La version Anthropic de « Le Loup est arrivé » provoque la panole à Wall Street ! Une faille de 27 ans, Mythos terrassé par 8 IA

marsbitОпубліковано о 2026-04-12Востаннє оновлено о 2026-04-12

Анотація

Le nouveau modèle d'Anthropic, Claude Mythos, a provoqué une panique à Wall Street en prétendant avoir découvert des milliers de vulnérabilités zero-day, dont une vieille de 27 ans dans OpenBSD. Cependant, des tests indépendants révèlent que ces résultats sont grandement exagérés : la plupart des vulnérabilités concernent des logiciels obsolètes et inexploitables, et les modèles open-source plus petits (à partir de 3B de paramètres) ont réussi à identifier les mêmes failles pour un coût bien moindre. De plus, les capacités de Claude Opus 4.6 se sont significativement dégradées, avec une baisse de la longueur de raisonnement et une augmentation des coûts pour les utilisateurs. Des experts, comme le hacker George Hotz, accusent Anthropic de dramatiser les risques de sécurité pour faire parler de ses nouveaux modèles, alors que les progrès réels de Mythos seraient linéaires et non révolutionnaires. La stratégie de communication d'Anthropic est critiquée comme une manœuvre marketing alarmiste.

Claude Mythos n'est pas encore vraiment apparu, mais il a déjà provoqué la panique dans tout Wall Street.

En une nuit, les autorités financières américaines ont convoqué d'urgence une réunion avec les grandes banques, l'atmosphère était tendue —

Ils sont unanimement convaincus que Mythos est suffisant pour déclencher une tempête d'attaques réseau sans précédent, pilotée par l'IA.

Mais en réalité, tout le monde a été trompé !

Parmi les milliers de failles découvertes par Mythos, la grande majorité existent dans des « logiciels anciens » qui ne peuvent tout simplement pas être exploités.

Pire encore, ces rapports de vulnérabilités 0day qualifiées de « critiques » ne reposent en réalité que sur 198 vérifications manuelles.

Des chercheurs de l'expérience AISLE ont également retesté les « résultats » de Mythos et ont constaté :

Les capacités de sécurité de l'IA n'augmentent pas linéairement avec la taille du modèle, elles présentent une distribution véritablement « en dents de scie ».

Ils ont utilisé un GPT-OSS-20b avec seulement 3,6 milliards de paramètres activés pour identifier avec précision la faille phare de FreeBSD découverte par Mythos.

Et un modèle avec 5,1 milliards de paramètres activés a également réussi à reproduire la logique d'analyse de la faille OpenBSD latente depuis 27 longues années.

Non seulement les failles découvertes par Mythos sont exagérées, mais d'un autre côté, Claude Opus 4.6 est accusé d'une grave « baisse d'intelligence », ce qui fait grand bruit actuellement.

Certains ont même découvert qu'Opus 4.6 est inférieur à ChatGPT et Opus 4.5.

Mythos est encensé

Un modèle de 36B déniche une faille de 27 ans

Il y a quelques jours, Anthropic a fièrement lancé Claude Mythos (version préliminaire) et le « Project Glasswing ».

Dans une fiche système de 244 pages, ils ont affirmé —

Que Mythos a déjà découvert de manière autonome des milliers de vulnérabilités 0day, y compris un vieux bogue latent depuis 27 ans dans OpenBSD et 16 ans dans FFmpeg.

Le père de CC a même déclaré carrément : Mythos est très puissant, il devrait faire peur

Cependant, un nouveau rapport de test rigoureux de Stanislav Fort, fondateur d'AISLE, a directement déchiré cette belle façade.

Les conclusions des tests bouleversent totalement les perceptions :

8 modèles open source ont tous trouvé la vulnérabilité zero-day emblématique de FreeBSD, le plus petit n'ayant que 3 milliards de paramètres.

Le fossé des capacités de cybersécurité de l'IA est absolument en dehors des « modèles de pointe » individuels.

Pour vérifier le mythe de Mythos, l'équipe a extrait plusieurs vulnérabilités phares présentées officiellement par Anthropic.

Ensuite, elles ont été directement soumises à une série de modèles compacts, peu coûteux, voire open source.

