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根据市场调研机构Statista数据显示,全球的AR/AR的市场规模预计目前将达到2500亿美元,Manus作为VR手套领域的领军企业,足以颠覆你的认知。本篇文章将带你解读Manus产品,针对用户提出的种种问题,Manus又将如何解决且让使用者放心?我们离“上帝之手”越来越近!

什么是Manus产品

Manus的创始人是肖弘(Manus和Monica的创始人)。Manus团队在2025年3月5日发布了Manus产品,对于这款AI产品,它可以自主执行任务,甚至是股票预测,它是基于Multiple Agent多代理系统的又一个智能体,结合了机器力学、计算机视觉、机器学习、传感器等多个技术,它的操作很灵活,目标在于突破传统机器臂的局限性,使得机器具备类似人类的手部感知、决策与执行能力,令人惊叹!

并且研究表明,Manus在GAIA基准测试中表现优异,超越了OpenAI的Deep Research,值得点赞

Manus核心技术支柱与功能

(1)触觉传感器。通过柔性电子和纳米材料模仿皮肤触觉,识别物理温度、纹理、硬度,借助上面的Manus手套就很好理解,它作为手和接触地的中间介,需要使两者达到高度的“零”距离

(2)视觉—动作联合建模。 3D重建:通过双目立体视觉实现亚毫米级物体定位(误差<0.1mm)  深度学习抓取策略:Google的数据集训练模型,抓取成功率达到92%

(3)动作环境感知。实时的SLAM技术:比如波士顿力Atlas机器人通过RGB-D相机与IMU融合,                                     实现0.05m/s动态避障

                                  物体姿态估计:MIT的Mask R-CNN变体在遮挡条件下仍能识别90%的随机                                      摆放物体 

(4)自主决策与任务进行。Manus内置先进的思考和规划能力,能够理解复杂的指令,分解任务并且调用适当的工具。当我们想搜索什么资料时,Manus会自动搜索最新数据、整理信息并输出结构化的文档

(5)多工具集成。从编写代码到处理文件,Manus支持多种工具的无缝调用,它不仅仅可以生成代码,还能直接执行并调试,确保结果的准确

(6)多格式交付。无论是生成文本,表格还是可视化图表,Manus都能根据需求输出多样化的成功,满足个人以及团队的广泛应用场景

Manus的应用场景

(1)首先可以解决各种教育问题,甚至生成视频教学材料,一键生成PPT,解决学习问题,幻想随着该项产品的成熟,可以减轻许多学生的压力,例如写个什么作文,分析某个题目,一键生成论文等等

(2)保险比较。它可以分析不同的保险政策,为你选择最优解

(3)市场研究。它可以帮你寻找某串代码的Bug,整合市场信息,帮助创业

(4)股票分析。深入市场的研究,设计互动式仪表板,帮助你进行投资

对于Manus的应用场景远远不止于此,AI产品的日益成熟,对整个国家的影响也是很大的

性能与基准测试

测试结果:

Manus的显著优势在于其在GAIA的基准测试中的表现。什么是GAIA呢?它是一个评估通用AI助手的基准,测试内容包括推理、多模态处理、网页浏览和工具使用能力。根据GAIA基准测试论文,GAIA提出了466个现实世界问题,对人类来说概念上很简单,但对与AI来说有着很大的挑战,人类在测试中得分92%,而配对插件的GPT-4仅得15%,这个差距确实很大。

Manus在所有三个难度级上都达到了最优的状态,超越了OpenAI的Deep Research。根据DataCamp博客,Deep Research由即将推出的o3模型驱动,适合市场分析、法律案例总结等任务。Manus的表现优于此,说明Manus在任务处理上更高一筹!

技术架构与局限性:

Manus的多代理系统(MAS)是其核心技术,通过云端虚拟机进行,确保性能和可扩展性。根据一些分析,Manus在专业领域,比如医疗、法律合同上依赖工具链,缺乏真正的领域知识泛华能力。

用户反馈与市场影响:

发布之后,社交媒体讨论很激烈,许多用用户邀请码进行测试。许多的测试人似乎都很满意,能执行几乎所有的计算任务,这说明Manus在用户体验上还是被认可的,但是也有用户反映为哈不能像DeepSeek那样公开测试,反而需要使用邀请码才行呢?针对这个问题,Manus团队给出了解释:

对于Manus产品的需求量,Manus团队超出预估,目前正在也全力完善这个产品!对于Manus中文版本,该团队正在开发中,相信不久,便可以公布测试!

