💙 Gate广场 #Gate品牌蓝创作挑战# 💙
用Gate品牌蓝,描绘你的无限可能!
📅 活动时间
2025年8月11日 — 8月20日
🎯 活动玩法
1. 在 Gate广场 发布原创内容(图片 / 视频 / 手绘 / 数字创作等),需包含 Gate品牌蓝 或 Gate Logo 元素。
2. 帖子标题或正文必须包含标签: #Gate品牌蓝创作挑战# 。
3. 内容中需附上一句对Gate的祝福或寄语(例如:“祝Gate交易所越办越好,蓝色永恒!”)。
4. 内容需为原创且符合社区规范,禁止抄袭或搬运。
🎁 奖励设置
一等奖(1名):Gate × Redbull 联名赛车拼装套装
二等奖(3名):Gate品牌卫衣
三等奖(5名):Gate品牌足球
备注:若无法邮寄,将统一替换为合约体验券:一等奖 $200、二等奖 $100、三等奖 $50。
🏆 评选规则
官方将综合以下维度评分:
创意表现(40%):主题契合度、创意独特性
内容质量(30%):画面精美度、叙述完整性
社区互动度(30%):点赞、评论及转发等数据
Manus引领AI新纪元 全同态加密成Web3安全关键
Manus在GAIA基准测试中取得突破性成果,引发AI发展路径争论
近期,Manus在GAIA基准测试中取得了突破性的成绩,其性能超越了同层次的大型语言模型。这一成果表明,Manus具备独立完成复杂任务的能力,例如跨国商业谈判,包括合同条款分解、策略预判、方案生成,甚至能够协调法务和财务团队。
Manus的优势主要体现在三个方面:动态目标拆解能力、跨模态推理能力以及记忆增强学习能力。它能够将大型任务分解成数百个可执行的子任务,同时处理多种类型的数据,并通过强化学习不断提升自身的决策效率,降低错误率。
这一进展再次引发了业内对AI演化路径的讨论:未来是走向通用人工智能(AGI)一统天下,还是多智能体系统(MAS)协同主导?
Manus的设计理念暗含两种可能性:
AGI路径:通过持续提升单体智能水平,使其逼近人类综合决策能力。
MAS路径:作为超级协调者,指挥数千个垂直领域的智能体协同工作。
表面上,这是关于不同发展路径的争论,实际上反映了AI发展中的核心矛盾:如何平衡效率与安全。当单体智能越接近AGI,其决策的不透明风险就越高;而多智能体协同虽然可以分散风险,却可能因通信延迟而错失关键决策时机。
Manus的进步无形中放大了AI发展的固有风险,包括:
数据隐私问题:在医疗场景中,需要实时访问患者敏感数据;在金融谈判中,可能涉及企业未公开财报信息。
算法偏见:在招聘谈判中,可能对特定群体给出不公平的薪资建议;在法律合同审核时,对新兴行业条款的误判率较高。
对抗性攻击漏洞:黑客可能通过植入特定语音频率,导致系统在谈判中误判对手报价区间。
这些问题凸显了一个严峻的现实:越智能的系统,其攻击面也越广。
在Web3领域,安全一直是备受关注的话题。围绕这一主题,衍生出了多种加密技术方案:
零信任安全模型:强调对每个访问请求进行严格的身份验证和授权。
去中心化身份(DID):实现无需集中式注册表的身份识别。
全同态加密(FHE):允许在不解密数据的情况下对加密数据进行计算。
其中,全同态加密被认为是解决AI时代安全问题的关键技术。它可以在以下几个层面提供保护:
数据层面:用户输入的所有信息在加密状态下被处理,连AI系统自身也无法解密原始数据。
算法层面:通过FHE实现"加密模型训练",确保连开发者都无法窥探AI的决策路径。
协同层面:多个智能体之间的通信采用门限加密,防止单点泄露导致全局数据暴露。
尽管Web3安全技术与普通用户可能没有直接联系,但它们对于保护用户利益至关重要。在这个充满未知的领域,加强安全防护是避免成为"韭菜"的必要手段。
历史上,已有多个项目在Web3安全领域进行了探索:
随着AI技术不断接近人类智能水平,非传统的防御体系变得越发重要。FHE等安全技术不仅能解决当前问题,还为未来强AI时代奠定基础。在通向AGI的道路上,这些安全技术已不再是可选项,而是生存的必需品。
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这ai啥时候上链啊?