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

marsbitXuất bản vào 2026-04-12Cập nhật gần nhất vào 2026-04-12

Tóm tắt

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

Tiền kỹ thuật số thịnh hành

Câu hỏi Liên quan

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.

Nội dung Liên quan

Câu trả lời nội địa cho năng lực tính toán không gian: Sử dụng photon hiệu quả hơn, Musk và Hoàng Nhân Huân đều quá rắc rối

Cuộc đua sức mạnh tính toán trong không gian đã trở thành một cuộc chạy đua vũ trang thực sự. Các tập đoàn như SpaceX của Elon Musk và NVIDIA của Jensen Huang đang định hướng tương lai, nhưng các thách thức kỹ thuật trong không gian - như bức xạ, tản nhiệt và tiêu thụ năng lượng - vô cùng khắc nghiệt so với trên mặt đất. Giải pháp tiềm năng nằm ở chip tính toán bằng quang tử (quang học). Không giống chip điện tử truyền thống, chip quang học sử dụng photon, có ba lợi thế chính cho môi trường vũ trụ: kháng bức xạ tự nhiên (vì photon không mang điện tích), gần như không sinh nhiệt và tiêu thụ điện năng cực thấp. Những đặc điểm này cho phép đạt được tổng sức mạnh tính toán cao hơn trong cùng một trọng tải và không gian hạn chế của vệ tinh. Trong khi chip điện tử đang tiến gần đến giới hạn vật lý của quy trình vi chế tạo, chip quang học phát triển sức mạnh thông qua việc mở rộng quy mô và tận dụng các chiều không gian của ánh sáng như bước sóng và phân cực. Tuy nhiên, ngành công nghiệp vẫn cần vượt qua những thách thức như sự tách biệt giữa bộ nhớ và tính toán, khó khăn trong tích hợp quy mô lớn, và đặc biệt là các rào cản kỹ thuật để đưa hệ thống lên không gian (như độ ổn định cấu trúc dưới rung động phóng tên lửa). Con đường phát triển sức mạnh tính toán trên quỹ đạo (thiên cơ) vẫn còn ở giai đoạn rất sớm, đòi hỏi vượt qua nhiều vấn đề về xác minh công nghệ, tích hợp hệ thống và triển khai quy mô. Khi chi phí tổng hợp trở nên cạnh tranh với tính toán mặt đất hoặc mang lại các dịch vụ độc đáo, việc thương mại hóa mới thực sự cất cánh. Tính toán và kết nối bằng quang tử (quang toán quang liên) có thể là lá bài then chốt để vượt qua các ràng buộc vật lý và định hình tương lai của chòm sao năng lực tính toán trong không gian.

marsbit22 phút trước

Câu trả lời nội địa cho năng lực tính toán không gian: Sử dụng photon hiệu quả hơn, Musk và Hoàng Nhân Huân đều quá rắc rối

marsbit22 phút trước

Cá voi lớn đặt lệnh short ZEC trị giá 4,92 triệu USD – Zcash có thể phục hồi về mức 520 đô la?

Cá voi lớn Garrett Bullish đã mở một vị thế short mới trị giá 4,92 triệu USD với đòn bẩy 2x vào ZEC ở mức giá 417,80 USD, củng cố lập trường giảm giá của mình sau hai giao dịch thành công trước đó. Tuy nhiên, dữ liệu phái sinh cho thấy một bức tranh khác: Chỉ số 90 ngày Futures Taker CVD vẫn cho thấy sự thống trị của phe mua, với các lệnh thị trường liên tục được hấp thụ. Về mặt kỹ thuật, ZEC đang giao dịch dưới kênh giá tăng đã bị phá vỡ, với kháng cự chính gần nhất ở 520 USD và hỗ trợ ở 335,50 USD. Áp lực giảm giá có vẻ chậm lại khi giá ổn định quanh 413 USD. Chỉ báo Stochastic RSI rơi vào vùng quá bán mạnh, phản ánh điều kiện bán tháo có thể đã kiệt sức, trong khi Parabolic SAR vẫn ở dưới giá, cho thấy xu hướng lớn vẫn có lợi cho phe mua. Tóm lại, dù vị thế short của cá voi gia tăng áp lực giảm giá, áp lực mua từ phía dẫn dắt thị trường vẫn tồn tại. Khả năng phục hồi của ZEC phụ thuộc vào việc giá có vượt lên được kênh cũ và mức 520 USD hay không. Nếu thất bại, mức hỗ trợ 335,50 USD có thể là mục tiêu tiếp theo.

ambcrypto50 phút trước

Cá voi lớn đặt lệnh short ZEC trị giá 4,92 triệu USD – Zcash có thể phục hồi về mức 520 đô la?

