O modelo de IA Manus fez avanços significativos nos testes de Referência GAIA
Recentemente, o modelo de IA Manus obteve resultados de ponta nos testes de Referência GAIA, com desempenho superior ao de grandes modelos de linguagem da mesma categoria. Isso significa que o Manus pode lidar de forma independente com tarefas complexas, como negociações comerciais internacionais, incluindo análise de cláusulas contratuais, elaboração de estratégias e geração de propostas.
As vantagens do Manus estão principalmente em três aspectos: desagregação dinâmica de objetivos, inferência multimodal e aprendizado aprimorado por memória. Ele pode dividir tarefas complexas em centenas de subtarefas executáveis, enquanto processa vários tipos de dados e melhora continuamente a eficiência da decisão e reduz a taxa de erro por meio do aprendizado por reforço.
A aparição do Manus reacendeu a discussão na indústria sobre o caminho de desenvolvimento da IA: deve-se avançar na direção da Inteligência Artificial Geral (AGI) ou permitir que sistemas multiagente (MAS) liderem de forma colaborativa? Esses dois caminhos têm suas vantagens e desvantagens:
Caminho AGI: Através da melhoria contínua das capacidades de um único agente inteligente, aproximando-o do nível de tomada de decisões integrado dos humanos.
Caminho MAS: como super coordenador, dirige a colaboração de múltiplos agentes especializados em diversas áreas.
Esta discussão reflete, na verdade, um problema central no desenvolvimento da IA: como equilibrar eficiência e segurança. À medida que a inteligência individual se aproxima da AGI, o risco da opacidade em seu processo de decisão também aumenta. Embora a colaboração entre múltiplos agentes possa dispersar riscos, pode haver a possibilidade de perder momentos críticos de decisão devido a atrasos na comunicação.
O progresso do Manus também destaca os riscos potenciais no desenvolvimento da IA:
Questões de privacidade de dados: em áreas como a saúde e as finanças, a IA pode precisar de acesso a informações pessoais ou empresariais sensíveis.
Viés algorítmico: em cenários como recrutamento, a IA pode fazer julgamentos injustos sobre grupos específicos.
Vulnerabilidades de segurança: hackers podem interferir no julgamento da IA por meio de métodos especiais, como enganar sua compreensão das ofertas durante as negociações.
Esses problemas destacam que quanto mais avançados são os sistemas inteligentes, maior é a sua superfície de ataque potencial.
Para enfrentar esses desafios, as tecnologias de segurança no campo do Web3 podem oferecer soluções:
Modelo de segurança de zero confiança: enfatiza a autenticação e autorização rigorosas de cada solicitação de acesso.
Identidade Descentralizada (DID): fornece uma forma de identificação verificável sem necessidade de registro centralizado.
Criptografia Homomórfica Total (FHE): permite realizar cálculos em dados no estado encriptado, protegendo a privacidade dos dados.
Entre eles, a tecnologia FHE demonstra um enorme potencial na resolução dos problemas de segurança da era da IA. Ela pode fornecer proteção em vários níveis:
Nível de dados: todas as informações inseridas pelo usuário são processadas em estado criptografado, nem mesmo o sistema de IA consegue decifrar os dados originais.
Nível algorítmico: através do treinamento de modelos criptográficos, garantir que nem os desenvolvedores possam observar diretamente o processo de decisão da IA.
Nível de colaboração: A comunicação entre múltiplos agentes utiliza criptografia de threshold, prevenindo que uma falha única resulte na divulgação de dados globais.
À medida que a tecnologia de IA se aproxima cada vez mais do nível de inteligência humana, torna-se cada vez mais importante estabelecer um sistema de defesa de segurança robusto. Tecnologias de criptografia avançadas como o FHE não apenas podem resolver os problemas atuais, mas também estabelecer uma base de segurança para um futuro com uma IA mais poderosa. No caminho para a AGI, essas tecnologias de segurança se tornarão garantias indispensáveis.
Ver original
Esta página pode conter conteúdo de terceiros, que é fornecido apenas para fins informativos (não para representações/garantias) e não deve ser considerada como um endosso de suas opiniões pela Gate nem como aconselhamento financeiro ou profissional. Consulte a Isenção de responsabilidade para obter detalhes.
12 Curtidas
Recompensa
12
5
Compartilhar
Comentário
0/400
FallingLeaf
· 5h atrás
Só de olhar para esse nome, já parece poderoso.
