在去年的CES上,我们就看到了大量的4K设备,而本届CES上,以三星、LG为代表的韩国厂商也展示了更多的4K设备,即便是不在4K主战场发力的夏普,也在其Q+电视上提供了4K播放的能力。在硬件已经就绪的情况下,软件并没有跟上脚步,4K源的匮乏仍然制约了4K的全面爆发。
解决源的问题除了需要电影制作发行公司的努力之外,还需要普通用户能够大量的创建4K视频,作为最流行的视频拍摄工具,手机当仁不让的承担起了主要的责任,去年,支持4K录制的手机开始上市,比如三星Galaxy Note3,其采用了高通骁龙800处理器平台,现在,高通致力于为未来的手机产品全面提供4K录制的支持,在CES2014上,高通也演示了这样的成熟方案。
另一方面,高通还在CES2014上推出了骁龙802平台,这个平台的主要承载终端是智能电视,它的主频为1.8GHz,采用四核设计,在功能特性上,大致和骁龙800、骁龙805相当,不过值得注意的是,骁龙802可以通过Hollywood Quality Video技术将普通的1080P视频实时转换成为接近于4K质量的视频,这个功能将极大的拓展了4K的源。
当然,目前4K全面普及仍然存在一些障碍,主要有两点,第一是大屏幕4K播放设备的价格仍然较高,距离主流市场仍然有一定的距离,第二是存储成本,尤其是手机存储成本,对于4K应用来说,仍然不够低廉,记者尝试录制了一段10秒钟的4K视频,就占据了60M的存储空间,一段三五分钟的视频就要占据上GB的空间,对于目前出货最大的16G容量手机而言,是个巨大的挑战。
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想象一下,你有一个非常聪明的朋友,他知道很多知识,但每当需要使用计算器、搜索引擎或查询最新天气时,却变得像个笨手笨脚的孩子。这正是当前大语言模型(简称LLMs,如ChatGPT这类AI系统)面临的尴尬处境。
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想象你正在和一个智能助手聊天。如果你直接要求它提供有害信息,它很可能会礼貌拒绝。但如果你通过一系列看似无害的对话,逐步引导它走向你的真实目标呢?这就是当前AI安全领域面临的一个严峻挑战——多轮对话中的安全漏洞。
想象你在使用一个非常聪明的AI助手完成一项复杂任务,比如解决一道数学难题。你可能注意到这个助手会花很长时间"思考",一步一步写下大量推理过程,最后才给出答案。虽然这种详细的思考过程确实帮助AI做出了更准确的判断,但同时也带来了一个明显的问题:它太"啰嗦"了,消耗了大量的计算资源和时间。