Gartner研究机构发布报告说,移动应用程序三年内的下载量将超过2480亿,收入达到770亿美元,家用电器,汽车以及可穿戴设备将是移动应用程序增长的推动力量。
Gartner研究主任Brian Blau表示:“移动应用程序已经成为向用户推送内容与服务的正式渠道,这意味着用户正在不断通过移动程序消费数据。随着用户适应这种模式,用户个人数据-他们所说,所做以及去哪-正在改变应用程序的交互模式。”
目前,92%的移动应用是免费的,不过,用户产生的数据将是一个潜在的金矿。当可穿戴设备,互联网家电就像今天的智能手机与平板电脑一样普及时,个人用户数据将会出现指数级增长。
这就意味着,目前已经和用户建立了移动应用关系的公司,像谷歌,Facebook,亚马逊和苹果将有巨大发展,这些公司已经在收集用户的个人数据信息,位置,偏好,朋友等。个人用户数据将是智能家庭解决方案的关键。
Gartner公司还预计,到2017年,可穿戴设备应用程序将占到整个移动应用程序市场的半壁江山。
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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。