Manus alcançou um progresso revolucionário no teste de Referência GAIA
Recentemente, o Manus obteve resultados notáveis nos testes de Referência GAIA, com desempenho superior ao de grandes modelos de linguagem da mesma categoria. Isso significa que o Manus pode realizar de forma independente tarefas complexas, como negociações comerciais internacionais, envolvendo a decomposição de cláusulas contratuais, previsão de estratégias, geração de propostas e até mesmo coordenar equipes jurídicas e financeiras.
As vantagens do Manus estão principalmente em três áreas: capacidade de decomposição de objetivos dinâmicos, capacidade de raciocínio multimodal e capacidade de aprendizado com reforço aprimorado. Ele pode dividir grandes tarefas em centenas de subtarefas executáveis, enquanto processa vários tipos de dados e melhora continuamente sua eficiência de decisão e reduz a taxa de erro por meio do aprendizado por reforço.
Este avanço suscitou novamente discussões na indústria sobre o caminho evolutivo da IA: o futuro será dominado por uma AGI única ou por sistemas multiagentes (MAS) em colaboração?
O conceito de design do Manus implica duas possibilidades:
Caminho AGI: Através da melhoria contínua do nível de inteligência individual, aproximando-se da capacidade de decisão integrada dos humanos.
Caminho MAS: Como super coordenador, dirige milhares de agentes inteligentes em verticalidades para operar em conjunto.
À primeira vista, trata-se de uma divergência de caminhos diferentes, mas, na essência, discute-se como equilibrar eficiência e segurança no desenvolvimento da IA. Quanto mais a inteligência individual se aproxima de AGI, maior é o risco de opacidade nas suas decisões; enquanto a colaboração entre múltiplos agentes pode dispersar os riscos, pode também perder momentos críticos de decisão devido a atrasos na comunicação.
A evolução do Manus amplifica, de forma invisível, os riscos inerentes ao desenvolvimento da IA, como a privacidade dos dados, o preconceito algorítmico e os ataques adversariais. No contexto médico, o Manus precisa acessar em tempo real os dados genômicos dos pacientes; nas negociações financeiras, podem estar envolvidas informações financeiras não divulgadas das empresas. Nas negociações de recrutamento, pode haver sugestões de salários inferiores para grupos específicos; na revisão de contratos legais, a taxa de erro na interpretação de cláusulas de indústrias emergentes pode chegar a quase metade. Além disso, hackers podem introduzir frequências sonoras específicas, levando o Manus a interpretar erroneamente a faixa de preços oferecida pelo oponente durante as negociações.
Estas questões destacam um ponto importante: quanto mais inteligente é o sistema, maior é a sua superfície de ataque.
No domínio do Web3, a segurança sempre foi um tópico de grande preocupação. Com base no "triângulo impossível" proposto por Vitalik Buterin (as redes de blockchain não podem simultaneamente alcançar segurança, descentralização e escalabilidade), surgiram vários métodos de criptografia:
Modelo de segurança de zero confiança: o conceito central é "não confiar em ninguém, sempre verificar", enfatizando a autenticação e autorização rigorosas de cada solicitação de acesso.
Identidade Descentralizada (DID): um conjunto de padrões de identificadores que permite que entidades obtenham identificação de forma verificável e duradoura, sem depender de um registro centralizado.
Criptografia Homomórfica Total (FHE): uma tecnologia de criptografia avançada que permite realizar cálculos arbitrários em dados criptografados sem a necessidade de descriptografar os dados.
Dentre eles, o FHE é considerado a tecnologia chave para resolver os problemas de segurança na era da IA. Ele pode atuar em vários níveis:
Camada de dados: Todas as informações inseridas pelo usuário (incluindo características biométricas, tom de voz) são processadas em estado criptografado, sendo que até mesmo o próprio sistema de IA não consegue descriptografar os dados originais.
Nível de algoritmo: através do FHE para realizar o "treinamento de modelos criptografados", mesmo os desenvolvedores não conseguem espiar o caminho de decisão da IA.
Nível de colaboração: A comunicação entre múltiplos agentes utiliza criptografia de limiar, e a quebra de um único nó não resulta na exposição de dados globais.
No campo da segurança Web3, já existem vários projetos a explorar diferentes direções. No entanto, os projetos de segurança muitas vezes não atraem a atenção dos especuladores. No futuro, à medida que a tecnologia de IA continuar a evoluir, a importância de tecnologias de segurança como o FHE se tornará cada vez mais evidente. No caminho para a AGI, estas tecnologias não são apenas ferramentas para resolver problemas atuais, mas também são essenciais na era da forte IA que se aproxima.
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DarkPoolWatcher
· 07-24 23:34
Outra empresa apareceu dizendo que é bull.
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FrontRunFighter
· 07-24 23:31
a floresta escura continua a escurecer... manus é apenas mais uma arma na corrida armamentista de extração MEV, para ser sincero
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DeFiGrayling
· 07-24 23:30
A comunidade sempre traz novidades.