La faille NFS de FreeBSD instantanément détectée sans distinction

Huit modèles, dont GPT-OSS-20b (seulement 3,6 milliards de paramètres activés) et DeepSeek R1, ont tous réussi à détecter cette complexe overflow de pile.

Le plus choquant est que le coût d'appel des petits modèles open source ayant réussi cette tâche est aussi bas que 0,11 dollar par million de tokens.

Reproduction « de bout en bout » de la faille SACK d'OpenBSD

Pour la vieille faille de 27 ans nécessitant de solides capacités de raisonnement mathématique, GPT-OSS-120b (5,1 milliards de paramètres activés) a réussi, en un seul appel API, à reconstituer la chaîne complète d'exploitation publique de la vulnérabilité et a fourni une ébauche de plan d'exploitation notée A+.

De plus, lors de tests visant à identifier les fausses vulnérabilités (faux positifs OWASP), un phénomène encore plus étrange est apparu —

Face à un code Java très trompeur déguisé en injection SQL, DeepSeek R1 et d'autres petits modèles ont facilement percé le déguisement et suivi avec précision le flux de données.

En revanche, des modèles闭源 de pointe comme GPT-5.4 et Claude Sonnet 4.5 se sont tous trompés, les classant à tort comme des vulnérabilités critiques.

Cela signifie que dans le domaine de la cybersécurité, il n'existe pas de modèle individuel « toujours le plus fort ».

198 vérifications manuelles gonflées, la plupart inexploitables

Un autre article de Tom'sHardware a creusé la vérité derrière les données —

Biais d'échantillonnage: Parmi les prétendues « milliers » de vulnérabilités, beaucoup existent dans d'anciens logiciels qui ne sont plus maintenus ;

Inexploitable: Un grand nombre des « faiblesses » signalées ne peuvent tout simplement pas être déclenchées ou exploitées dans des environnements réels ;

Gonflement manuel: La puissance destructrice présumée du modèle repose en fait sur seulement 198 vérifications manuelles.

Par conséquent, déduire une « menace qui change le monde » à partir d'un échantillon extrêmement petit, cette méthode d'extrapolation des données ne tient clairement pas debout dans les milieux universitaires et de la sécurité.

Le grand ponte de la sécurité pète un câble

Qui plus est, George Hotz, expert en cybersécurité de premier plan et hacker légendaire, n'a pas pu rester silencieux, affirmant que ces risques sont grandement exagérés.

Cette sommité, célèbre pour avoir cracké l'iPhone et la PlayStation 3, a publiquement défié les deux géants de l'IA sur les réseaux sociaux.

Ses termes étaient extrêmement cinglants —

Et si je publiais une vulnérabilité 0day par jour, jusqu'à la sortie du nouveau modèle ?

Cela pourrait-il faire taire OpenAI et Anthropic, pour qu'ils arrêtent de vendre leurs prétendus « risques de cybersécurité » ?

Le point de vue central de Hotz est très direct : les vulnérabilités logicielles sont en réalité beaucoup plus faciles à trouver que ne le laissent entendre les laboratoires d'IA.

La rareté actuelle des vulnérabilités zero-day n'est pas due à la difficulté technique, mais à des problèmes de légalité. Selon lui, personne ne cherche vraiment parce que pirater les systèmes des autres est illégal.

Seulement un peu plus fort que GPT-5.4

Dans la fiche système, Anthropic a indiqué que le modèle Claude lui-même progresse effectivement, et que Mythos preview montre une nette amélioration par rapport à Opus 4.6.

L'indice de capacité Epoch (ECI) est une métrique unique qui synthétise plusieurs tests de référence d'IA, permettant une comparaison des modèles sur de longues périodes.

Sur plusieurs tests de référence, Claude Mythos a effectivement surpassé Opus 4.6 sur tous les plans.

Sinon, pourquoi publier un nouveau modèle d'IA plus performant et plus cher ?

Mais comparé à GPT et Gemini, le progrès de Claude Mythos n'est pas une avancée révolutionnaire, Mythos n'est qu'une amélioration relative linéaire des modèles précédents !

