“铁肩担道义,妙手著文章”——这是对媒体工作者极高赞誉,在人们的印象中,媒体工作者似乎都应该穿西服、打领带、公文包、麦克风,但是事实却并非如此。为了给大家呈现第一手的新鲜资讯、视频、图赏等,媒体工作者跑新闻通常都要带着大量的电子设备,手机、一台单反/微单、一台PC,有时甚至还会携带摄像机等终端设备。
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经常外出跑新闻的记者,时间长了都练就了一身强壮体格,即便是萌妹子也被锻炼成了“金刚芭比”。那么能不能给媒体工作者“减负”呢?答案是肯定的。怎么个减法呢?如果不要求超高清的画质,智能手机就可以完成拍照及录制视频的工作;而对于PC的选择,每一个媒体工作者都十分慎重,既要轻薄便于携带,续航能力也要好,性能也要足够强大,这样才能够支撑媒体工作者外出跑新闻时的工作。
经历了货比三家、反复斟酌后,微软Surface Pro 3走进了我们的视线,它的外形沿袭了Surface系列一贯风格,美观、轻薄、便携等是Surface Pro 3给人的第一印象。
我们模拟了诸如码字、浏览网页、收发邮件、传输文件等媒体工作者日常办公场景,对Surface Pro 3进行了真实移动办公环境下的使用体验。
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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。