在CES2014的现场,三星发布了一款名为GALAXY NOTE PRO的平板,厚度为7.95mm,重750g,3GB RAM,运行安卓4.4系统。
配备12.2英寸2560×1600分辨率显示屏,并且拥有3G和4G两个版本,3G版采用Exynos 5八核处理器,4G版采用的则是骁龙800处理器。此外三星还提供8.4和10.1英寸版本可供选择。
同时GALAXY NOTE PRO还配备了800万像素摄像头,支持1080p视频录制。存储容量可选32G或64G,并支持microSD扩展。这款设备提供多窗口预览模式,用户最多一次性在屏幕上浏览4个窗口。
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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。
想象一下,你拥有一个聪明的助手,它知道很多知识,但在面对需要使用计算器、搜索引擎或查询最新信息时却显得笨手笨脚。这正是当前大语言模型(LLMs)面临的困境。虽然这些模型已经通过监督微调(SFT)学会了使用工具的基本能力,但它们常常在面对复杂或不熟悉的场景时表现不佳。
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。