周二收盘,阿里巴巴股价跌破80美元,至79.54美元,跌幅达1.30%,市值为1998.86亿美元,创上市以来新低。这也是阿里巴巴上市后市值首次跌破2000亿美元。
去年9月19日,阿里巴巴于纽约证券交易所正式挂牌上市,发行价为每股美国存托股68美元,首日开盘价报92.7美元,较发行价上涨36.3%,市值达到2383.32亿美元。此后阿里巴巴股价最高涨至120美元。
此前,年初受到工商总局假货调查的影响,加上国家工商总局指责阿里系网络交易平台存在主体准入把关不严、对商品信息审查不力、销售行为管理混乱、信用评价存有缺陷、内部工作人员管控不严等5大突出问题。该事件导致美国证券交易委员会直接关注,并刺激阿里集团股价持续走低。
今年1月底,阿里巴巴发布了2014年三季度业绩。财报显示阿里巴巴三季度营收262亿元,不及预期的276.4亿元。
阿里巴巴将于本周四公布财报。德意志银行发布研报称,维持阿里巴巴股票“买入”评级,目标股价为98美元。
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。