L'investisseur en climat et énergie propre, et écrivain, Ramez Naam, a été encore plus direct :

Sur l'indice de capacité Epoch (Epoch Capabilities Index, ECI), Mythos ne montre pas de tendance à l'accélération, il n'est qu'un peu plus fort que GPT 5.4.

https://epoch.ai/eci/

Mais il suffit d'aligner le rapport ECI interne d'Anthropic avec le rapport ECI officiel public d'Epoch AI pour constater que Mythos ne semble pas accélérer l'ECI.

Tout est une manœuvre d'Anthropic !

Dans la fiche système, Anthropic admet également : les scores ECI rapportés pour les modèles comme Mythos sont entachés d'une plus grande incertitude.

De plus, les progrès d'Anthropic sur Mythos proviennent de recherches humaines, sans aide significative de modèles d'IA. Il n'y a pas encore eu d'amélioration auto-récursive (Recursive Self Improvement) significative.

Apocalypse IA, mise en scène ?

Auparavant, Anthropic avait également encouragé les médias (comme « 60 Minutes ») à couvrir la « recherche sur le chantage », en exagérant les faits et en manipulant l'opinion, ce que le grand investisseur David Sacks a qualifié d'« escroquerie ».

Sacks observe un schéma clair : chaque fois qu'Anthropic publie un nouveau modèle, il sort simultanément une étude de sécurité effrayante pour faire la une des journaux et influencer l'opinion publique.

À ce sujet, il ironise : « Anthropic a prouvé qu'elle excellait dans deux choses : publier des produits et effrayer les gens ».

Il ne doute pas qu'Anthropic puisse créer d'excellents produits, mais cette attitude qui consiste à effrayer le public est questionnable.

Cette fois, on ne sait pas si Anthropic pratique le « marketing de la rareté », mais il ne fait aucun doute qu'elle protège sa propre rentabilité.

Mythos n'est pas sans progrès, mais Anthropic a emballé des « progrès limités » en une « menace de classe mondiale » ; plus ironiquement, tout en mettant en avant les risques de la super IA, les utilisateurs se plaignent qu'Opus 4.6 devient nettement plus bête.

Claude sérieusement abêti, le « lobe » peut-être coupé

Claude Mythos a réussi à « créer l'ambiance », mais la baisse d'intelligence d'Opus 4.6 mécontente beaucoup de monde.

Ces derniers jours, les plaintes pleuvent de partout.

Un internaute a déclaré carrément qu'Anthropic avait complètement transformé Opus 4.6 en légume.

Face au même casse-tête du lavage de voiture, Opus 4.5 a battu Opus 4.6.

Même un journal d'un responsable d'AMD a véritablement confirmé les soupçons collectifs de « lobectomie de Claude ».

Grâce à une analyse approfondie des journaux de conversation de Claude de janvier à mars, les résultats ont révélé :

La « longueur médiane de réflexion » de Claude est passée d'environ 2200 caractères à environ 600 caractères, ce qui signifie que sa capacité de raisonnement en profondeur a été considérablement réduite.

Entre février et mars, le volume de requêtes API a explosé de 80 fois. Comme le processus de réflexion de Claude est raccourci et que le taux de réussite par tentative diminue, les utilisateurs doivent réessayer fréquemment, ce qui consomme plus de tokens et fait grimper les coûts.

Un utilisateur abonné de longue date à Claude Max a également publié un long article pour dénoncer profondément Anthropic.

À ses yeux, Anthropic est empêtré dans une impasse de puissance de calcul, comme en témoignent le resserrement des limites d'utilisation et le forcing pour réduire la consommation de tokens.

Cependant, ce qui l'indigne encore plus que les goulots d'étranglement techniques, c'est sa stratégie produit « qui ne fait pas son travail ».

Alors que le modèle central est instable et buggé, ils gaspillent une précieuse puissance de calcul dans le développement de fonctions fantaisistes comme le animal de compagnie de terminal « /buddy ».

C'est probablement la « fausse note temporelle » la plus absurde de l'histoire de l'IA : dans le laboratoire, Claude Mythos détruit le monde, tandis que sur le web, Opus 4.6 voit son QI chuter vertigineusement.

Anthropic a réussi à créer une « super IA de Schrödinger ».

