亚马逊获得的一份题为“预期发货的系统和方法”专利文件显示,未来亚马逊将通过大数据对用户购买行为进行分析,实现在他们购物尚未下单前,提前发出包裹,以节约网购时间。
此前,亚马逊曾暗示,公司将很快利用无人机向用户发送网购家居用品。而目前亚马逊最新专利暗示的技术则更为离奇:在用户为购买之前,亚马逊将根据数据分析、熟悉用户偏好,提前将物品运往离你不远的货运中心。一旦用户下单、购买,亚马逊将在最短时间内将订购物品送达。
亚马逊在专利文档中表示,从下单到收货之间的时间延迟可能会降低人们的购物意愿,进一步阻碍了用户的网上购物活动。
亚马逊利用大数据,从用户之前的购买行为中,分析并预测用户接下来会觊觎什么电子产品或美容产品,而后在他们实际购物前,将包裹发出,而这些包裹通常会暂存在离用户不远的大仓库里。但亚马逊并在专利中,并未透露这项新技术可能缩短的配送时间。
该专利甚至建议,亚马逊可能向用户免费送出一些小礼品,即使用户没有点击购买。
好文章,需要你的鼓励
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。