القراءة النهائية لمؤشر مديري المشتريات لقطاع الخدمات في المملكة المتحدة لشهر يوليو

المؤلف الأصلي: أدفايت (ليو) جايانت ترجمة: LlamaC "توصية: يُعتبر التشفير المتماثل الكامل (FHE) غالبًا ما يشار إليه على أنه كأس الهوليجرافيا ، ويستكشف هذا المقال آفاق تطبيق FHE في مجال الذكاء الاصطناعي ، ويشير إلى القيود التي تواجهها حاليًا ، ويقدم قائمة ببعض المشاريع التي تعمل على استخدام FHE في مجال التشفير لتطبيقات الذكاء الاصطناعي ، من أجل محبي الأصول الرقمية ، يمكنهم الحصول على فهم عميق للتشفير المتماثل الكامل من خلال هذا المقال ، استمتع!" النص الأساسي 👇 A يأمل الحصول على توصيات شخصية عالية على Netflix و Amazon. B لا يرغب في أن يعرف Netflix أو Amazon تفضيلاتهم. في هذا العصر الرقمي الحديث، نحن نستمتع بأمازون ونيتفليكس

كتب بواسطة: دافيد

AI + web3 ، يستحق التطلع إليه؟

نظرة عامة على نماذج Web3 لتطبيقات المستهلكين والفرص والتحديات تسود مشاعر السوق سلبية في الآونة الأخيرة، مع عدم تحقيق تأثيرات حوافز السياسات المتوقعة كما هو متوقع، بالإضافة إلى سلسلة من Memecoin الشهيرة التي استنزفت السيولة من سوق المضاربة في العملات المشفرة، يبدو أن موجة المضاربة على العملات المشفرة التي استمرت لمدة عامين، المدفوعة بمكاسب الاقتصاد الكلي، قد اقتربت من نهايتها. بدأ المزيد من المستثمرين والمشاركين في الصناعة في التفكير في السرد القيمي التالي لصناعة Web3. في العديد من المناقشات، أصبح مسار تطبيقات المستهلكين في Web3 هو محور التركيز. فقط من خلال تحقيق اعتماد واسع النطاق لمزيد من التطبيقات الموجهة للمستهلكين يمكن أن يوفر هذا الأساس للبنية التحتية المفرطة البناء قاعدة مستخدمين حقيقية وقيمة تجارية مستدامة. ستستعرض هذه المقالة الأنماط السائدة لتطبيقات المستهلكين في Web3 الحالية، وتناقش الفرص والتحديات التي تواجه كل منها. تعريف تطبيقات المستهلكين في Web3 تطبيقات المستهلكين في Web3 تشير إلى تلك التي تتمتع بخصائص Web3، وتستهدف

حقق نموذج Manus تقدمًا كبيرًا، مما أثار جدلاً حول مسار تطور الذكاء الاصطناعي مؤخراً، حقق نموذج Manus نتائج ملحوظة في اختبار GAIA المرجعي، حيث تفوق أداؤه على نماذج اللغة الكبيرة من نفس المستوى. أظهر Manus القدرة على إتمام المهام المعقدة بشكل مستقل، مثل معالجة المفاوضات التجارية عبر الوطنية، التي تشمل تحليل شروط العقود، وتطوير الاستراتيجيات، وتوليد الحلول. مقارنةً بالأنظمة التقليدية، فإن ميزة Manus تكمن في تفكيك الأهداف الديناميكية، والاستدلال عبر الأنماط المختلفة، وقدرات التعلم المعزز للذاكرة. يمكنه تقسيم المهام المعقدة إلى مئات من المهام الفرعية القابلة للتنفيذ، مع معالجة أنواع متعددة من البيانات، ومن خلال التعلم المعزز، يعمل على تحسين كفاءة اتخاذ القرار وتقليل معدل الأخطاء. نجاح Manus أثار نقاشًا في الصناعة حول مسار تطوير الذكاء الاصطناعي: هل المستقبل يسير نحو نموذج موحد للذكاء الاصطناعي العام (AGI) أم نحو نموذج تعاوني للأنظمة متعددة الوكلاء (MAS)؟ هذا الجدل