Références :

https://officechai.com/ai/anthropic-and-openai-are-exaggerating-cybersecurity-risk-says-hacker-george-hotz/

https://x.com/stanislavfort/status/2041922370206654879?s=20

https://aisle.com/blog/ai-cybersecurity-after-mythos-the-jagged-frontier

https://x.com/cgtwts/status/2043095382121681272?s=20

https://www.reddit.com/r/ClaudeAI/comments/1siqwmp/anthropic_stop_shipping_seriously/

Cet article provient du compte WeChat public «新智元» (New Wisdom Yuan), auteur : 新智元

Трендові криптовалюти

Пов'язані питання

QQuelle a été la réaction de Wall Street face à l'annonce de Claude Mythos d'Anthropic ?

AWall Street a paniqué, conduisant les régulateurs financiers américains à convoquer d'urgence une réunion avec les grandes banques. Ils craignaient que Mythos ne déclenche une tempête d'attaques réseau sans précédent, pilotée par l'IA.

QSelon les tests de AISLE, quel modèle a réussi à identifier la vulnérabilité phare de FreeBSD trouvée par Mythos, et quelle était sa taille ?

AUn modèle open source, GPT-OSS-20b, avec seulement 3,6 milliards de paramètres activés, a identifié avec précision la vulnérabilité phare de FreeBSD découverte par Mythos.

QQuels sont les trois principaux problèmes mis en évidence par Tom's Hardware concernant les milliers de vulnérabilités découvertes par Mythos ?

ALes trois problèmes principaux sont : 1) Un biais d'échantillon (beaucoup de vulnérabilités dans des logiciels anciens et non maintenus), 2) L'impossibilité d'exploiter de nombreuses faiblesses dans des environnements réels, et 3) Des résultats basés sur seulement 198 révisions manuelles, ce qui est une base trop faible.

QQuel hacker et expert en sécurité a vivement critiqué l'exagération des risques par Anthropic et OpenAI, et quelle était son argumentation principale ?

ALe hacker et expert en sécurité George Hotz a critiqué cette exagération. Son argument principal est que les vulnérabilités logicielles sont plus faciles à trouver que ne le prétendent les laboratoires d'IA, et que la rareté des vulnérabilités zero-day est due à des problèmes de légalité (pirater des systèmes est illégal), et non à une difficulté technique.

QQuel changement dans le comportement de Claude Opus 4.6 a été observé, suggérant une 'lobotomie' ou une réduction de ses capacités ?

AUne analyse des journaux de conversation de Claude a révélé que sa 'longueur de réflexion médiane' était passée d'environ 2200 caractères à seulement 600 caractères, ce qui signifie une compression drastique de sa capacité de raisonnement en profondeur. Les utilisateurs ont dû effectuer 80 fois plus de requêtes API pour obtenir des résultats, augmentant leurs coûts.

Пов'язані матеріали

The Domestic Answer to Space Computing Power: Photonics Are More Efficient, Musk and Huang's Approaches Are Too Roundabout

The Space Computing Race: A Photonic Advantage The competition for space-based computing has intensified, with figures like Elon Musk and NVIDIA's Jensen Huang highlighting its potential. Musk predicts solar-powered AI satellites could offer the most cost-effective computing by 2032. However, space presents extreme challenges for traditional electronic chips: radiation from cosmic particles can cause errors, the vacuum environment hinders heat dissipation, and limited solar power constrains energy-hungry systems. Photonic computing, using light instead of electrons, offers a promising solution. Its core advantages for space are threefold: 1) **Radiation Resistance**: Photons are charge-neutral, making them inherently immune to particle interference. 2) **Low Heat Generation**: Light propagation in waveguides generates minimal heat, bypassing critical thermal management issues. 3) **Low Power Consumption**: Photonic chips have near-zero static power draw, aligning perfectly with the energy constraints of satellites. Furthermore, for a given payload weight and volume, photonic systems can potentially deliver higher total compute density. Since they require less bulky cooling and power infrastructure, more space can be allocated to the compute units themselves. While photonic computing holds great promise, current industry approaches face hurdles like the memory-compute bottleneck (separate storage and processing) and challenges in large-scale integration. Engineering for space—withstanding launch vibrations and validating full system operation in orbit—remains a critical step. The path forward resembles the evolution from single GPUs to computing clusters, but via a photonic route. As electronic chips approach physical limits in miniaturization, photonic computing and optical interconnects (光算光联) may provide a key alternative to bypass these constraints and define the next generation of space-based computing capabilities.

