一周70小时的高频工作,对于UC移动事业群CEO、阿里巴巴战略决策委员会成员俞永福来说,除了源自业务驱动的初心之外,更多的是来自未来的未知和变量。
图为UC移动事业群CEO、阿里巴巴战略决策委员会成员俞永福
今日,在第二届Tizen开发者峰会上,俞永福透露,未来互联网领域有三件事激励他:
第一件事是国际化。中国企业走向全球的途径中,移动互联网是个很好的门路。
第二是移动搜索。“未来5年整个移动搜索非文本输入超过50%,移动互联网带给我们巨大想象空间。”俞永福近一步说道。
第三就是LBS。俞永福表示,也许每个人需要的移动终端服务并不多,但出行服务是却是不可少的。
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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。