Manus与DeepSeek

(1)底层的架构

维度DeepSeekManus
核心技术混合专家模型(MoE结构)多智能体协作+工具链调度
决策逻辑单线程深度推理0.1秒级任务拆解与并行执行

(2)功能差异

DeepSeek向着“超级大脑”方向发展,它令人最认可的是HumanEval代码生成82.6%通过率(碾压GPT-4),在数学竞赛上达到人类前5%水平,这是非常值得被认可的!

Manus更倾向于打造“数字打工人”。从需求理解到成果交付的端到端闭环,可以自动生成含动态演示的PPT的课件,它依赖工具链,缺点是跨平台自主创新力不足!

成本效率对比DeepSeek凭借MoE架构将推理成本压缩至GPT-4的1/10,而Manus通过异步执行实现“批量任务处理”,同时处理15份简历分析的总成本仅仅为单任务的3倍,这在企业级场景下更具优势!

AI人工智能的发展

AI的智能进展

结合当前AI技术与机器人的不断出现,GPT-4、DALL-E3等模型已实现文本、图像、语言的多模态交互,么来将进一步打通跨模态理解与生成,比如视频制作、3D生成,这些未来都可能交给AI来完成,在教育、行业设计、娱乐等方面不断革新

效率的提升

轻量化模型:MLOps工具推动模型压缩技术,使边缘设备也能运行高性能AI,推动互联网的发展。开元协议竞争方面,各个开源模型持续迭代,降低企业研发门槛,但可能引发技术标准碎片化问题

面临的社会挑战

AI的出现必然会替代许多岗位,这是必然趋势,但是同时也会产生许多的新岗位出现,根据世界经济论坛预测,到2027年AI将代替8500万个岗位,而随之产生的新岗位可能多达9700万个新岗位。企业需平衡技术创新与社会责任,个人需要继续深入学习,以适应时代的变化

AI如何实现问答

(1)对问答数据的不断积累

这些数据可以来自很多地方,比如百科全书、各大论坛、问答社区、医学领域等等,它都可以学习,然后对这些相关的数据进行预处理,进行裁剪、删除、添加,最后根据用户的需求,比如需要简单的一个总结,甚至是长达几万字的论文,它将这些术业专语进行分析处理,根据用户的身份进行适量的修饰

(2)从规则到生成式AI

基于规则的问答系统,适用场景比如数据库、Excel表格,通过关键词的匹配,达到正确的有效信息,通过遍历算法定位答案的节点,这些依赖人工制定规则,无法处理复杂的语境

(3)统计学习与检索式QA

关键技术采用词汇到文档的映射,快速筛选相关文档片段,通过TF-IDF或余弦相似度匹配问题与筛选答案,这些可以高效处理海量非结构化数据,但是答案质量依赖数据覆盖率和检索策略

(4)生产式AI

核心技术采用训练语言模型(如GPT、BERT)和微调(Fine-Tuning)。通过预训练、微调、推理生成来完成生产,根据用户的需求最后生成流畅的文本,也可能产生一些错误

AI的出现是否会取代程序员

综合目前AI的发展趋势,对许多岗位的影响是很大的,面临裁员也是一种趋势,那么程序员会被这么先进的AI取代吗?

我们在各个AI工具生成的代码,代码的逻辑,以及某个技术的解析,AI的回答比许多人甚至专业大佬都要全面,但是程序员的工作,其实是在和需求在拉扯,本质上是在观察和摸索人的需求,然后进行筛选,这个过程不是短时可以完成的,很耗费精力。因此想在短时取代程序员,并不可能,但是高级AI的出现,一定提高效率,这是必然的,当某个企业的效率提高,一定会加深对人的要求,这是必然趋势。

我们还需要考虑一个问题,AI会提高效率,但是AI毕竟只是一个产品,是产品就需要市场,那么对于这么高级的产品,它的对象一定是有界限的,比如你不能将智能手机、电脑推向部落,因此它的市场是受到影响的,在这里,考虑到大多数人失业的问题,那么就会引发一系列问题,比如现在的年轻人不想结婚、生育,这就影响了人口发展方向,对此,国家肯定会解决,AI产品是推动这个时代的发展,让更多的人生活越来越效率,而不是实现人类阶梯,这点我相信咱们得国家,所以面对这个趋势,是必然的,我们只有学习,而不能一直处于这个消极的情绪之中!

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