今天上午在AWS re:Invent 2014大会上,我听了亚马逊CTO Werner Vogels在1个半小时的演讲中穿叉着AWS的7、8个美国企业级用户的演讲,我边听边对中国用户有10个不明白:
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1、为什么美国企业级用户这么推宠AWS,中国绝大部分企业级用户不接受公有云?
2、美国软件开发商说是他们的生产型、销售型用户要求开发商帮助自己的信息管理方式、数据资源从私有云向公有云转移,中国用户为什么不?
3、一个美国用户1年在AWS平台上执行6500万笔文案、上传70亿小时的视频,难道中国绝大多数的企业级用户的数据更多吗?
5、一位澳大利亚用户原在私有云上要用10天的时间完成的任务,用了AWS只需要4小时完成,难道中国用户比澳大利亚用户更有时间吗?
6、美国用户用Lambda不需关心配置、只需填写参数就可实现云服务,难道中国用户更需要关心自已应用以外的配置吗?
我在AWS re:Invent 2014现场
7、美国一个叫GILT的用户用EC2 Comtainer将7个应用创新、扩展到了300项微应用,难道中国用户希望自已的创新应用少吗?
8、美国一个天气数据的用户用了AWS云服务完成了私有云不可能完成的1.7亿次/每天下载任务,中国气象数据量比美国多得多吗?
9、谷歌眼镜能用AWS完成自己的创新,难道中国IT厂商有比谷歌眼镜更高级的产品、云不能满足创新吗?
10、AWS re:Invent 2014的PPT为什么闪的那么快?我产品名字都没来得及看清,就没了。
好文章,需要你的鼓励
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。