体温是婴儿健康的重要监测指标,但传统的体温计,无论是在腋窝,嘴,还是在耳朵等部位测量体温,都可能引起婴儿不适。而如何有理有效地解决宝宝体温测量的难题呢?TempTraq给出了答案。
在CES2015大会上,Blue Spark Technologies就展示了一款可穿戴的体温计TempTraq。它看起来非常的轻薄,类似一张创可贴贴片,如同一个简单绷带一样,其轻薄的特性可以让父母能够在不打扰宝宝的情况下,时刻监督宝宝的体温变化。
据悉,这款设备目前支持的蓝牙数据传输距离是12m,检测的温度范围是30度到约42度,它可以贴在人体的任何位置,同时可以持续性地监测体温变化,并通过蓝牙将数据实时地传回手机APP端查看。
不过,目前这款设备仍然等待美国FDA批准,但是相信年内就能够与我们见面。
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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。