PMI final dos serviços do Reino Unido em julho

Autor do original: Advait (Leo) Jayant Compilado por LlamaC "Mensagem recomendada: A encriptação totalmente homomórfica (FHE) é frequentemente considerada o Santo Graal da criptografia. Este artigo explora as perspetivas de aplicação do FHE no campo da inteligência artificial, apontando as limitações atuais. Também lista alguns projetos que se dedicam à aplicação de FHE em encriptação no campo da IA, o que pode proporcionar uma compreensão aprofundada da encriptação totalmente homomórfica para os entusiastas de criptomoedas. Aproveite!" Corpo do texto👇 A wants highly personalized recommendations on Netflix and Amazon. B doesn't want Netflix or Amazon to know their preferences. Na era digital de hoje, desfrutamos da Amazon e da Netflix.

Escrito por: David

AI + web3, vale a pena esperar?

A encriptação totalmente homomórfica(FHE) é uma tecnologia que protege a privacidade e permite a computação sobre dados encriptados, aplicável a várias áreas, mas enfrenta desafios elevados em termos de custo computacional e memória. Apesar da eficiência atualmente baixa, o Departamento de Defesa dos EUA está a investigar formas de aumentar a sua velocidade de computação; no futuro, a FHE tem o potencial de ter um impacto profundo em áreas como defesa, finanças e saúde.

O modelo Manus alcançou resultados SOTA, gerando discussões sobre o caminho de desenvolvimento da IA e questões de segurança. O Manus demonstrou um desempenho excepcional nos testes de benchmark GAIA, superando modelos de linguagem de grande porte da mesma categoria. Isso significa que ele pode lidar de forma independente com tarefas complexas, como negociações comerciais internacionais, abrangendo análise de contratos, formulação de estratégias e geração de propostas em várias áreas. A vantagem do Manus reside em sua capacidade de decomposição dinâmica de objetivos, raciocínio multimodal e aprendizagem reforçada com memória. Ele pode dividir tarefas complexas em centenas de subtarefas executáveis, enquanto processa vários tipos de dados e melhora continuamente a eficiência decisional e reduz a taxa de erro por meio da aprendizagem por reforço. Os avanços inovadores da Manus reacenderam a discussão na indústria sobre o caminho do desenvolvimento da IA: devemos seguir para um modelo unificado de Inteligência Artificial Geral (AGI) ou um modelo colaborativo de Sistemas Multi-Agentes (MAS)? Esta discussão origina-se em Manus