利用实时体育比赛数据公司Opta的数据,Google使用了一套综合云数据分析进行数据提炼,BigQuery负责功能衍生,iPython和Pandas进行建模,最后,Compute Engine负责数据处理。
Google表示,利用这个方法,Google可以预测比赛的输赢。
目前为止,Google云平台已经预测16场比赛,取得了不错的成绩。
对于剩下的比赛,Google云平台的预测如下:
巴西vs哥伦比亚:巴西胜(胜率71%)
法国vs德国:法国胜(胜率69%)
荷兰vs哥斯达黎加:荷兰胜(胜率68%)
阿根廷vs比利时:阿根廷胜(胜率81%)
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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。