El modelo de IA Manus ha logrado avances revolucionarios en la prueba de referencia GAIA
Recientemente, el modelo de IA Manus ha logrado resultados de vanguardia en las pruebas de referencia de GAIA, superando el rendimiento de modelos de lenguaje de gran tamaño de nivel similar. Esto significa que Manus puede manejar de forma independiente tareas complejas, como negociaciones comerciales multinacionales, incluyendo el análisis de cláusulas contractuales, la formulación de estrategias y la generación de propuestas.
Las ventajas de Manus se manifiestan principalmente en tres aspectos: descomposición dinámica de objetivos, razonamiento multimodal y aprendizaje mejorado por memoria. Puede descomponer tareas complejas en cientos de subtareas ejecutables, al mismo tiempo que maneja múltiples tipos de datos y mejora continuamente la eficiencia en la toma de decisiones y reduce la tasa de errores a través del aprendizaje por refuerzo.
La aparición de Manus ha reavivado la discusión en la industria sobre la trayectoria del desarrollo de la IA: ¿se debe avanzar hacia la inteligencia artificial general (AGI) o debe dominar la colaboración de sistemas multiagente (MAS)? Ambos caminos tienen sus ventajas y desventajas:
Ruta AGI: Mejorar continuamente la capacidad de un único agente inteligente para acercarse al nivel de toma de decisiones integral de los humanos.
Ruta MAS: como supercoordinador, dirige la colaboración de múltiples agentes en campos profesionales.
Esta discusión refleja en realidad un problema central en el desarrollo de la IA: cómo lograr un equilibrio entre la eficiencia y la seguridad. A medida que la inteligencia unitaria se acerca a la AGI, el riesgo de la opacidad en su proceso de toma de decisiones también aumenta. Aunque la colaboración entre múltiples agentes puede dispersar el riesgo, puede haber una pérdida de oportunidades clave para la toma de decisiones debido a la latencia en la comunicación.
Los avances de Manus también destacan los riesgos potenciales en el desarrollo de la IA:
Problemas de privacidad de datos: en campos como la salud y las finanzas, la IA puede necesitar acceder a información sensible de personas o empresas.
Sesgo algorítmico: en escenarios como la contratación, la IA puede emitir juicios injustos sobre grupos específicos.
Vulnerabilidades de seguridad: los hackers pueden interferir en el juicio de la IA a través de métodos especiales, como engañarla sobre la comprensión de las ofertas durante las negociaciones.
Estos problemas destacan que cuanto más avanzado es el sistema inteligente, mayor es su superficie de ataque potencial.
Para hacer frente a estos desafíos, la tecnología de seguridad en el ámbito de Web3 podría ofrecer soluciones:
Modelo de seguridad de cero confianza: enfatiza la verificación e autorización estrictas de cada solicitud de acceso.
Identidad descentralizada (DID): proporciona una forma de identificación verificable que no requiere registro centralizado.
Cifrado homomórfico (FHE): permite realizar cálculos sobre datos en estado cifrado, protegiendo la privacidad de los datos.
En este contexto, la tecnología FHE muestra un gran potencial para abordar los problemas de seguridad en la era de la IA. Puede proporcionar protección en los siguientes niveles:
A nivel de datos: toda la información ingresada por el usuario se procesa en estado cifrado, incluso el propio sistema de IA no puede descifrar los datos originales.
En el nivel del algoritmo: a través del entrenamiento de modelos de cifrado, se asegura que ni siquiera los desarrolladores puedan observar directamente el proceso de decisión de la IA.
En el ámbito de la colaboración: la comunicación entre múltiples agentes utiliza cifrado umbral para evitar que una falla única provoque la filtración de datos globales.
A medida que la tecnología de IA se acerca cada vez más al nivel de inteligencia humana, se vuelve cada vez más importante establecer un poderoso sistema de defensa de seguridad. Tecnologías de cifrado avanzadas como FHE no solo pueden resolver los problemas actuales, sino que también establecen una base segura para un futuro más poderoso en la era de la IA. En el camino hacia la AGI, estas tecnologías de seguridad se convertirán en una garantía indispensable.
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GasFeeCryer
· hace4h
Ah, no entiendo, primero caída y luego alcista.
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FallingLeaf
· hace13h
Solo con ver este nombre ya impresiona
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GasFeeSobber
· hace13h
Otra vez en la olla de炒ai
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CryptoCross-TalkClub
· hace13h
Otra vez están especulando sobre el concepto de IA, el próximo LUNA está aquí.