marsbit26 хв тому

The Domestic Answer to Space Computing Power: Photonics Are More Efficient, Musk and Huang's Approaches Are Too Roundabout

marsbit26 хв тому

Торгівля

Спот

Популярні статті

Що таке $S$

Розуміння SPERO: Комплексний огляд Вступ до SPERO Оскільки ландшафт інновацій продовжує еволюціонувати, виникнення технологій web3 та криптовалютних проектів відіграє ключову роль у формуванні цифрового майбутнього. Один з проектів, який привернув увагу в цій динамічній сфері, — це SPERO, позначений як SPERO,$$s$. Ця стаття має на меті зібрати та представити детальну інформацію про SPERO, щоб допомогти ентузіастам та інвесторам зрозуміти його основи, цілі та інновації в рамках web3 та крипто-сектору. Що таке SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ — це унікальний проект у криптопросторі, який прагне використати принципи децентралізації та технології блокчейн для створення екосистеми, що сприяє залученню, корисності та фінансовій інклюзії. Проект розроблений для полегшення взаємодії між користувачами новими способами, надаючи їм інноваційні фінансові рішення та послуги. У своїй основі SPERO,$$s$ прагне надати можливості індивідам, забезпечуючи інструменти та платформи, які покращують користувацький досвід у криптовалютному просторі. Це включає в себе можливість більш гнучких методів транзакцій, сприяння ініціативам, що підтримуються спільнотою, та створення шляхів для фінансових можливостей через децентралізовані додатки (dApps). Основна концепція SPERO,$$s$ обертається навколо інклюзивності, прагнучи зменшити розриви в традиційній фінансовій системі, використовуючи переваги технології блокчейн. Хто є творцем SPERO,$$s$? Особистість творця SPERO,$$s$ залишається дещо невідомою, оскільки є обмежені публічно доступні ресурси, що надають детальну інформацію про його засновників. Ця відсутність прозорості може бути наслідком зобов'язання проекту до децентралізації — етики, яку багато проектів web3 поділяють, ставлячи колективні внески вище за індивідуальне визнання. Зосереджуючи обговорення навколо спільноти та її колективних цілей, SPERO,$$s$ втілює суть наділення без виділення конкретних осіб. Таким чином, розуміння етики та місії SPERO є більш важливим, ніж ідентифікація єдиного творця. Хто є інвесторами SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ підтримується різноманітними інвесторами, починаючи від венчурних капіталістів до ангельських інвесторів, які прагнуть сприяти інноваціям у крипто-секторі. Зосередження цих інвесторів зазвичай узгоджується з місією SPERO — пріоритет надається проектам, які обіцяють технологічний прогрес у суспільстві, фінансову інклюзію та децентралізоване управління. Ці інвесторські фонди зазвичай зацікавлені в проектах, які не лише пропонують інноваційні продукти, але й позитивно впливають на спільноту блокчейн та її екосистеми. Підтримка з боку цих інвесторів підкріплює SPERO,$$s$ як значного конкурента в швидко змінюваній сфері крипто-проектів. Як працює SPERO,$$s$? SPERO,$$s$ використовує багатогранну структуру, яка відрізняє його від традиційних криптовалютних проектів. Ось деякі ключові особливості, які підкреслюють його унікальність та інноваційність: Децентралізоване управління: SPERO,$$s$ інтегрує моделі децентралізованого управління, надаючи користувачам можливість активно брати участь у процесах прийняття рішень щодо майбутнього проекту. Цей підхід сприяє відчуттю власності та відповідальності серед членів спільноти. Корисність токена: SPERO,$$s$ використовує свій власний криптовалютний токен, розроблений для виконання різних функцій в екосистемі. Ці токени дозволяють здійснювати транзакції, отримувати винагороди та полегшувати послуги, що пропонуються на платформі, підвищуючи загальну залученість та корисність. Шарова архітектура: Технічна архітектура SPERO,$$s$ підтримує модульність та масштабованість, що дозволяє безперешкодно інтегрувати додаткові функції та додатки в міру розвитку проекту. Ця адаптивність є надзвичайно важливою для збереження актуальності в постійно змінюваному крипто-ландшафті. Залучення спільноти: Проект підкреслює ініціативи, що підтримуються спільнотою, використовуючи механізми, які стимулюють співпрацю та зворотний зв'язок. Підтримуючи сильну спільноту, SPERO,$$s$ може краще задовольняти потреби користувачів та адаптуватися до ринкових тенденцій. Фокус на інклюзію: Пропонуючи низькі комісії за транзакції та зручні інтерфейси, SPERO,$$s$ прагне залучити різноманітну базу користувачів, включаючи осіб, які раніше не брали участі в крипто-просторі. Це зобов'язання до інклюзії узгоджується з його загальною місією наділення через доступність. Хронологія SPERO,$$s$ Розуміння історії проекту надає важливі уявлення про його розвиток та етапи. Нижче наведено пропоновану хронологію, що відображає значні події в еволюції SPERO,$$s$: Етап концептуалізації та ідеації: Початкові ідеї, що стали основою SPERO,$$s$, були сформовані, тісно пов'язані з принципами децентралізації та фокусом на спільноті в індустрії блокчейн. Запуск білого паперу проекту: Після концептуального етапу був випущений комплексний білий папір, що детально описує бачення, цілі та технологічну інфраструктуру SPERO,$$s$, щоб залучити інтерес та зворотний зв'язок від спільноти. Створення спільноти та ранні залучення: Активні зусилля були спрямовані на створення спільноти ранніх прихильників та потенційних інвесторів, що полегшило обговорення цілей проекту та отримання підтримки. Подія генерації токенів: SPERO,$$s$ провів подію генерації токенів (TGE) для розподілу своїх рідних токенів серед ранніх прихильників та встановлення початкової ліквідності в екосистемі. Запуск початкового dApp: Перший децентралізований додаток (dApp), пов'язаний з SPERO,$$s$, став доступним, дозволяючи користувачам взаємодіяти з основними функціями платформи. Постійний розвиток та партнерства: Безперервні оновлення та вдосконалення пропозицій проекту, включаючи стратегічні партнерства з іншими учасниками блокчейн-простору, сформували SPERO,$$s$ у конкурентоспроможного та еволюціонуючого гравця на крипто-ринку. Висновок SPERO,$$s$ є свідченням потенціалу web3 та криптовалют для революціонізації фінансових систем та наділення індивідів. Завдяки зобов'язанню до децентралізованого управління, залучення спільноти та інноваційно спроектованих функцій, він прокладає шлях до більш інклюзивного фінансового ландшафту. Як і з будь-якими інвестиціями в швидко змінюваному крипто-просторі, потенційним інвесторам та користувачам рекомендується ретельно досліджувати та обдумано взаємодіяти з поточними подіями в SPERO,$$s$. Проект демонструє інноваційний дух крипто-індустрії, запрошуючи до подальшого дослідження його численних можливостей. Хоча подорож SPERO,$$s$ ще триває, його основні принципи можуть справді вплинути на майбутнє того, як ми взаємодіємо з технологією, фінансами та один з одним у взаємопов'язаних цифрових екосистемах.

