Итоговое значение PMI в сфере услуг Великобритании за июль

Автор оригинала: Адвайт (Лео) Джайант Компиляция: LlamaC «Рекомендация: Полностью гомоморфное шифрование (FHE) часто называют священным Граалем криптографии. В этой статье рассматриваются перспективы использования FHE в области искусственного интеллекта, указываются текущие ограничения. А также перечислены некоторые проекты, которые занимаются применением полностью гомоморфного шифрования (FHE) в области шифрования для AI-приложений. Для любителей Криптовалют, данная статья поможет глубже понять полностью гомоморфное шифрование. Наслаждайтесь!» Текст👇 A хочет получить высокоиндивидуализированные рекомендации на Netflix и Amazon. B не хочет, чтобы Netflix или Amazon знали их предпочтения. В эпоху цифровых технологий мы наслаждаемся Amazon и Netflix

Сценарист: Давиде

AI + web3, чего стоит ждать?

полностью гомоморфное шифрование(FHE) является технологией, которая защищает конфиденциальность и позволяет проводить вычисления над зашифрованными данными, применима в различных областях, но сталкивается с высокими вычислительными и памятью затратами. Несмотря на то, что в настоящее время эффективность низка, Министерство обороны США исследует способы повышения его скорости вычислений, в будущем FHE имеет потенциал оказать глубокое влияние на такие сферы, как оборона, финансы и медицина.

Модель Manus достигла SOTA результатов, что вызвало дискуссии о путях развития ИИ и проблемах безопасности. Manus продемонстрировал выдающуюся производительность в бенчмарке GAIA, превосходя аналогичные крупные языковые модели. Это означает, что он способен самостоятельно справляться со сложными задачами, такими как межнациональные бизнес-переговоры, включая анализ контрактов, стратегическое планирование и генерацию предложений. Преимущества Manus заключаются в его динамическом разложении целей, кросс-модальном рассуждении и способности к обучению с усилением памяти. Он может разбивать сложные задачи на сотни выполнимых подзадач, одновременно обрабатывая различные типы данных и постоянно улучшая эффективность принятия решений и снижая уровень ошибок с помощью обучения с подкреплением. Прорывные достижения Manus снова вызвали обсуждение в отрасли о путях развития ИИ: двигаться к единой модели общего искусственного интеллекта (AGI) или к кооперативной модели многопользовательских систем (MAS)? Это обсуждение исходит из Manus