Percée majeure dans le domaine de l'IA : le modèle Manus établit un nouveau record lors des tests GAIA
Récemment, le domaine de l'intelligence artificielle a connu des avancées majeures. Le modèle Manus a obtenu des résultats révolutionnaires dans le test de référence GAIA, surpassant les performances des grands modèles de langage de même catégorie. Cette réalisation signifie que Manus est capable de traiter de manière autonome des tâches complexes, telles que les négociations commerciales internationales, impliquant l'analyse de contrats, l'élaboration de stratégies et la génération de solutions.
Comparé aux systèmes traditionnels, l'avantage de Manus réside dans sa capacité à décomposer dynamiquement les objectifs, sa capacité de raisonnement multimodal et sa capacité d'apprentissage renforcé de la mémoire. Il peut décomposer des tâches complexes en centaines de sous-tâches exécutables, tout en traitant divers types de données et en améliorant continuellement l'efficacité décisionnelle et en réduisant le taux d'erreur grâce à l'apprentissage par renforcement.
Cependant, les avancées de Manus ont également suscité des discussions dans l'industrie sur la trajectoire de développement de l'IA : l'avenir sera-t-il dominé par l'intelligence artificielle généraliste (AGI) ou sera-t-il dirigé par des systèmes multi-agents (MAS) en collaboration ? Ce débat reflète en réalité la question de l'équilibre entre l'efficacité et la sécurité dans le développement de l'IA.
Avec l'intelligence croissante des systèmes d'IA, leurs risques potentiels augmentent également. Par exemple, dans le domaine médical, l'IA doit accéder aux données sensibles des patients ; lors de négociations financières, il peut s'agir d'informations d'entreprise non publiées. De plus, l'IA peut également présenter des problèmes de biais algorithmique et de vulnérabilités de sécurité.
Pour faire face à ces défis, l'industrie explore diverses solutions de sécurité :
Modèle de sécurité Zero Trust : met l'accent sur une authentification et une autorisation rigoureuses pour chaque demande d'accès.
Identité décentralisée (DID) : permettre une identification sans enregistrement centralisé.
Chiffrement homomorphe complet (FHE) : permet de calculer des données sous état chiffré, protégeant ainsi la vie privée.
La technologie FHE montre un potentiel énorme pour résoudre les problèmes de sécurité à l'ère de l'IA. Elle peut protéger les informations des utilisateurs au niveau des données, réaliser l'entraînement de modèles cryptés au niveau des algorithmes, et utiliser le cryptage par seuil au niveau de la collaboration pour prévenir les fuites de données.
Avec l'évolution de la technologie AI se rapprochant du niveau d'intelligence humaine, il devient de plus en plus important d'établir un système de défense solide. FHE peut non seulement résoudre des problèmes actuels, mais aussi poser les bases de la sécurité pour l'ère des fortes AI à venir. Sur la route vers l'AGI, FHE est devenu un soutien technologique indispensable.
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MetaverseHobo
· Il y a 14h
Eh bien, ce grand modèle joue encore de nouvelles façons.
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GasFeeCrybaby
· Il y a 18h
Bien joué, les frais de gas sont économisés.
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MoonBoi42
· Il y a 20h
GPT change de nom
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gas_fee_trauma
· Il y a 20h
Étudiez si ce score est vrai ou faux.
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gas_fee_therapist
· Il y a 21h
Encore une mise à jour, je vais être remplacé tôt ou tard.
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token_therapist
· Il y a 21h
Un pas de plus vers le remplacement des puces.
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DuskSurfer
· Il y a 21h
Encore des données sur papier, quel est leur véritable valeur en pratique ?
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MeaninglessApe
· Il y a 21h
Y a-t-il des endroits où Manus peut être utilisé...
Percée de l'IA : Le modèle Manus établit un record GAIA, la technologie FHE ouvre une nouvelle direction pour la Sécurité de l'IA.
Percée majeure dans le domaine de l'IA : le modèle Manus établit un nouveau record lors des tests GAIA
Récemment, le domaine de l'intelligence artificielle a connu des avancées majeures. Le modèle Manus a obtenu des résultats révolutionnaires dans le test de référence GAIA, surpassant les performances des grands modèles de langage de même catégorie. Cette réalisation signifie que Manus est capable de traiter de manière autonome des tâches complexes, telles que les négociations commerciales internationales, impliquant l'analyse de contrats, l'élaboration de stratégies et la génération de solutions.
Comparé aux systèmes traditionnels, l'avantage de Manus réside dans sa capacité à décomposer dynamiquement les objectifs, sa capacité de raisonnement multimodal et sa capacité d'apprentissage renforcé de la mémoire. Il peut décomposer des tâches complexes en centaines de sous-tâches exécutables, tout en traitant divers types de données et en améliorant continuellement l'efficacité décisionnelle et en réduisant le taux d'erreur grâce à l'apprentissage par renforcement.
Cependant, les avancées de Manus ont également suscité des discussions dans l'industrie sur la trajectoire de développement de l'IA : l'avenir sera-t-il dominé par l'intelligence artificielle généraliste (AGI) ou sera-t-il dirigé par des systèmes multi-agents (MAS) en collaboration ? Ce débat reflète en réalité la question de l'équilibre entre l'efficacité et la sécurité dans le développement de l'IA.
Avec l'intelligence croissante des systèmes d'IA, leurs risques potentiels augmentent également. Par exemple, dans le domaine médical, l'IA doit accéder aux données sensibles des patients ; lors de négociations financières, il peut s'agir d'informations d'entreprise non publiées. De plus, l'IA peut également présenter des problèmes de biais algorithmique et de vulnérabilités de sécurité.
Pour faire face à ces défis, l'industrie explore diverses solutions de sécurité :
Modèle de sécurité Zero Trust : met l'accent sur une authentification et une autorisation rigoureuses pour chaque demande d'accès.
Identité décentralisée (DID) : permettre une identification sans enregistrement centralisé.
Chiffrement homomorphe complet (FHE) : permet de calculer des données sous état chiffré, protégeant ainsi la vie privée.
La technologie FHE montre un potentiel énorme pour résoudre les problèmes de sécurité à l'ère de l'IA. Elle peut protéger les informations des utilisateurs au niveau des données, réaliser l'entraînement de modèles cryptés au niveau des algorithmes, et utiliser le cryptage par seuil au niveau de la collaboration pour prévenir les fuites de données.
Avec l'évolution de la technologie AI se rapprochant du niveau d'intelligence humaine, il devient de plus en plus important d'établir un système de défense solide. FHE peut non seulement résoudre des problèmes actuels, mais aussi poser les bases de la sécurité pour l'ère des fortes AI à venir. Sur la route vers l'AGI, FHE est devenu un soutien technologique indispensable.