了解 Manus 的积分消耗和 AI 行为
本文全面概述了积分在 Manus 平台中的使用方式，并阐明了某些 AI 行为（例如幻觉）。清晰地理解这些方面将使用户能够更有效地利用 Manus，并以更高的效率管理他们的互动。
积分消耗的机制
目前，Manus 尚不具备自主判断或调节积分消耗的能力。每次互动中使用的积分数量取决于所分配任务的复杂程度。
有关积分系统的更详细说明，我们建议您查阅我们关于积分的官方帮助中心文章，以及以下链接中的官方积分使用文档： https://manus.im/help/credits.
优化积分使用的策略
如果您发现您的积分消耗速度很快，以下建议可能有助于优化您的使用：
策略 | 描述 |
任务分解 | 建议不要在一次冗长的对话中发布一系列指令，而是将复杂的任务分解为更小、更集中的子任务。Manus 需要处理的上下文负载越大，相应的执行成本就越高。 |
初始精确度 | 在对话开始时以高度精确的方式阐明您的要求，可以显著减少整体上下文长度，从而节省积分消耗。 |
详细说明 | 提供详细且具体的说明，将有助于更有效地达成您的预期结果，最大限度地减少迭代澄清的需要以及相关的积分支出。 |
未来积分消耗透明度的增强
从用户体验的角度来看，我们认识到用户普遍渴望实时了解积分消耗情况，并希望在任务开始前就能估算积分支出。我们的产品管理团队已将此确定为关键改进领域，并正在努力寻找解决方案。我们预计在不久的将来会推出新功能来解决这个问题。非常感谢您的持续支持，我们鼓励您随时关注 Manus 的未来更新。
AI 幻觉入门
AI 幻觉定义为人工智能生成不正确或完全捏造的信息的情况。了解这些潜在情况对于准确解释 Manus 的回复至关重要。下表概述了 AI 幻觉可能出现的常见场景：
场景 | 描述 |
关于积分消耗的承诺 | Manus 有时可能会生成关于特定任务将消耗多少积分的陈述。如前所述，系统尚未配备提供准确积分使用预测的能力。任何此类陈述都应被视为幻觉，而非事实承诺。 |
承认系统性问题 | 在某些情况下，Manus 似乎会承认其自身系统中的问题或错误。虽然 AI 被设计为具有会话性和帮助性，但它偶尔缺乏自我意识和对技术问题进行自我诊断的能力。这些“承认”通常是针对用户表达的挫败感的程序化响应的一部分，不应被解释为对真正系统级故障的确认。 |
无法实现行动的承诺 | Manus 偶尔可能会承诺执行超出其当前操作能力范围的任务。例如，它可能会声称能够在物理世界中执行操作，或保证一个技术上不可行的特定结果。用户必须批判性地评估 AI 所做的断言，并清楚地了解平台的固有局限性。 |
捏造的内容 | 这包括完全捏造的、不存在的信息——例如捏造不存在的学术论文、虚假的引用来源或虚构的历史事件。 |
逻辑幻觉 | Manus 偶尔可能会在推理过程中产生逻辑错误或矛盾。这包括在同一回复中提供相互矛盾的结论。 |
我们相信本文已为您提供了关于 Manus 运营细微差别的宝贵见解。我们的团队将坚定不移地致力于平台的持续改进，目标是提供更透明、更可靠的用户体验。感谢您的持续支持。
常见相关问题：
为什么我在开始任务之前看不到积分估算？
如何减少我的积分消耗？
是什么让任务变得复杂？