妇女节来临之际,高德交通发布了3月8日北京交通拥堵路段预测。高德通过对北京交通大数据分析,预测出王府井、西单、前门、大栅栏北京四大商圈的可能拥堵路段。
通过对平时周末的交通拥堵情况的参考,结合去年妇女节期间道路的拥堵情况。以西单商圈的新文化街为例,在2013年3月7日,其全天拥堵指数为9.18,路段方向为从宣武门内大街到鲍家街,拥堵里程1140米,全天最小速度为1米/秒,最小速度出现时间为15点56分,最大延时时间为37.32分钟。通过最为重要的路段和时间信息,大众可以了解这条路段的拥堵情况,从而从时间和和空间上规避拥堵。
以下便是2014年妇女节期间四大商圈拥堵路段提示:
西单商业圈最拥堵道路排名
王府井商业圈最拥堵道路排名
前门大街商业圈最拥堵道路排名
大栅栏商业圈最拥堵道路排名
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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。