今天亚马逊CTO Werner Vogels在AWS re:Invent 2014大会的主题演时,请其合作伙伴Splank的 CEO助阵,他说Splank是一家软件公司,是他的生产型客户、消费性客户等要求他帮助将私有云资源向AWS公有云服务上转移,如耐克、可口可乐等公司,而且很快搞定,他用了10分钟完成的说法。
音乐供应商则上台说,通过AWS平台可以搞定高清,有了AWS他们每月可以为用户增加100兆音乐的推送,这是原本用私有云不能完成的,亚马逊CTO在穿叉上述用户演讲时说,澳大利亚一公司本在私有云需要10天完成的项目,放在AWS上4小时搞定。
一位来自天气预报,每天下载1.7亿次下载的供应商说,800个数据来自于雷达等设备,15分钟为周期天气预报,只有AWS云平台可以支撑。
谷歌眼镜的开发公司也上台,为AWS的省事儿省时完成用私有云不可能完成的项目作了实例证明。
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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。