109 переглядів усьогоОпубліковано 2024.12.17Оновлено 2024.12.17

Що таке $S$

Що таке AGENT S

Агент S: Майбутнє автономної взаємодії в Web3 Вступ У постійно змінюваному ландшафті Web3 та криптовалюти інновації постійно переосмислюють, як люди взаємодіють з цифровими платформами. Один з таких новаторських проектів, Агент S, обіцяє революціонізувати взаємодію людини з комп'ютером через свою відкриту агентну структуру. Прокладаючи шлях для автономних взаємодій, Агент S прагне спростити складні завдання, пропонуючи трансформаційні застосування в штучному інтелекті (ШІ). Це детальне дослідження заглиблюється в складності проекту, його унікальні особливості та наслідки для сфери криптовалюти. Що таке Агент S? Агент S є революційною відкритою агентною структурою, спеціально розробленою для вирішення трьох основних викликів в автоматизації комп'ютерних завдань: Набуття специфічних знань у галузі: Структура інтелектуально навчається з різних зовнішніх джерел знань та внутрішнього досвіду. Цей подвійний підхід дозволяє їй створити багатий репозиторій специфічних знань у галузі, покращуючи її продуктивність у виконанні завдань. Планування на довгих горизонтах завдань: Агент S використовує планування з підкріпленням досвіду, стратегічний підхід, який полегшує ефективний розподіл та виконання складних завдань. Ця функція значно підвищує її здатність ефективно та результативно управляти кількома підзавданнями. Обробка динамічних, неоднорідних інтерфейсів: Проект представляє Інтерфейс Агент-Комп'ютер (ACI), інноваційне рішення, яке покращує взаємодію між агентами та користувачами. Використовуючи багатомодальні великі мовні моделі (MLLMs), Агент S може безперешкодно орієнтуватися та маніпулювати різноманітними графічними інтерфейсами користувача. Завдяки цим новаторським функціям Агент S надає надійну структуру, яка вирішує складнощі, пов'язані з автоматизацією людської взаємодії з машинами, прокладаючи шлях для численних застосувань у ШІ та за його межами. Хто є творцем Агент S? Хоча концепція Агент S є фундаментально новаторською, конкретна інформація про його творця залишається невідомою. Творець наразі невідомий, що підкреслює або початкову стадію проекту, або стратегічний вибір зберегти засновників у таємниці. Незважаючи на анонімність, акцент залишається на можливостях та потенціалі структури. Хто є інвесторами Агент S? Оскільки Агент S є відносно новим у криптографічній екосистемі, детальна інформація про його інвесторів та фінансових спонсорів не задокументована. Відсутність публічно доступних відомостей про інвестиційні фонди або організації, що підтримують проект, викликає питання щодо його фінансової структури та дорожньої карти розвитку. Розуміння підтримки є критично важливим для оцінки стійкості проекту та потенційного впливу на ринок. Як працює Агент S? В основі Агент S лежить передова технологія, яка дозволяє йому ефективно функціонувати в різних умовах. Його операційна модель побудована навколо кількох ключових функцій: Взаємодія з комп'ютером, подібна до людської: Структура пропонує розширене планування ШІ, прагнучи зробити взаємодії з комп'ютерами більш інтуїтивними. Імітуючи людську поведінку при виконанні завдань, вона обіцяє підвищити досвід користувачів. Наративна пам'ять: Використовується для використання високорівневого досвіду, Агент S використовує наративну пам'ять для відстеження історій завдань, тим самим покращуючи свої процеси прийняття рішень. Епізодична пам'ять: Ця функція надає користувачам покрокові інструкції, дозволяючи структурі пропонувати контекстуальну