Importante avance en el campo de la IA: el modelo Manus establece un récord innovador en la prueba de GAIA
Recientemente, el campo de la inteligencia artificial ha tenido avances significativos. El modelo Manus ha logrado resultados revolucionarios en las pruebas de referencia de GAIA, superando el rendimiento de otros modelos de lenguaje de gran tamaño en su categoría. Este logro significa que Manus puede manejar de manera independiente tareas complejas, como negociaciones comerciales multinacionales, que implican el análisis de contratos, la formulación de estrategias y la generación de propuestas en múltiples etapas.
En comparación con los sistemas tradicionales, la ventaja de Manus radica en su capacidad de descomposición de objetivos dinámica, su capacidad de razonamiento multimodal y su capacidad de aprendizaje mejorado por memoria. Puede descomponer tareas complejas en cientos de subtareas ejecutables, manejar múltiples tipos de datos y mejorar continuamente la eficiencia de las decisiones y reducir la tasa de errores a través del aprendizaje por refuerzo.
Sin embargo, el progreso de Manus también ha suscitado un debate en la industria sobre el camino de desarrollo de la IA: ¿el futuro estará dominado por la inteligencia artificial general (AGI) o será liderado por sistemas multiagente (MAS) en colaboración? Este debate refleja, en esencia, el problema del equilibrio entre la eficiencia y la seguridad en el desarrollo de la IA.
A medida que los sistemas de IA se vuelven más inteligentes, también aumentan sus riesgos potenciales. Por ejemplo, en el ámbito médico, la IA necesita acceder a datos sensibles de los pacientes; en las negociaciones financieras, puede implicar información empresarial no divulgada. Además, la IA también puede tener problemas como sesgos algorítmicos y vulnerabilidades de seguridad.
Para hacer frente a estos desafíos, la industria está explorando diversas soluciones de seguridad:
Modelo de seguridad de cero confianza: enfatiza la verificación y autorización estrictas de cada solicitud de acceso.
Identidad descentralizada (DID): lograr la identificación de identidad sin registro centralizado.
Criptografía homomórfica completamente (FHE): permite realizar cálculos sobre datos en estado cifrado, protegiendo la privacidad.
La tecnología FHE muestra un gran potencial para resolver problemas de seguridad en la era de la IA. Puede proteger la información del usuario a nivel de datos, realizar el entrenamiento de modelos cifrados a nivel de algoritmo y adoptar en el nivel de colaboración cifrado umbral para prevenir la filtración de datos.
Con el avance de la tecnología de IA acercándose cada vez más al nivel de inteligencia humana, se vuelve cada vez más importante establecer un poderoso sistema de defensa. FHE no solo puede resolver los problemas actuales, sino que también sienta las bases para la seguridad en la futura era de la IA fuerte. En el camino hacia la AGI, FHE se ha convertido en un soporte técnico indispensable.
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MetaverseHobo
· hace12h
Vaya, este gran modelo está jugando con cosas nuevas.
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GasFeeCrybaby
· hace16h
¡Vaya! Se ahorraron los gas.
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MoonBoi42
· hace18h
GPT cambiando de disfraz
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gas_fee_trauma
· hace18h
Investiga si este puntaje es real o no.
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gas_fee_therapist
· hace18h
Ya se ha actualizado, al final será reemplazado.
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token_therapist
· hace18h
Un paso más cerca de ser reemplazado por los chips.
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DuskSurfer
· hace19h
De nuevo son datos en papel, ¿qué valor práctico tienen?
Avance de IA: El modelo Manus establece un récord GAIA y la tecnología FHE lidera una nueva dirección en la Seguridad de la IA
Importante avance en el campo de la IA: el modelo Manus establece un récord innovador en la prueba de GAIA
Recientemente, el campo de la inteligencia artificial ha tenido avances significativos. El modelo Manus ha logrado resultados revolucionarios en las pruebas de referencia de GAIA, superando el rendimiento de otros modelos de lenguaje de gran tamaño en su categoría. Este logro significa que Manus puede manejar de manera independiente tareas complejas, como negociaciones comerciales multinacionales, que implican el análisis de contratos, la formulación de estrategias y la generación de propuestas en múltiples etapas.
En comparación con los sistemas tradicionales, la ventaja de Manus radica en su capacidad de descomposición de objetivos dinámica, su capacidad de razonamiento multimodal y su capacidad de aprendizaje mejorado por memoria. Puede descomponer tareas complejas en cientos de subtareas ejecutables, manejar múltiples tipos de datos y mejorar continuamente la eficiencia de las decisiones y reducir la tasa de errores a través del aprendizaje por refuerzo.
Sin embargo, el progreso de Manus también ha suscitado un debate en la industria sobre el camino de desarrollo de la IA: ¿el futuro estará dominado por la inteligencia artificial general (AGI) o será liderado por sistemas multiagente (MAS) en colaboración? Este debate refleja, en esencia, el problema del equilibrio entre la eficiencia y la seguridad en el desarrollo de la IA.
A medida que los sistemas de IA se vuelven más inteligentes, también aumentan sus riesgos potenciales. Por ejemplo, en el ámbito médico, la IA necesita acceder a datos sensibles de los pacientes; en las negociaciones financieras, puede implicar información empresarial no divulgada. Además, la IA también puede tener problemas como sesgos algorítmicos y vulnerabilidades de seguridad.
Para hacer frente a estos desafíos, la industria está explorando diversas soluciones de seguridad:
Modelo de seguridad de cero confianza: enfatiza la verificación y autorización estrictas de cada solicitud de acceso.
Identidad descentralizada (DID): lograr la identificación de identidad sin registro centralizado.
Criptografía homomórfica completamente (FHE): permite realizar cálculos sobre datos en estado cifrado, protegiendo la privacidad.
La tecnología FHE muestra un gran potencial para resolver problemas de seguridad en la era de la IA. Puede proteger la información del usuario a nivel de datos, realizar el entrenamiento de modelos cifrados a nivel de algoritmo y adoptar en el nivel de colaboración cifrado umbral para prevenir la filtración de datos.
Con el avance de la tecnología de IA acercándose cada vez más al nivel de inteligencia humana, se vuelve cada vez más importante establecer un poderoso sistema de defensa. FHE no solo puede resolver los problemas actuales, sino que también sienta las bases para la seguridad en la futura era de la IA fuerte. En el camino hacia la AGI, FHE se ha convertido en un soporte técnico indispensable.