对于Manus来说，其口碑则在一天内就经历了戏剧性的反转。有测试者表示，测试期可能存在资源不足的问题，一个任务代理需要花费数小时，也会出现错误操作。上海某创投机构的一位AI投资人向《中国新闻周刊》透露，Manus本质上是一个较为成熟、操作性较强的智能体，不开源反而使用自媒体爆发式宣传、邀请码饥饿营销等方式造势，“很败路人好感”。事实上，它仍基于底层大模型调用工具来实现每一个具体指令，也就是说，其在模型能力方面没有突破，只是将若干工作流封装起来形成了产品级的应用。
多位受访者指出，模型能力仍是AGI的基石，在大模型中没解决的问题，智能体以及以后的AGI也绕不开。其中最显著的当数模型“幻觉”。幻觉是指大模型在缺乏真实依据的情况下，会生成错误甚至完全虚构的内容。使用大语言模型时，除了前述的时间理解问题外，用户还经常会遇到大模型编造参考文献、伪造数据的现象。多模态模型中则会出现视频内容明显违反物理规律等问题。
“大语言模型倾向于编造一些东西，而且通常表现得信心满满。”美国佐治亚理工学院理论计算机科学学院教授桑托什·温帕拉专注于AI幻觉研究，他向《中国新闻周刊》表示，各种大语言模型在参考文献方面犯错的概率为30％—90％。目前幻觉产生的机理还不明晰，一个根本原因可能是，大语言模型通过压缩数据来工作，在构建数据之间的关系时必然会丢失一些信息，在重建时就可能因为缺少细节而给出完全偏离主题的答案。(信心时概率，在该犹豫的时候信心满满，这是丢弃了概率信息，这是量子计算模型可以考虑承接的部分——编者注）
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游云庭则表示，根据我国《著作权法》的规定，人创作的内容才受著作权保护，所以总体上说，人工智能输出的内容版权属于公有领域。
实际上，别说 AI，现在二次元改图或者仿写小说，原创者的权益都很难被保护。有业内人士指出，除了很低劣粗制滥造的抄袭，高级一点都很难被认定侵权。
在AI模型中，温度参数（temperature）是一个控制生成文本随机性的关键因素。它主要影响模型生成结果的多样性。
高温度值：增加生成结果的随机性和多样性，但可能增加幻觉的可能性。
低温度值：减少生成结果的随机性，使生成的文本更加确定性和可预测，从而减少幻觉的可能性。
过去我们可能还有一种共识，虽然人们存在不同的价值观，但事实是唯一的。如今，人们对于事实的认定也已经变得模糊。在后真相时代，不仅存在价值观的差异，对“事实”本身也有了不同的理解。
此外，理性思维的败退也是一个重要因素。我认为基本有三个源流：
1.很多人质疑推理本身，认为所有推理都只是合理化的过程。
2.有人认为科学也只是一种“信仰”，是主观建构的。
3.还有人相信客观性是一种幻觉，不存在客观真理。
在高频使用豆包、DeepSeek，以及OpenAI的o1等AI工具后，小昭的发现是，豆包的幻觉问题不算明显，语言相对平实；OpenAI的o1对中国国情不够熟悉，“国内素材没有那么充足”。而DeepSeek是其中最好用的工具，语言专业又生动，但DeepSeek编造细节的情况却是最严重的。