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GasFeePhobia
· 07-24 23:21
Gá, isso não deve ser uma compra por pânico.
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OnChainDetective
· 07-24 23:17
À noite, examinei os dados de fundo e a suspeita sobre esta arquitetura de sistema é de 99,97%.
Manus quebra o teste GAIA, levando a uma discussão sobre Segurança da IA e tecnologia FHE.
Manus alcançou um progresso revolucionário no teste de Referência GAIA
Recentemente, o Manus obteve resultados notáveis nos testes de Referência GAIA, com desempenho superior ao de grandes modelos de linguagem da mesma categoria. Isso significa que o Manus pode realizar de forma independente tarefas complexas, como negociações comerciais internacionais, envolvendo a decomposição de cláusulas contratuais, previsão de estratégias, geração de propostas e até mesmo coordenar equipes jurídicas e financeiras.
As vantagens do Manus estão principalmente em três áreas: capacidade de decomposição de objetivos dinâmicos, capacidade de raciocínio multimodal e capacidade de aprendizado com reforço aprimorado. Ele pode dividir grandes tarefas em centenas de subtarefas executáveis, enquanto processa vários tipos de dados e melhora continuamente sua eficiência de decisão e reduz a taxa de erro por meio do aprendizado por reforço.
Este avanço suscitou novamente discussões na indústria sobre o caminho evolutivo da IA: o futuro será dominado por uma AGI única ou por sistemas multiagentes (MAS) em colaboração?
O conceito de design do Manus implica duas possibilidades:
Caminho AGI: Através da melhoria contínua do nível de inteligência individual, aproximando-se da capacidade de decisão integrada dos humanos.
Caminho MAS: Como super coordenador, dirige milhares de agentes inteligentes em verticalidades para operar em conjunto.
À primeira vista, trata-se de uma divergência de caminhos diferentes, mas, na essência, discute-se como equilibrar eficiência e segurança no desenvolvimento da IA. Quanto mais a inteligência individual se aproxima de AGI, maior é o risco de opacidade nas suas decisões; enquanto a colaboração entre múltiplos agentes pode dispersar os riscos, pode também perder momentos críticos de decisão devido a atrasos na comunicação.
A evolução do Manus amplifica, de forma invisível, os riscos inerentes ao desenvolvimento da IA, como a privacidade dos dados, o preconceito algorítmico e os ataques adversariais. No contexto médico, o Manus precisa acessar em tempo real os dados genômicos dos pacientes; nas negociações financeiras, podem estar envolvidas informações financeiras não divulgadas das empresas. Nas negociações de recrutamento, pode haver sugestões de salários inferiores para grupos específicos; na revisão de contratos legais, a taxa de erro na interpretação de cláusulas de indústrias emergentes pode chegar a quase metade. Além disso, hackers podem introduzir frequências sonoras específicas, levando o Manus a interpretar erroneamente a faixa de preços oferecida pelo oponente durante as negociações.
Estas questões destacam um ponto importante: quanto mais inteligente é o sistema, maior é a sua superfície de ataque.
No domínio do Web3, a segurança sempre foi um tópico de grande preocupação. Com base no "triângulo impossível" proposto por Vitalik Buterin (as redes de blockchain não podem simultaneamente alcançar segurança, descentralização e escalabilidade), surgiram vários métodos de criptografia:
Modelo de segurança de zero confiança: o conceito central é "não confiar em ninguém, sempre verificar", enfatizando a autenticação e autorização rigorosas de cada solicitação de acesso.
Identidade Descentralizada (DID): um conjunto de padrões de identificadores que permite que entidades obtenham identificação de forma verificável e duradoura, sem depender de um registro centralizado.
Criptografia Homomórfica Total (FHE): uma tecnologia de criptografia avançada que permite realizar cálculos arbitrários em dados criptografados sem a necessidade de descriptografar os dados.
Dentre eles, o FHE é considerado a tecnologia chave para resolver os problemas de segurança na era da IA. Ele pode atuar em vários níveis:
Camada de dados: Todas as informações inseridas pelo usuário (incluindo características biométricas, tom de voz) são processadas em estado criptografado, sendo que até mesmo o próprio sistema de IA não consegue descriptografar os dados originais.
Nível de algoritmo: através do FHE para realizar o "treinamento de modelos criptografados", mesmo os desenvolvedores não conseguem espiar o caminho de decisão da IA.
Nível de colaboração: A comunicação entre múltiplos agentes utiliza criptografia de limiar, e a quebra de um único nó não resulta na exposição de dados globais.
No campo da segurança Web3, já existem vários projetos a explorar diferentes direções. No entanto, os projetos de segurança muitas vezes não atraem a atenção dos especuladores. No futuro, à medida que a tecnologia de IA continuar a evoluir, a importância de tecnologias de segurança como o FHE se tornará cada vez mais evidente. No caminho para a AGI, estas tecnologias não são apenas ferramentas para resolver problemas atuais, mas também são essenciais na era da forte IA que se aproxima.