підтримку в міру виконання завдань. Підтримка OpenACI: Завдяки можливості працювати локально, Агент S дозволяє користувачам зберігати контроль над своїми взаємодіями та робочими процесами, узгоджуючи з децентралізованою етикою Web3. Легка інтеграція з зовнішніми API: Його універсальність і сумісність з різними платформами ШІ забезпечують те, що Агент S може безперешкодно вписатися в існуючі технологічні екосистеми, роблячи його привабливим вибором для розробників та організацій. Ці функціональні можливості колективно сприяють унікальному положенню Агент S у крипто-просторі, оскільки він автоматизує складні, багатоступеневі завдання з мінімальним втручанням людини. У міру розвитку проекту його потенційні застосування в Web3 можуть переосмислити, як відбуваються цифрові взаємодії. Хронологія Агент S Розробка та етапи Агент S можуть бути узагальнені в хронології, яка підкреслює його значні події: 27 вересня 2024 року: Концепція Агент S була представлена в комплексній науковій статті під назвою “Відкрита агентна структура, яка використовує комп'ютери як людина”, що демонструє основи проекту. 10 жовтня 2024 року: Наукова стаття була опублікована на arXiv, пропонуючи детальне дослідження структури та її оцінки продуктивності на основі бенчмарку OSWorld. 12 жовтня 2024 року: Було випущено відеопрезентацію, що надає візуальне уявлення про можливості та особливості Агент S, ще більше залучаючи потенційних користувачів та інвесторів. Ці маркери в хронології не лише ілюструють прогрес Агент S, але й вказують на його прихильність до прозорості та залучення громади. Ключові моменти про Агент S У міру розвитку структури Агент S кілька ключових характеристик виділяються, підкреслюючи її новаторський характер та потенціал: Інноваційна структура: Розроблена для забезпечення інтуїтивного використання комп'ютерів, подібного до людської взаємодії, Агент S пропонує новий підхід до автоматизації завдань. Автономна взаємодія: Здатність автономно взаємодіяти з комп'ютерами через GUI означає стрибок до більш інтелектуальних та ефективних обчислювальних рішень. Автоматизація складних завдань: Завдяки своїй надійній методології він може автоматизувати складні, багатоступеневі завдання, роблячи процеси швидшими та менш схильними до помилок. Безперервне вдосконалення: Механізми навчання дозволяють Агенту S покращуватися на основі минулого досвіду, постійно підвищуючи свою продуктивність та ефективність. Універсальність: Його адаптивність до різних операційних середовищ, таких як OSWorld та WindowsAgentArena, забезпечує його здатність служити широкому спектру застосувань. Оскільки Агент S займає своє місце в ландшафті Web3 та криптовалюти, його потенціал покращити можливості взаємодії та автоматизувати процеси означає значний прогрес у технологіях ШІ. Завдяки своїй інноваційній структурі Агент S є прикладом майбутнього цифрових взаємодій, обіцяючи більш безперешкодний та ефективний досвід для користувачів у різних галузях. Висновок Агент S представляє собою сміливий крок вперед у поєднанні ШІ та Web3, з можливістю переосмислити, як ми взаємодіємо з технологією. Хоча проект все ще на ранніх стадіях, можливості для його застосування є величезними та переконливими. Завдяки своїй комплексній структурі, що вирішує критичні виклики, Агент S прагне вивести автономні взаємодії на передній план цифрового досвіду. У міру того, як ми заглиблюємося в сфери криптовалюти та децентралізації, проекти, подібні до Агент S, безсумнівно, відіграватимуть ключову роль у формуванні майбутнього технологій та співпраці людини з комп'ютером.

