеного навчання з пам'яттю. Він може розбивати великі завдання на сотні виконуваних підзавдань, одночасно обробляючи різні типи даних та постійно підвищуючи ефективність прийняття рішень за допомогою навчання з підкріпленням, зменшуючи ймовірність помилок.
Цей прорив знову викликав обговорення в індустрії щодо еволюційного шляху ШІ: чи буде майбутнє під контролем AGI, чи ж системи з багатьма агентами (MAS) будуть співпрацювати на чолі?
Дизайнерська концепція Manus містить у собі дві можливості:
Шлях AGI: шляхом постійного підвищення рівня окремого інтелекту наблизити його до комплексних рішень людини.
MAS шлях: як суперкоординатор, керувати тисячами агентів у вертикальних сферах для спільних дій.
На перший погляд, це розбіжність різних шляхів, насправді обговорюється питання, як збалансувати ефективність і безпеку у розвитку ШІ. Чим ближче до AGI одиничний інтелект, тим вищий ризик "чорного ящика" в ухваленні рішень; хоча співпраця багатьох агентів може розподілити ризики, проте через затримки в комунікації можна втратити ключові моменти для ухвалення рішень.
Еволюція Manus безпосередньо підсилює вроджені ризики розвитку ШІ, такі як проблеми конфіденційності даних, упередженість алгоритмів та атаки. У медичних сценаріях Manus потребує доступу до геномних даних пацієнтів у режимі реального часу; у фінансових переговорах можуть бути залучені непубліковані фінансові звіти компаній. У переговорах щодо найму можуть бути запропоновані занижені заробітні плати для певних груп; під час перевірки юридичних контрактів ймовірність помилок у нових умовах може наближатися до половини. Крім того, хакери можуть ввести певні частоти звуку, що призведе до помилкового визначення цінової діапазону пропозицій суперника під час переговорів.
Ці питання підкреслюють важливу думку: чим розумніша система, тим ширша її атакувальна поверхня.
У сфері Web3 безпека завжди була предметом великої уваги. На основі "неможливого трикутника", запропонованого Вом Шеном (блокчейн-мережі не можуть одночасно забезпечувати безпеку, децентралізацію та масштабованість), з'явилося безліч криптографічних способів:
Модель нульового довіри: основна ідея – "не довіряти нікому, завжди перевіряти", підкреслюючи важливість сувірної аутентифікації та авторизації для кожного запиту на доступ.
Децентралізовані ідентичності (DID): набір стандартів ідентифікаторів, що дозволяє сутностям отримувати ідентифікацію в перевіреному та сталому вигляді без необхідності покладатися на централізовані реєстри.
Повна гомоморфна криптографія (FHE): це просунута технологія шифрування, яка дозволяє виконувати будь-які обчислення з зашифрованими даними без їх розшифровки.
Серед них FHE вважається ключовою технологією для вирішення проблем безпеки в епоху ШІ. Він може діяти на кількох рівнях:
Дані на рівні: Уся інформація, введена користувачем (включаючи біометричні дані, інтонацію голосу), обробляється в зашифрованому стані, навіть сама AI-система не може розшифрувати оригінальні дані.
Алгоритмічний рівень: реалізація "шифрованого навчання моделі" за допомогою FHE, навіть розробники не можуть зазирнути в шлях прийняття рішень AI.
Співпраця: Комунікація між кількома агентами здійснюється за допомогою порогового шифрування, і злом одного вузла не призведе до витоку глобальних даних.
У сфері безпеки Web3 вже існує кілька проектів, які досліджують різні напрямки. Однак проекти безпеки часто не привертають уваги спекулянтів. У майбутньому, з постійним розвитком технологій ШІ, важливість таких безпечних технологій, як FHE, буде зростати. На шляху до AGI ці технології є не лише інструментами для вирішення поточних проблем, але й необхідними в епоху потужного ШІ.