深度实测Manus,我依然认为这就是AI Agent的DeepSeek时刻
深度实测Manus,我依然认为这就是AI Agent的DeepSeek时刻Manus刷屏一天,从开始的一夜成名,到中间的一码难求,再到质疑它的宣发一掷千金,整个过程里,FOMO情绪和直觉警惕交缠不休,是很有意思的传播学样本。
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Manus刷屏一天,从开始的一夜成名,到中间的一码难求,再到质疑它的宣发一掷千金,整个过程里,FOMO情绪和直觉警惕交缠不休,是很有意思的传播学样本。
昨夜,AI Agent 产品 Manus 横空出世,瞬间点燃科技圈。此刻,所有 AI 爱好者都在疯抢 Manus 邀请码,甚至在某二手交易平台上,邀请码的价格已经被炒到 999 元到 5 万元不等。
当模型复杂度增加到一定程度后,模型开始对训练数据中的噪声和异常值进行拟合,而不是仅仅学习数据中的真实模式。这导致模型在训练数据上表现得非常好,但在新的数据上表现不佳,因为新的数据中噪声和异常值的分布与训练数据不同。
用AI能下沉成功吗?当北上广打工人在深夜焦虑自己的岗位会不会被deepseek取代时,他们会默默打开短视频,假装自己又学习了新的AI知识,并没有被时代时代的浪潮甩下。
如果根据AI自媒体们的标题来看,昨天全世界AI圈应该无人存活,因为他们又被“炸”了。
Manus 今天刷屏了,我也没有拿到邀请码。看了视频,有创新,有对我产生启发,我开始思考我们的创业产品路径是不是对,会不会未来被这样的产品吃掉。进一步,也在思考,Manus 的能力会不会被 OpenAI 吃掉。
Agent这两天随着邀请码进入公众视野,展示了不凡的推理能力。然而,当面对需要精确规划和深度推理的复杂问题时,即使是最先进的LLMs也常常力不从心。Google研究团队提出的PlanGEN框架,正是为解决这一挑战而生。
本文提出了一种轨迹级别 SE (3) 等变的扩散策略(ET-SEED),通过将等变表示学习和扩散策略结合,使机器人能够在极少的示范数据下高效学习复杂操作技能,并能够泛化到不同物体姿态和环境中。
刚刚,OpenAI被爆三类智能体定价!价格从每月2k美元到20k美元不等,用于自动化编码和博士级别的研究等任务。此前,美国国家实验室使用OpenAI的o1模型来解决了与核聚变相关的问题。
今天,OpenAI官宣NextGenAI联盟,联合15所名校携5000万美金探索学术+产业前沿应用。与此同时,美国教育界却悄然掀起一场「逆流」,被淘汰数十年高中手工课回归,木工、焊接等传统技能也成为了学生新宠。