738 переглядів усьогоОпубліковано 2025.01.14Оновлено 2025.01.14

Що таке AGENT S

Як купити S

Ласкаво просимо до HTX.com! Ми зробили покупку Sonic (S) простою та зручною. Дотримуйтесь нашої покрокової інструкції, щоб розпочати свою криптовалютну подорож.Крок 1: Створіть обліковий запис на HTXВикористовуйте свою електронну пошту або номер телефону, щоб зареєструвати обліковий запис на HTX безплатно. Пройдіть безпроблемну реєстрацію й отримайте доступ до всіх функцій.ЗареєструватисьКрок 2: Перейдіть до розділу Купити крипту і виберіть спосіб оплатиКредитна/дебетова картка: використовуйте вашу картку Visa або Mastercard, щоб миттєво купити Sonic (S).Баланс: використовуйте кошти з балансу вашого рахунку HTX для безперешкодної торгівлі.Треті особи: ми додали популярні способи оплати, такі як Google Pay та Apple Pay, щоб підвищити зручність.P2P: Торгуйте безпосередньо з іншими користувачами на HTX.Позабіржова торгівля (OTC): ми пропонуємо індивідуальні послуги та конкурентні обмінні курси для трейдерів.Крок 3: Зберігайте свої Sonic (S)Після придбання Sonic (S) збережіть його у своєму обліковому записі на HTX. Крім того, ви можете відправити його в інше місце за допомогою блокчейн-переказу або використовувати його для торгівлі іншими криптовалютами.Крок 4: Торгівля Sonic (S)Легко торгуйте Sonic (S) на спотовому ринку HTX. Просто увійдіть до свого облікового запису, виберіть торгову пару, укладайте угоди та спостерігайте за ними в режимі реального часу. Ми пропонуємо зручний досвід як для початківців, так і для досвідчених трейдерів.

1.6k переглядів усьогоОпубліковано 2025.01.15Оновлено 2026.06.02

Як купити S

Обговорення

Ласкаво просимо до спільноти HTX. Тут ви можете бути в курсі останніх подій розвитку платформи та отримати доступ до професійної ринкової інформації. Нижче представлені думки користувачів щодо ціни S (S).

活动图片