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                人工智能新成員Manus和DeepSeek有何區(qū)別?

                近期,一款既能思考問題又能執(zhí)行任務的“智能體”AI產(chǎn)品——Manus引發(fā)廣泛關注,它和其他的AI大模型有什么區(qū)別,又能做什么呢?一起來看。

                記者在對話框中輸入一段指令,讓它幫著制作一個去新疆的旅行攻略,條件之一就是要有路線圖。屏幕上開始出現(xiàn)執(zhí)行這個任務的操作流程。

                總臺央視記者 張叢婧:經(jīng)過一系列復雜的步驟,我們可以看到,它給出了一個每天比較詳細的路線規(guī)劃圖,還是挺直觀的。還給出了一個PDF文件,它制作了一個詳細的目錄,里面包括天氣情況,還有交通和住宿推薦等。

                隨后,記者又下達了一個新任務,讓它制作一段科幻電影中地球飛過木星的動畫,要包括“行星發(fā)動機”等虛擬元素,一個可以拖動和縮放的3D動畫場景生成了。

                記者繼續(xù)嘗試讓它完成更高難度的操作,制作一個AI發(fā)展大事件回顧的網(wǎng)站。經(jīng)過測試和部署,它搭建起一個網(wǎng)站并進行了發(fā)布,可以看到,網(wǎng)頁上包含時間軸等多個任務欄,還有篩選功能。

                Manus和DeepSeek有何區(qū)別?

                DeepSeek和Manus這兩款備受矚目的AI產(chǎn)品到底是什么關系?我們再來深入了解一下。

                簡單來說,DeepSeek就像一個“超級大腦”,擅長寫代碼、解數(shù)學題,能記住海量書本知識。而Manus就像“團隊協(xié)作者”,背后有多個“小助手”分工合作,能聯(lián)網(wǎng)查資料,還能操作Excel、編程軟件等工具,像真人團隊一樣,逐步完成任務。

                Manus運營負責人 高浩洋:如果說我們把傳統(tǒng)的大模型比作人的“大腦”,Manus像是為這個“大腦”賦予了“手”和“工具”,這個是最大的區(qū)別。我們通過在工程化架構層面的一些創(chuàng)新,Manus能夠思考之后調用很多工具去執(zhí)行具體的任務,可以把我們普通人的創(chuàng)作力發(fā)揮出來,大家可以去嘗試一下它的上限和邊界在哪兒。

                人工智能領域的專家表示,Manus讓人工智能應用實現(xiàn)了從傳統(tǒng)的人機對話,向執(zhí)行任務轉變。

                中國軟件評測中心執(zhí)行主任 劉龍庚:不同于以往的AI應用主要側重于提供信息和建議,Manus更強調直接解決用戶問題,交付最終成果。

                人工智能產(chǎn)業(yè)火熱的背后

                今年一開年,各種人工智能新產(chǎn)品不斷涌現(xiàn),背后是什么原因,未來的發(fā)展前景又如何?

                中國軟件評測中心執(zhí)行主任 劉龍庚:從DeepSeek的“深度思考”到Manus的“精準執(zhí)行”,中國AI正在完成從技術突破到產(chǎn)業(yè)賦能的質變。

                我國基座大模型能力提升 AI應用拓寬

                在劉龍庚看來,正是因為我國基座大模型能力的提升,才讓這些人工智能應用領域不斷拓寬,新產(chǎn)品不斷涌現(xiàn)。此外,DeepSeek和Manus的先后出現(xiàn),說明眼下我國的AI企業(yè)可以根據(jù)自身的能力矩陣找到不同的創(chuàng)新賽道,基礎研發(fā)能力強的AI企業(yè)可以側重于底層算法架構的創(chuàng)新,產(chǎn)品化和工程化能力強的AI企業(yè)可以側重于產(chǎn)品創(chuàng)新和應用創(chuàng)新。

                中國軟件評測中心執(zhí)行主任 劉龍庚:agent(智能體)技術的進化正推動人工智能從“工具時代”邁向“協(xié)同時代”。未來五年,隨著“腦機協(xié)同”“具身智能”等前沿技術突破。agent(智能體)將不再是被動的工具,而是進化為組織智慧的外延。

                專家觀點:我國基礎研究 頂尖人才培養(yǎng)有待進步

                但是專家也同時指出,盡管DeepSeek和Manus讓世界看到了我國在人工智能領域的進步,但眼下其他各國也都紛紛加大了對人工智能領域的投入。美國在基礎理論、高端芯片等領域持續(xù)領跑,產(chǎn)品迭代持續(xù)加快。我國雖然在應用層面占優(yōu),但基礎研究短板、頂尖人才缺口等問題還有待進一步解決。專家認為,只有從基礎算法突破到場景應用深化,從算力網(wǎng)絡構建到人才梯隊培養(yǎng),每個環(huán)節(jié)持續(xù)投入,才能在全球AI競爭中占據(jù)主動地位,實現(xiàn)從“跟隨者”到“引領者”的全新跨越。

                來源:央視新聞客戶端

                責任編輯:王海山

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