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Manus模型突破性成果引發AI發展路徑和安全新思考
AI發展新裏程碑:Manus模型的突破與挑戰
近期,Manus模型在GAIA基準測試中取得了突破性成果,其性能超越了同級別的大型語言模型。這一成就意味着Manus能夠獨立處理復雜任務,如跨國商業談判,涉及合同分析、策略制定和團隊協調等多方面能力。
Manus的優勢主要體現在三個方面:動態目標分解、跨模態推理和記憶增強學習。它能將復雜任務拆解爲數百個可執行的子任務,同時處理多種類型的數據,並通過強化學習不斷提升決策效率,降低錯誤率。
這一進展再次引發了業內對AI發展路徑的討論:是朝着通用人工智能(AGI)單一模型發展,還是以多智能體系統(MAS)協作爲主導?
Manus的設計理念暗示了兩種可能性:
AGI路徑:通過不斷提升單一智能系統的能力,使其接近人類的綜合決策水平。
MAS路徑:將Manus作爲超級協調者,指揮衆多專業領域的智能體協同工作。
這兩種路徑的選擇實際上反映了AI發展中效率與安全的平衡問題。單一智能體越接近AGI,其決策過程就越難以解釋;而多智能體協作雖然可以分散風險,但可能因通信延遲而錯過關鍵決策時機。
Manus的發展也凸顯了AI系統固有的風險:
數據隱私問題:在醫療、金融等領域,Manus需要訪問敏感數據。
算法偏見:在人力資源等領域可能出現不公平的決策。
安全漏洞:黑客可能通過特定方式幹擾Manus的判斷。
這些問題反映出一個令人擔憂的趨勢:AI系統越智能,其潛在的攻擊面就越廣。
爲應對這些挑戰,業界正在探索多種安全方案:
零信任安全模型:對每次訪問請求進行嚴格的身分驗證和授權。
去中心化身份(DID):實現可驗證和持久的身分識別,無需中心化註冊。
全同態加密(FHE):允許在加密狀態下對數據進行計算,保護隱私。
其中,FHE被認爲是解決AI時代安全問題的關鍵技術。它可以在以下方面發揮作用:
數據層面:用戶信息在加密狀態下處理,連AI系統本身也無法解密原始數據。
算法層面:通過FHE實現"加密模型訓練",確保決策過程的隱私性。
協同層面:多個智能體之間的通信採用門限加密,提高整體系統的安全性。
在Web3領域,一些項目已經開始探索這些安全技術的應用。例如,某項目在以太坊主網上發布了去中心化身分解決方案,另一個項目則專注於零信任安全模型的實現。還有一個項目成爲首個在主網上線的FHE項目,並與多家知名機構展開合作。
隨着AI技術不斷接近人類智能水平,建立強大的安全防御體系變得至關重要。FHE等先進加密技術不僅能解決當前的安全問題,還爲未來更強大的AI系統鋪平了道路。在通向AGI的journey中,這些安全技術將扮演越來越重要的角色。