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日期: 2025-03-11 | 来源: 和讯网 | 有0人参与评论 | 字体: 小 中 大
与ChatGPT、Gemini等工具类似,Manus的核心仍是基于互联网语料库生成"最大公约数"答案。测试显示,要求其撰写关于Manus的报道大纲时,系统自动强调“技术突破”、“通用能力”等市场热词。评论人指出,Manus这种工作机制注定只能产出符合热点却缺乏深度的内容。
福布斯表示,Manus在制订标准化旅行计划时表现尚可,但涉及复杂决策(如突发天气下的航班改签)时,系统暴露出与OpenAI DeepResearch模型相似的缺陷——无法识别关键数据优先级,生成看似合理实则漏洞百出的方案。
福布斯认为,真正创造价值的AI企业,都在特定领域构建结构化工作流。比如通过解析网页代码模拟用户行为,实现端到端自动化测试的Octomind;在法律文件生成中嵌入专家决策逻辑,精准处理合规审查的Flank;基于消费数据动态生成个性化销售建议,重塑电商购物链路的r2decide。这些案例都表明,AI的成功不在于通用性,而在于业务场景的深度聚焦。
当Manus宣传其“全能代理”愿景时,行业先行者早已在医疗、金融等垂直领域建立护城河——通过限定决策范围提升可靠性,借助人机协同机制弥补算法短板。
福布斯还表示,对于AI,人类的监督至关重要。大多数公司在有效地将AI融入决策过程中都面临着困难。康奈尔课程反馈揭示,当前技术无法替代人类的核心决策能力。而Manus在人机协同决策方面所做甚少。
Manus演示的多APP联动看似炫酷,实则并未突破自动化工具的固有局限。反观亚马逊的Alexa,即将深度嵌入Microsoft Teams、Slack等办公生态,通过API级整合实现上下文感知。福布斯质疑,Manus是否能在短期内达到这样的集成水平。- 新闻来源于其它媒体,内容不代表本站立场!
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