继上次小当学会用智能插座小K来控制电源开关后,不仅再也没有因为忘记关公司饮水机而被上司小桃指责,而且她还学会了提前远程开启接在小K上的饮水机。但这次,她的上司小桃似乎遇到了难题...
北京的雾霾天气让皮肤极为敏感的小桃重度过敏,医生特别嘱咐要注意所在环境的空气质量。传统上,小桃需要用空气测试仪,加湿器以及闹钟定时等等来实时监控环境,不仅注意力无法集中,而且还影响了工作效率。
小当在深受上一期小K影响力之后,极力向小桃推荐智能插座。相较于一代小K,二代产品在营造一个舒适且自动化的办公环境上提出了解决方案。小K二代环境插件内置了光线、温度、湿度3种传感器,功能就是负责记录并实时显示环境的“光、温、湿”数据,并以数字显示在客户端。
除了环境监测功能外,小K二代还将原来固化内置在产品内的“感应、遥控、射频”等传感器抽离成插件,用户可通过自行选择让小K获得相应功能,从而让插座代替遥控中心、环境监测器等智能产品。
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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。