4月20日下午消息,中国移动今日公布2015年一季度未经审计的运营数据。数据显示,中国移动一季度营收1608.57亿人民币,同比增长3.9%;EBITDA为591.81亿元,同比增长2.8%;净利润238.3亿人民币,同比下降5.6%。
同时,中国移动2015年第一季度用户达到8.1538亿,4G用户数达1.4308亿户,一季度4G净增客户超5300万。3G用户为2.3476亿户,较去年同期2.4575亿有所下降。
中国移动称,当前正处于转型发展的关键阶段,4G网络建设优化和业务拓展、存量客户保有、移动互联网发展布局等方面资源需求巨大,因而资本开支及成本投入维持较大规模。集团正在推进低成本高效运营,深化营销模式转型,继续适度压缩销售费用,严控管理费用,不断提升资源使用效率和效益。
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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。