,营业额首次突破百亿美元,创下新里程碑。
财报还显示,联想第三季度的溢利增长更为迅速,除税前溢利年比年上升3,260万部设备,创下新纪录。
联想移动互联和数字家庭业务部的11%,持续上升,且盈利能力也稳步提升。
在第三季度,联想全球PC厂商。
“上个季度,凭借对战略的有力执行、创新的产品和PC+战略的有力举措。针对这两项交易,我们当前的首要任务是按照相关法规完成审批程序,我们有信心让并购业务为我们未来长远的可持续增长奠定坚实的基础,提供有力的支撑。”
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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。