当你试图抱着一种异样的眼神去观察这个世界的时候,会发现周边充满了爱。
周二,必须,二一下。没有选题可写,确实让人抓心,我尝试起身走动一下,结果想到昨天在十号线海淀黄庄到北土城这一路的经历。
海淀黄庄,是著名的中国高科技信息产业基地——中关村的核心地带,自从开通了十号线和四号线之后,这里的交通有了很大改观,我指的是地下交通,地上永远那么堵,尤其是这里汇聚了超多知名的中小学,一到下午密密麻麻的接生大军就摆满中关村。
高峰期的地铁上基本都是背着双肩背的IT男和时尚的拎着LV等包包的美女。我当时站在靠近门边扶手的位置,背靠着门框,那位男生和他的女友紧挨我站着。这两位看上去身材都很好,目测男生185,比我略高一点,女生穿鞋大约170或168,身高搭配挺协调。
作为为老有尊的代表,我没有直接望向两人的面容,但是整体上感觉都是帅气漂亮的小孩儿,年龄应该在26岁左右,正值壮年。
女生很主动地双手搂在男生的腰间,双眼直勾勾看着男生,小声说着话,具体说的啥,我一句没听清,耳朵抗噪能力不行啊。
男生也很主动双手搂在TA的腰间,手指不老实地在TA身上乱点。到了知春路站,男生越发造次,双手的频次更快!
健德门站到了!
男生的双手终于停了下来,长吁一口气。
把TA转了个身,上面写着:612分,新纪录。
TA是他的平板电脑。
好文章,需要你的鼓励
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。