今天我们讨论的是PC。PC是什么?这个问题似乎有着非常多的定义。
对于PC的定义,就像“行星”这个词的定义一样,乍看之下,你觉得很明确很清晰,大家都了解,但细想下来,你会觉得掉进了一个陷阱,没有人能给出一个准确定义。
从狭义的角度来说,PC指的是运行在英特尔x86架构上,同时运行Windows的台式机、笔记本、一体机、超极本等,在IDC和Gartner的数据统计中,他们往往也将这一定义的产品列入到PC范畴中,然而这样的定义是否准确呢?当然,有更加宏观的定义,就是PC=个人计算设备,如果我们采用这种定义,那么智能手机和平板电脑无疑也属于PC的一种,但今天我们要讨论的PC并不是这些。
如果我们取广义和狭义的中间值来定义PC,也就是大众俗称的“电脑”,或许更容易接受,这个定义就是形态包含:台式机、笔记本、超极本、一体机的产品,同时不限制产品的物理处理器架构,不限定产品的操作系统,也就是说,不论是x86架构还是ARM架构,不论运行的是Windows、Linux还是MacOS,或者是DOS、Chrome OS,只要形态符合这样的设备,我们都称其为电脑,这也许是大多数人心目中对于电脑的理解。
毫无疑问,在过去的一两年中,PC市场正在发生着一个巨大的变化,PC这个产品从出货量的角度来看急剧衰退,去年的四个季度,每个季度都达到了两位数的下滑,整个产业都在唱衰PC,甚至连PC厂商们都在犹豫是否要放弃PC,索尼将VAIO业务出售就是其中一个明显的例子。
很多人认为,平板电脑是导致PC的衰亡,平板电脑让PC的出货量不断走低。
然而,事实真的如我们看到的吗?真的是因为大家使用了平板,让PC走向没落吗?这就是我们今天要为大家还原的事实真相,也希望给一些从业者带来不一样的警示。
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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。