AI alanında büyük bir atılım: Manus modeli GAIA testinde yenilikçi bir rekor kırdı
Son zamanlarda, yapay zeka alanında önemli ilerlemeler kaydedildi. Manus modeli GAIA testinde çığır açan başarılar elde etti ve performansı eşdeğer büyük dil modellerini geride bıraktı. Bu başarı, Manus'un karmaşık görevleri bağımsız bir şekilde ele alabileceği anlamına geliyor; bu görevler arasında uluslararası ticari müzakereler, sözleşme analizi, strateji oluşturma ve çözüm geliştirme gibi birçok aşama bulunmaktadır.
Geleneksel sistemlerle karşılaştırıldığında, Manus'un avantajları dinamik hedef parçalama yeteneği, çok modlu akıl yürütme yeteneği ve hafıza artırılmış öğrenme yeteneğidir. Karmaşık görevleri yüzlerce uygulanabilir alt göreve bölebilir, çeşitli veri türlerini işleyebilir ve pekiştirmeli öğrenme yoluyla karar verme verimliliğini sürekli olarak artırarak hata oranını düşürebilir.
Ancak, Manus'un ilerlemesi, sektörde AI gelişim yolları hakkında tartışmalara yol açtı: Gelecek, genel yapay zeka (AGI) tarafından mı yoksa çoklu zeka sistemleri (MAS) tarafından mı yönlendirilecek? Bu tartışma, aslında AI gelişiminde verimlilik ile güvenlik arasında bir denge sorununu yansıtmaktadır.
AI sistemleri giderek daha akıllı hale geldikçe, potansiyel riskleri de artmaktadır. Örneğin, sağlık alanında AI'nın hasta hassas verilerine erişmesi gerekmektedir; finansal müzakerelerde ise kamuya açıklanmamış şirket bilgileri söz konusu olabilir. Ayrıca, AI'nın algoritmik önyargılar ve güvenlik açıkları gibi sorunları da olabilir.
Bu zorluklarla başa çıkmak için sektör çeşitli güvenlik çözümleri araştırıyor:
Sıfır Güven Güvenlik Modeli: Her erişim isteğinin sıkı bir kimlik doğrulama ve yetkilendirme gerektirdiğini vurgular.
Merkeziyetsiz Kimlik (DID): Merkezi bir kayıt gerektirmeyen kimlik tanıma sağlamak.
Tam Homomorfik Şifreleme (FHE): Verilerin şifreli durumda hesaplanmasına izin verir, gizliliği korur.
FHE teknolojisi, AI çağında güvenlik sorunlarını çözme konusunda büyük bir potansiyel sergilemektedir. Kullanıcı bilgilerini veri düzeyinde koruyabilir, algoritma düzeyinde şifreli model eğitimini gerçekleştirebilir ve iş birliği düzeyinde eşik şifreleme kullanarak veri sızıntılarını önleyebilir.
AI teknolojisi insan zekası seviyesine yaklaştıkça, güçlü bir savunma sistemi kurmak giderek daha önemli hale geliyor. FHE sadece mevcut sorunları çözmekle kalmaz, aynı zamanda gelecekteki güçlü AI döneminin güvenliğini sağlamanın temelini atar. AGI'ye giden yolda, FHE vazgeçilmez bir teknolojik destek haline geldi.
This page may contain third-party content, which is provided for information purposes only (not representations/warranties) and should not be considered as an endorsement of its views by Gate, nor as financial or professional advice. See Disclaimer for details.
14 Likes
Reward
14
8
Repost
Share
Comment
0/400
MetaverseHobo
· 4h ago
Aman Tanrım, bu büyük model yine yeni numaralar yapıyor.
View OriginalReply0
GasFeeCrybaby
· 7h ago
Aman tanrım gas ücreti bile kurtarıldı
View OriginalReply0
MoonBoi42
· 10h ago
GPT'yi başka bir kimlikle değiştir.
View OriginalReply0
gas_fee_trauma
· 10h ago
Bu koşu puanını gerçekten araştırın.
View OriginalReply0
gas_fee_therapist
· 10h ago
Yine yükseldi, bir gün yerini alacak.
View OriginalReply0
token_therapist
· 10h ago
Çiplerin yerini almasına bir adım daha yaklaşıldı.
Yapay Zeka突破：Manus模型创GAIA纪录 FHE技术引领Yapay Zeka Güvenliği新方向
AI alanında büyük bir atılım: Manus modeli GAIA testinde yenilikçi bir rekor kırdı
Son zamanlarda, yapay zeka alanında önemli ilerlemeler kaydedildi. Manus modeli GAIA testinde çığır açan başarılar elde etti ve performansı eşdeğer büyük dil modellerini geride bıraktı. Bu başarı, Manus'un karmaşık görevleri bağımsız bir şekilde ele alabileceği anlamına geliyor; bu görevler arasında uluslararası ticari müzakereler, sözleşme analizi, strateji oluşturma ve çözüm geliştirme gibi birçok aşama bulunmaktadır.
Geleneksel sistemlerle karşılaştırıldığında, Manus'un avantajları dinamik hedef parçalama yeteneği, çok modlu akıl yürütme yeteneği ve hafıza artırılmış öğrenme yeteneğidir. Karmaşık görevleri yüzlerce uygulanabilir alt göreve bölebilir, çeşitli veri türlerini işleyebilir ve pekiştirmeli öğrenme yoluyla karar verme verimliliğini sürekli olarak artırarak hata oranını düşürebilir.
Ancak, Manus'un ilerlemesi, sektörde AI gelişim yolları hakkında tartışmalara yol açtı: Gelecek, genel yapay zeka (AGI) tarafından mı yoksa çoklu zeka sistemleri (MAS) tarafından mı yönlendirilecek? Bu tartışma, aslında AI gelişiminde verimlilik ile güvenlik arasında bir denge sorununu yansıtmaktadır.
AI sistemleri giderek daha akıllı hale geldikçe, potansiyel riskleri de artmaktadır. Örneğin, sağlık alanında AI'nın hasta hassas verilerine erişmesi gerekmektedir; finansal müzakerelerde ise kamuya açıklanmamış şirket bilgileri söz konusu olabilir. Ayrıca, AI'nın algoritmik önyargılar ve güvenlik açıkları gibi sorunları da olabilir.
Bu zorluklarla başa çıkmak için sektör çeşitli güvenlik çözümleri araştırıyor:
Sıfır Güven Güvenlik Modeli: Her erişim isteğinin sıkı bir kimlik doğrulama ve yetkilendirme gerektirdiğini vurgular.
Merkeziyetsiz Kimlik (DID): Merkezi bir kayıt gerektirmeyen kimlik tanıma sağlamak.
Tam Homomorfik Şifreleme (FHE): Verilerin şifreli durumda hesaplanmasına izin verir, gizliliği korur.
FHE teknolojisi, AI çağında güvenlik sorunlarını çözme konusunda büyük bir potansiyel sergilemektedir. Kullanıcı bilgilerini veri düzeyinde koruyabilir, algoritma düzeyinde şifreli model eğitimini gerçekleştirebilir ve iş birliği düzeyinde eşik şifreleme kullanarak veri sızıntılarını önleyebilir.
AI teknolojisi insan zekası seviyesine yaklaştıkça, güçlü bir savunma sistemi kurmak giderek daha önemli hale geliyor. FHE sadece mevcut sorunları çözmekle kalmaz, aynı zamanda gelecekteki güçlü AI döneminin güvenliğini sağlamanın temelini atar. AGI'ye giden yolda, FHE vazgeçilmez bir teknolojik destek haline geldi.