但记者的负担也很大,以往不仅要带着相机、笔记本、手机,甚至还要带各种镜头,而且对于网络的依赖能力非常之强。
在拍照后,拍下的照片和摄像机拍下的视频都需要复制到 PC 上,无论是自己编辑还是传回后方,资源复制、传输的过程十分麻烦。
如果使用平板设备,就恰好能解决图片视频资源传输费时的问题。比如,新闻图片的拍摄,主流平板设备的图片像素、尺寸就可以满足平面媒体和网络媒体的出版要求。或者是在遇到一些突发状况的时候,相机没有随身携带,还可借助手机及时完成抓拍,通过云盘直接传输到自己的设备当中。
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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。