每天趴在微博上,神经已经憋得超级大条了,什么正经的IT新闻都已经无法进入凉薯的法眼了,这是一种进化和弱化,人,可就不是这样吗?
盖茨叔叔以慈善的名义抛了点微软股票,还亲自说支持纳德拉大哥,您想拆微软看您心情拆。总觉得这前后有很多联系似的。
盖茨叔叔还是当下的全球首富,但是其760多亿美刀的资产很快就要过气了,《泰晤士报》的报道称,再过25年,全球将诞生万亿富翁,而且,您看准了么?他们还说了,有可能诞生于中国!这是一个让国人鼓舞的事情,但是这就是个扯淡的事情。
您说要通货膨胀到什么水平啊?
我觉得报道的最后一段比较有意思,说万亿富翁可能来自于美国,另有分析认为,也可能来自印度和中国。
这一句我觉得是完全为了博取眼球和访问量来的,中国?你说谁最有可能?马化腾哥、李彦宏哥、还是马云哥哥?咱不说这些有钱人世界的事儿了,说了也没用,不说咱也没那么银子,索性省省。
咱们还是说说普大喜奔的事儿吧,今天我从张云泉老师的微博@云泉微博 上看到一个奇葩消息。是有关中科院的,中科院其实距离我们单位没多远,说说这个都让人感到小激动呢。这事儿既高大上又接地气:
平日里美女们必穿的、帅哥们必看的丝袜,居然成了锂离子液流电池的一种关键材料,用以存储电能。以后,看电池不是多少毫安时了,而是您给我来一个打底加蕾丝的。
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。