ambcrypto50 phút trước

Cổ Phiếu Sol Strategies Tăng 22% Khi Mô Hình Kho Bạc Doanh Nghiệp Solana Thu Hút Sự Chú Ý

Cổ phiếu Sol Strategies (STKE) đã tăng 22% vào ngày 26 tháng 6 năm 2026, diễn ra cùng lúc với việc giá SOL phục hồi mức 72 USD. Sự kiện này thu hút sự chú ý vào mô hình kho bạc doanh nghiệp tập trung vào Solana của công ty, một câu chuyện "cổ phiếu ủy quyền" cho altcoin. Câu chuyện nổi bật vì nó nằm ở giao điểm của biến động giá, cấu trúc thị trường và một xu hướng được giới trader theo dõi. Nó cung cấp một thước đo mới để đánh giá liệu môi trường crypto hiện tại được thúc đẩy bởi việc áp dụng mạng lưới thực tế, tiến bộ quy định hay chỉ là đầu cơ ngắn hạn. Bối cảnh thị trường hiện tại, nơi các đồng altcoin ngày càng được đánh giá dựa trên cơ bản riêng, khiến diễn biến này có ý nghĩa vượt ra ngoài một công ty hay token đơn lẻ. Độ bền của xu hướng này sẽ ảnh hưởng đến cách nhà đầu tư đánh giá Solana và các mô hình kho bạc tương tự trong những tuần tới. Cần theo dõi các xác nhận tiếp theo từ nguồn chính thức, dữ liệu on-chain, cũng như phản ứng của thanh khoản thị trường để xác định đây là một tin tức riêng lẻ hay khởi đầu của một chủ đề đầu tư rộng hơn.

bitcoinist2 giờ trước

Cổ Phiếu Sol Strategies Tăng 22% Khi Mô Hình Kho Bạc Doanh Nghiệp Solana Thu Hút Sự Chú Ý