Ver originalResponder0
GasFeeSobber
· 6h atrás
Novamente a cozinhar arroz com a IA.
Ver originalResponder0
CryptoCross-TalkClub
· 6h atrás
Já estão a especular sobre o conceito de IA, vem aí o próximo LUNA.
O novo talento em IA Manus atinge o topo da Referência GAIA Teste Web3 pode ser a chave para a Segurança da IA
O modelo de IA Manus fez avanços significativos nos testes de Referência GAIA
Recentemente, o modelo de IA Manus obteve resultados de ponta nos testes de Referência GAIA, com desempenho superior ao de grandes modelos de linguagem da mesma categoria. Isso significa que o Manus pode lidar de forma independente com tarefas complexas, como negociações comerciais internacionais, incluindo análise de cláusulas contratuais, elaboração de estratégias e geração de propostas.
As vantagens do Manus estão principalmente em três aspectos: desagregação dinâmica de objetivos, inferência multimodal e aprendizado aprimorado por memória. Ele pode dividir tarefas complexas em centenas de subtarefas executáveis, enquanto processa vários tipos de dados e melhora continuamente a eficiência da decisão e reduz a taxa de erro por meio do aprendizado por reforço.
A aparição do Manus reacendeu a discussão na indústria sobre o caminho de desenvolvimento da IA: deve-se avançar na direção da Inteligência Artificial Geral (AGI) ou permitir que sistemas multiagente (MAS) liderem de forma colaborativa? Esses dois caminhos têm suas vantagens e desvantagens:
Caminho AGI: Através da melhoria contínua das capacidades de um único agente inteligente, aproximando-o do nível de tomada de decisões integrado dos humanos.
Caminho MAS: como super coordenador, dirige a colaboração de múltiplos agentes especializados em diversas áreas.
Esta discussão reflete, na verdade, um problema central no desenvolvimento da IA: como equilibrar eficiência e segurança. À medida que a inteligência individual se aproxima da AGI, o risco da opacidade em seu processo de decisão também aumenta. Embora a colaboração entre múltiplos agentes possa dispersar riscos, pode haver a possibilidade de perder momentos críticos de decisão devido a atrasos na comunicação.
O progresso do Manus também destaca os riscos potenciais no desenvolvimento da IA:
Questões de privacidade de dados: em áreas como a saúde e as finanças, a IA pode precisar de acesso a informações pessoais ou empresariais sensíveis.
Viés algorítmico: em cenários como recrutamento, a IA pode fazer julgamentos injustos sobre grupos específicos.
Vulnerabilidades de segurança: hackers podem interferir no julgamento da IA por meio de métodos especiais, como enganar sua compreensão das ofertas durante as negociações.
Esses problemas destacam que quanto mais avançados são os sistemas inteligentes, maior é a sua superfície de ataque potencial.
Para enfrentar esses desafios, as tecnologias de segurança no campo do Web3 podem oferecer soluções:
Modelo de segurança de zero confiança: enfatiza a autenticação e autorização rigorosas de cada solicitação de acesso.
Identidade Descentralizada (DID): fornece uma forma de identificação verificável sem necessidade de registro centralizado.
Criptografia Homomórfica Total (FHE): permite realizar cálculos em dados no estado encriptado, protegendo a privacidade dos dados.
Entre eles, a tecnologia FHE demonstra um enorme potencial na resolução dos problemas de segurança da era da IA. Ela pode fornecer proteção em vários níveis:
Nível de dados: todas as informações inseridas pelo usuário são processadas em estado criptografado, nem mesmo o sistema de IA consegue decifrar os dados originais.
Nível algorítmico: através do treinamento de modelos criptográficos, garantir que nem os desenvolvedores possam observar diretamente o processo de decisão da IA.
Nível de colaboração: A comunicação entre múltiplos agentes utiliza criptografia de threshold, prevenindo que uma falha única resulte na divulgação de dados globais.
À medida que a tecnologia de IA se aproxima cada vez mais do nível de inteligência humana, torna-se cada vez mais importante estabelecer um sistema de defesa de segurança robusto. Tecnologias de criptografia avançadas como o FHE não apenas podem resolver os problemas atuais, mas também estabelecer uma base de segurança para um futuro com uma IA mais poderosa. No caminho para a AGI, essas tecnologias de segurança se tornarão garantias indispensáveis.