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StablecoinAnxiety
· hace13h
¿Todavía estás escribiendo contratos? Deja que la IA se encargue de eso.
El nuevo talento de IA Manus alcanza la cima del indicador de referencia GAIA. La tecnología Web3 podría ser clave para la seguridad de la IA.
El modelo de IA Manus ha logrado avances revolucionarios en la prueba de referencia GAIA
Recientemente, el modelo de IA Manus ha logrado resultados de vanguardia en las pruebas de referencia de GAIA, superando el rendimiento de modelos de lenguaje de gran tamaño de nivel similar. Esto significa que Manus puede manejar de forma independiente tareas complejas, como negociaciones comerciales multinacionales, incluyendo el análisis de cláusulas contractuales, la formulación de estrategias y la generación de propuestas.
Las ventajas de Manus se manifiestan principalmente en tres aspectos: descomposición dinámica de objetivos, razonamiento multimodal y aprendizaje mejorado por memoria. Puede descomponer tareas complejas en cientos de subtareas ejecutables, al mismo tiempo que maneja múltiples tipos de datos y mejora continuamente la eficiencia en la toma de decisiones y reduce la tasa de errores a través del aprendizaje por refuerzo.
La aparición de Manus ha reavivado la discusión en la industria sobre la trayectoria del desarrollo de la IA: ¿se debe avanzar hacia la inteligencia artificial general (AGI) o debe dominar la colaboración de sistemas multiagente (MAS)? Ambos caminos tienen sus ventajas y desventajas:
Ruta AGI: Mejorar continuamente la capacidad de un único agente inteligente para acercarse al nivel de toma de decisiones integral de los humanos.
Ruta MAS: como supercoordinador, dirige la colaboración de múltiples agentes en campos profesionales.
Esta discusión refleja en realidad un problema central en el desarrollo de la IA: cómo lograr un equilibrio entre la eficiencia y la seguridad. A medida que la inteligencia unitaria se acerca a la AGI, el riesgo de la opacidad en su proceso de toma de decisiones también aumenta. Aunque la colaboración entre múltiples agentes puede dispersar el riesgo, puede haber una pérdida de oportunidades clave para la toma de decisiones debido a la latencia en la comunicación.
Los avances de Manus también destacan los riesgos potenciales en el desarrollo de la IA:
Problemas de privacidad de datos: en campos como la salud y las finanzas, la IA puede necesitar acceder a información sensible de personas o empresas.
Sesgo algorítmico: en escenarios como la contratación, la IA puede emitir juicios injustos sobre grupos específicos.
Vulnerabilidades de seguridad: los hackers pueden interferir en el juicio de la IA a través de métodos especiales, como engañarla sobre la comprensión de las ofertas durante las negociaciones.
Estos problemas destacan que cuanto más avanzado es el sistema inteligente, mayor es su superficie de ataque potencial.
Para hacer frente a estos desafíos, la tecnología de seguridad en el ámbito de Web3 podría ofrecer soluciones:
Modelo de seguridad de cero confianza: enfatiza la verificación e autorización estrictas de cada solicitud de acceso.
Identidad descentralizada (DID): proporciona una forma de identificación verificable que no requiere registro centralizado.
Cifrado homomórfico (FHE): permite realizar cálculos sobre datos en estado cifrado, protegiendo la privacidad de los datos.
En este contexto, la tecnología FHE muestra un gran potencial para abordar los problemas de seguridad en la era de la IA. Puede proporcionar protección en los siguientes niveles:
A nivel de datos: toda la información ingresada por el usuario se procesa en estado cifrado, incluso el propio sistema de IA no puede descifrar los datos originales.
En el nivel del algoritmo: a través del entrenamiento de modelos de cifrado, se asegura que ni siquiera los desarrolladores puedan observar directamente el proceso de decisión de la IA.
En el ámbito de la colaboración: la comunicación entre múltiples agentes utiliza cifrado umbral para evitar que una falla única provoque la filtración de datos globales.
A medida que la tecnología de IA se acerca cada vez más al nivel de inteligencia humana, se vuelve cada vez más importante establecer un poderoso sistema de defensa de seguridad. Tecnologías de cifrado avanzadas como FHE no solo pueden resolver los problemas actuales, sino que también establecen una base segura para un futuro más poderoso en la era de la IA. En el camino hacia la AGI, estas tecnologías de seguridad se convertirán en una garantía indispensable.