bitcoinist2 giờ trước

Giao dịch

Giao ngay

Bài viết Nổi bật

AGENT S là gì

Agent S: Tương Lai của Tương Tác Tự Động trong Web3 Giới thiệu Trong bối cảnh không ngừng phát triển của Web3 và tiền điện tử, các đổi mới đang liên tục định nghĩa lại cách mà cá nhân tương tác với các nền tảng kỹ thuật số. Một dự án tiên phong như vậy, Agent S, hứa hẹn sẽ cách mạng hóa tương tác giữa con người và máy tính thông qua khung tác nhân mở của nó. Bằng cách mở đường cho các tương tác tự động, Agent S nhằm đơn giản hóa các nhiệm vụ phức tạp, cung cấp các ứng dụng chuyển đổi trong trí tuệ nhân tạo (AI). Cuộc khám phá chi tiết này sẽ đi sâu vào những phức tạp của dự án, các tính năng độc đáo của nó và những tác động đối với lĩnh vực tiền điện tử. Agent S là gì? Agent S đứng vững như một khung tác nhân mở đột phá, được thiết kế đặc biệt để giải quyết ba thách thức cơ bản trong việc tự động hóa các nhiệm vụ máy tính: Thu thập Kiến thức Cụ thể theo Miền: Khung này học một cách thông minh từ nhiều nguồn kiến thức bên ngoài và kinh nghiệm nội bộ. Cách tiếp cận kép này giúp nó xây dựng một kho lưu trữ phong phú về kiến thức cụ thể theo miền, nâng cao hiệu suất của nó trong việc thực hiện nhiệm vụ. Lập Kế Hoạch Qua Các Tầm Nhìn Nhiệm Vụ Dài Hạn: Agent S sử dụng lập kế hoạch phân cấp tăng cường kinh nghiệm, một cách tiếp cận chiến lược giúp phân chia và thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả. Tính năng này nâng cao đáng kể khả năng quản lý nhiều nhiệm vụ con một cách hiệu quả và hiệu suất. Xử Lý Các Giao Diện Động, Không Đều: Dự án giới thiệu Giao Diện Tác Nhân-Máy Tính (ACI), một giải pháp đổi mới giúp nâng cao tương tác giữa các tác nhân và người dùng. Sử dụng các Mô Hình Ngôn Ngữ Lớn Đa Phương Thức (MLLMs), Agent S có thể điều hướng và thao tác các giao diện người dùng đồ họa đa dạng một cách liền mạch. Thông qua những tính năng tiên phong này, Agent S cung cấp một khung vững chắc giải quyết các phức tạp liên quan đến việc tự động hóa tương tác giữa con người với máy móc, mở ra nhiều ứng dụng trong AI và hơn thế nữa. Ai là Người Tạo ra Agent S? Mặc dù khái niệm về Agent S là hoàn toàn đổi mới, thông tin cụ thể về người sáng lập vẫn còn mơ hồ. Người sáng lập hiện vẫn chưa được biết đến, điều này làm nổi bật giai đoạn sơ khai của dự án hoặc sự lựa chọn chiến lược để giữ kín các thành viên sáng lập. Bất chấp sự ẩn danh, sự chú ý vẫn tập trung vào khả năng và tiềm năng của khung này. Ai là Các Nhà Đầu Tư của Agent S? Vì Agent S còn tương đối mới trong hệ sinh thái mã hóa, thông tin chi tiết về các nhà đầu tư và những người tài trợ tài chính của nó không được ghi chép rõ ràng. Sự thiếu vắng thông tin công khai về các nền tảng đầu tư hoặc tổ chức hỗ trợ dự án dấy lên câu hỏi về cấu trúc tài trợ và lộ trình phát triển của nó. Hiểu biết về sự hỗ trợ là rất quan trọng để đánh giá tính bền vững và tác động tiềm năng của dự án. Agent S Hoạt Động Như Thế Nào? Tại cốt lõi của Agent S là công nghệ tiên tiến cho phép nó hoạt động hiệu quả trong nhiều bối cảnh khác nhau. Mô hình hoạt động của nó được xây dựng xung quanh một số tính năng chính: Tương Tác Giống Như Con Người: Khung này cung cấp lập kế hoạch AI tiên tiến, cố gắng làm cho các tương tác với máy tính trở nên trực quan hơn. Bằng cách bắt chước hành vi của con người trong việc thực hiện nhiệm vụ, nó hứa hẹn nâng cao trải nghiệm người dùng. Ký Ức Tường Thuật: Được sử dụng để tận dụng các trải nghiệm cấp cao, Agent S sử dụng ký ức tường thuật để theo dõi lịch sử nhiệm vụ, từ đó nâng cao quy trình ra quyết định của nó. Ký Ức Tình Huống: Tính năng này cung cấp cho người dùng hướng dẫn từng bước, cho phép khung này cung cấp hỗ trợ theo ngữ cảnh khi các nhiệm vụ diễn ra. Hỗ Trợ OpenACI: Với khả năng chạy cục bộ, Agent S cho phép người dùng duy trì quyền kiểm soát đối với các tương tác và quy trình làm việc của họ, phù hợp với tinh thần phi tập trung của Web3. Tích Hợp Dễ Dàng với Các API Bên Ngoài: Tính linh hoạt và khả năng tương thích với nhiều nền tảng AI khác nhau đảm bảo rằng Agent S có thể hòa nhập liền mạch vào các hệ sinh thái công nghệ hiện có, làm cho nó trở thành lựa chọn hấp dẫn cho các nhà phát triển và tổ chức. Những chức năng này cùng nhau góp phần vào vị trí độc đáo của Agent S trong không gian tiền điện tử, khi nó tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước với sự can thiệp tối thiểu của con người. Khi dự án phát triển, các ứng dụng tiềm năng của nó trong Web3 có thể định nghĩa lại cách mà các tương tác kỹ thuật số diễn ra. Thời Gian Phát Triển của Agent S Sự phát triển và các cột mốc của Agent S có thể được tóm tắt trong một dòng thời gian nêu bật các sự kiện quan trọng của nó: 27 tháng 9, 2024: Khái niệm về Agent S được ra mắt trong một bài nghiên cứu toàn diện mang tên “Một Khung Tác Nhân Mở Sử Dụng Máy Tính Như Một Con Người,” trình bày nền tảng cho dự án. 10 tháng 10, 2024: Bài nghiên cứu được công bố công khai trên arXiv, cung cấp một cái nhìn sâu sắc về khung và đánh giá hiệu suất của nó dựa trên tiêu chuẩn OSWorld. 12 tháng 10, 2024: Một video trình bày được phát hành, cung cấp cái nhìn trực quan về khả năng và tính năng của Agent S, thu hút thêm sự quan tâm từ người dùng và nhà đầu tư tiềm năng. Những dấu mốc trong dòng thời gian không chỉ minh họa sự tiến bộ của Agent S mà còn chỉ ra cam kết của nó đối với sự minh bạch và sự tham gia của cộng đồng. Những Điểm Chính Về Agent S Khi khung Agent S tiếp tục phát triển, một số thuộc tính chính nổi bật, nhấn mạnh tính đổi mới và tiềm năng của nó: Khung Đổi Mới: Được thiết kế để cung cấp cách sử dụng máy tính trực quan giống như tương tác của con người, Agent S mang đến một cách tiếp cận mới cho việc tự động hóa nhiệm vụ. Tương Tác Tự Động: Khả năng tương tác tự động với máy tính thông qua GUI đánh dấu một bước tiến tới các giải pháp tính toán thông minh và hiệu quả hơn. Tự Động Hóa Nhiệm Vụ Phức Tạp: Với phương pháp mạnh mẽ của nó, nó có thể tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, nhiều bước, làm cho các quy trình nhanh hơn và ít sai sót hơn. Cải Tiến Liên Tục: Các cơ chế học tập cho phép Agent S cải thiện từ các trải nghiệm trước đó, liên tục nâng cao hiệu suất và hiệu quả của nó. Tính Linh Hoạt: Khả năng thích ứng của nó trên các môi trường hoạt động khác nhau như OSWorld và WindowsAgentArena đảm bảo rằng nó có thể phục vụ một loạt các ứng dụng rộng rãi. Khi Agent S định vị mình trong bối cảnh Web3 và tiền điện tử, tiềm năng của nó để nâng cao khả năng tương tác và tự động hóa quy trình đánh dấu một bước tiến quan trọng trong công nghệ AI. Thông qua khung đổi mới của mình, Agent S minh họa cho tương lai của các tương tác kỹ thuật số, hứa hẹn một trải nghiệm liền mạch và hiệu quả hơn cho người dùng trên nhiều ngành công nghiệp khác nhau. Kết luận Agent S đại diện cho một bước nhảy vọt táo bạo trong sự kết hợp giữa AI và Web3, với khả năng định nghĩa lại cách chúng ta tương tác với công nghệ. Mặc dù vẫn còn ở giai đoạn đầu, những khả năng cho ứng dụng của nó là rộng lớn và hấp dẫn. Thông qua khung toàn diện của mình giải quyết các thách thức quan trọng, Agent S nhằm đưa các tương tác tự động lên hàng đầu trong trải nghiệm kỹ thuật số. Khi chúng ta tiến sâu hơn vào các lĩnh vực tiền điện tử và phi tập trung, các dự án như Agent S chắc chắn sẽ đóng một vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của công nghệ và sự hợp tác giữa con người với máy tính.

