今日,首届“博通亚洲媒体峰会”上,博通公司全球销售执行副总裁Michael Hurlston与上海科技大学副校长印杰在备忘录上签字,双方将合作开展无线城市项目,并成立物联网联合创新中心。
通过合作,双方将在上海科技大学新校区进行无线网络示范项目建设;而建立物联网联合创新中心的目的,是推进可穿戴式设备以及物联网相关设备的发展。
“通过提供涵盖了网络设备、数字娱乐及宽带接入产品、移动设备的端到端半导体解决方案,博通公司致力于将语音、视频、数据和多媒体内容传送至家庭、企业及移动等各种应用环境中去。”博通公司总裁兼首席执行官Scott McGregor表示:“与上海科技大学合作开发前瞻性的Wi-Fi、物联网以及可穿戴式设备,将会推进城市的无线基础设施建设,并为开发创新型智能家居产品、配件和可穿戴设备创造条件。”
上海科技大学校长江绵恒、上海市科委副主任陈鸣波、中科院上海微系统与信息技术研究所所长王曦院士、博通公司大中华区总裁兼全球销售高级副总裁李廷伟博士出席了签字仪式。
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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。