Valor final del PMI del sector servicios de Reino Unido en julio

Autor original: Advait (Leo) Jayant Compilado por LlamaC "Mensaje recomendado: El encriptación completamente homomórfica (FHE) a menudo es considerado el Santo Grial de la criptografía. Este artículo explora las perspectivas de aplicación de FHE en el campo de la inteligencia artificial, señalando las limitaciones actuales. También enumera algunos proyectos que se dedican a utilizar el encriptación completamente homomórfica (FHE) en el campo de la encriptación para aplicaciones de inteligencia artificial, lo que permite a los entusiastas de la Criptomoneda comprender a fondo el encriptación completamente homomórfica a través de este artículo. ¡Disfruten!" Cuerpo 👇 A Espero recibir recomendaciones altamente personalizadas en Netflix y Amazon. B No quieren que Netflix o Amazon conozcan sus preferencias. En la era digital actual, disfrutamos de Amazon y Netflix

Escrito por: Davide

AI + web3, ¿vale la pena esperarlo?

La encriptación completamente homomórfica ( FHE ) es una tecnología que protege la privacidad y permite el cálculo sobre datos encriptados, aplicable en múltiples campos, pero enfrenta desafíos de altos costos de cálculo y memoria. A pesar de su baja eficiencia actual, el Departamento de Defensa de los Estados Unidos está investigando formas de mejorar su velocidad de cálculo, y en el futuro, la FHE tiene el potencial de tener un impacto profundo en áreas como la defensa, las finanzas y la salud.

El modelo Manus ha logrado resultados SOTA, lo que ha generado discusiones sobre la trayectoria del desarrollo de la IA y problemas de seguridad. Manus ha demostrado un rendimiento excepcional en las pruebas de referencia de GAIA, superando a los modelos de lenguaje de gran tamaño en su categoría. Esto significa que puede manejar de forma independiente tareas complejas, como negociaciones comerciales internacionales, que involucran análisis de contratos, formulación de estrategias y generación de propuestas en múltiples aspectos. La ventaja de Manus radica en su descomposición dinámica de objetivos, razonamiento multimodal y capacidad de aprendizaje mejorado por la memoria. Puede dividir tareas complejas en cientos de subtareas ejecutables, manejar múltiples tipos de datos y, a través del aprendizaje por refuerzo, mejorar continuamente la eficiencia de la toma de decisiones y reducir la tasa de errores. Los avances revolucionarios de Manus han vuelto a generar discusiones en la industria sobre la trayectoria del desarrollo de la IA: ¿deberíamos optar por un modelo unificado hacia la inteligencia artificial general (AGI) o por un modelo colaborativo de sistemas multiagente (MAS)? Esta discusión proviene de Manus