AMA на X

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?

Обзор основных парадигм, возможностей и вызовов потребительских приложений Web3 Недавние настроения на рынке подавлены, так как ожидаемые эффекты политических льгот оказались ниже ожиданий, а также ряд популярных Memecoin исчерпал ликвидность крипто-спекулятивного рынка. Кажется, что эта продолжающаяся два года волна спекуляций в криптовалюте, подстегиваемая макроэкономическими позитивами, подходит к концу. Все больше инвесторов и участников отрасли начинают задумываться о следующем ценностном нарративе в индустрии Web3. В ходе многочисленных обсуждений внимание сосредоточилось на потребительских приложениях Web3. Только при достижении массового применения большего количества потребительских приложений можно будет создать действительно устойчивую пользовательскую базу и коммерческую ценность для этой экосистемы, страдающей от избыточного строительства инфраструктуры. В данной статье будет рассмотрен основной парадигмы потребительских приложений Web3 и обсуждены соответствующие им возможности и вызовы. Определение потребительских приложений Web3 Приложения для потребителей Web3 - это те, которые обладают характеристиками Web3 и ориентированы на

Модель Manus достигла прорывного прогресса, вызвав споры о путях развития ИИ. Недавно модель Manus продемонстрировала впечатляющие результаты в тестировании GAIA, ее производительность превосходит производительность крупных языковых моделей того же уровня. Manus продемонстрировала способность самостоятельно выполнять сложные задачи, такие как ведение межнациональных бизнес-переговоров, включая анализ условий контракта, разработку стратегий и генерацию предложений на нескольких этапах. Преимущества Manus по сравнению с традиционными системами заключаются в ее динамическом разложении целей, кросс-модальном выводе и возможности обучения с усилением. Она может разбивать сложные задачи на сотни исполняемых подзадач, одновременно обрабатывая различные типы данных и постоянно повышая эффективность принятия решений и снижая уровень ошибок с помощью обучения с подкреплением. Успех Manus вызвал обсуждение в отрасли о путях развития ИИ: будущее — это единая модель общего искусственного интеллекта (AGI) или кооперативная модель многосистемных агентов (MAS)? Этот спор