了解 Manus 的積分消耗和 AI 行為
本文全面概述了積分如何在 Manus 平台中被利用，並闡明了某些 AI 行為，例如幻覺。清晰地理解這些方面將使用戶能夠更有效地利用 Manus，並以更高的效率管理他們的互動。
積分消耗的機制
目前，Manus 尚不具備自主判斷或調節積分消耗的能力。每次互動中使用的積分數量取決於所分配任務的複雜程度。
有關積分系統的更詳細說明，我們建議您查閱我們關於積分的官方幫助中心文章，以及以下連結中的官方積分使用文件： https://manus.im/help/credits.
優化積分使用的策略
如果您發現您的積分消耗速度很快，以下建議可能會有助於優化您的使用：
策略 | 描述 |
任務分解 | 建議不要在一次冗長的對話中發布一系列指令，而是將複雜的任務分解為更小、更集中的子任務。Manus 需要處理的上下文負載越大，相應的執行成本就越高。 |
初始精確度 | 在對話開始時以高度精確的方式闡明您的要求，可以顯著減少整體上下文長度，從而節省積分消耗。 |
詳細說明 | 提供詳細且具體的說明，將有助於更有效地達成您的預期結果，最大限度地減少迭代澄清的需要以及相關的積分支出。 |
未來積分消耗透明度的增強
從使用者體驗的角度來看，我們認識到使用者普遍渴望即時了解積分消耗情況，並希望在任務開始前就能估算積分支出。我們的產品管理團隊已將此確定為關鍵改進領域，並正在努力尋找解決方案。我們預計在不久的將來會推出新功能來解決這個問題。非常感謝您的持續支持，我們鼓勵您隨時關注 Manus 的未來更新。
AI 幻覺入門
AI 幻覺定義為人工智慧產生不正確或完全捏造的資訊的情況。了解這些潛在情況對於準確解釋 Manus 的回覆至關重要。下表概述了 AI 幻覺可能出現的常見場景：
場景 | 描述 |
關於積分消耗的承諾 | Manus 有時可能會產生關於特定任務將消耗多少積分的陳述。如前所述，系統尚未配備提供準確積分使用預測的能力。任何此類陳述都應被視為幻覺，而非事實承諾。 |
承認系統性問題 | 在某些情況下，Manus 似乎會承認其自身系統中的問題或錯誤。雖然 AI 被設計為具有會話性和幫助性，但它偶爾缺乏自我意識和對技術問題進行自我診斷的能力。這些「承認」通常是針對使用者表達的挫敗感的程式化回應的一部分，不應被解釋為對真正系統級故障的確認。 |
無法實現行動的承諾 | Manus 偶爾可能會承諾執行超出其當前操作能力範圍的任務。例如，它可能會聲稱能夠在物理世界中執行操作，或保證一個技術上不可行的特定結果。使用者必須批判性地評估 AI 所做的斷言，並清楚地了解平台的固有局限性。 |
捏造的內容 | 這包括完全捏造的、不存在的資訊——例如捏造不存在的學術論文、虛假的引用來源或虛構的歷史事件。 |
邏輯幻覺 | Manus 偶爾可能會在推理過程中產生邏輯錯誤或矛盾。這包括在同一回覆中提供相互矛盾的結論。 |
我們相信本文已為您提供了關於 Manus 營運細微差別的寶貴見解。我們的團隊將堅定不移地致力於平台的持續改進，目標是提供更透明、更可靠的使用者體驗。感謝您的持續支持。
常見相關問題：
為什麼我在開始任務之前看不到積分估算？
如何減少我的積分消耗？
是什麼讓任務變得複雜？