上周,谷歌发布了64位Android L开发者预览版及针对英特尔架构的64位模拟器——暨面向任何CPU架构的第一个64位模拟器,及包括在L开发者预览软件开发包(SDK)中的英特尔硬件加速执行管理工具(Intel HAXM)。在SDK中增加64位模拟器和64位Intel HAXM工具为运行在英特尔架构的主机上的Android应用模拟器加速。
开发者现在可以为64位的Android设备编写并测试64位的程序及应用,并且加速此模拟过程,在此之前这样的测试只能在实际的硬件上完成。更快的模拟器加快了开发速度,缩短产品上市周期。这一发布进一步表明英特尔通过其在64位技术的优势和创新对于推进Android生态系统的承诺。
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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。