4月20日消息,鱼跃医疗(002223)周日晚间公告,公司控股股东鱼跃科技于4月17日与阿里健康共同签署了《战略合作框架协议》,双方将在未来三年内在有关健康服务业相关市场活动中,共同推进双方的品牌,并优先选择对方合作新的健康管理相关项目。
根据该公告,鱼跃医疗将与阿里健康在智能健康硬件领域的全面合作,万东医疗与阿里健康在医疗影像、阿里健康云医院平台的全面合作,医云健康与阿里健康在医患互动、慢病管理、远程健康咨询的全面合作,共同促进慢性病和常见病院内院外一体化管理和服务模式的形成。
公司表示,本次合作符合公司的发展战略规划,是公司介入互联网新领域的新模式,能有效地促进公司在互联网医疗的快速发展。
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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。