Tổng lượt xem 893Xuất bản vào 2025.01.14Cập nhật vào 2025.01.14

AGENT S là gì

Làm thế nào để Mua S

Chào mừng bạn đến với HTX.com! Chúng tôi đã làm cho mua Sonic (S) trở nên đơn giản và thuận tiện. Làm theo hướng dẫn từng bước của chúng tôi để bắt đầu hành trình tiền kỹ thuật số của bạn.Bước 1: Tạo Tài khoản HTX của BạnSử dụng email hoặc số điện thoại của bạn để đăng ký tài khoản miễn phí trên HTX. Trải nghiệm hành trình đăng ký không rắc rối và mở khóa tất cả tính năng. Nhận Tài khoản của tôiBước 2: Truy cập Mua Crypto và Chọn Phương thức Thanh toán của BạnThẻ Tín dụng/Ghi nợ: Sử dụng Visa hoặc Mastercard của bạn để mua Sonic (S) ngay lập tức.Số dư: Sử dụng tiền từ số dư tài khoản HTX của bạn để giao dịch liền mạch.Bên thứ ba: Chúng tôi đã thêm những phương thức thanh toán phổ biến như Google Pay và Apple Pay để nâng cao sự tiện lợi.P2P: Giao dịch trực tiếp với người dùng khác trên HTX.Thị trường mua bán phi tập trung (OTC): Chúng tôi cung cấp những dịch vụ được thiết kế riêng và tỷ giá hối đoái cạnh tranh cho nhà giao dịch.Bước 3: Lưu trữ Sonic (S) của BạnSau khi mua Sonic (S), lưu trữ trong tài khoản HTX của bạn. Ngoài ra, bạn có thể gửi đi nơi khác qua chuyển khoản blockchain hoặc sử dụng để giao dịch những tiền kỹ thuật số khác.Bước 4: Giao dịch Sonic (S)Giao dịch Sonic (S) dễ dàng trên thị trường giao ngay của HTX. Chỉ cần truy cập vào tài khoản của bạn, chọn cặp giao dịch, thực hiện giao dịch và theo dõi trong thời gian thực. Chúng tôi cung cấp trải nghiệm thân thiện với người dùng cho cả người mới bắt đầu và người giao dịch dày dạn kinh nghiệm.

Tổng lượt xem 1.6kXuất bản vào 2025.01.15Cập nhật vào 2026.06.02

Làm thế nào để Mua S

Thảo luận

Chào mừng đến với Cộng đồng HTX. Tại đây, bạn có thể được thông báo về những phát triển nền tảng mới nhất và có quyền truy cập vào thông tin chuyên sâu về thị trường. Ý kiến ​​của người dùng về giá của S (S) được trình bày dưới đây.

活动图片